Strategie voor AI-gestuurd beheer van de volledige levenscyclus van data binnen de Overig categorie van Data & AI Huidige proces en knelpunten: - Handmatige archivering van data met beperkte automatisering, wat leidt tot inefficiëntie en verhoogde kans op fouten. - Bewaartermijnen worden niet systematisch bewaakt, waardoor er risico bestaat op het niet tijdig verwijderen van data en niet voldoen aan wettelijke eisen. - Data wordt niet optimaal gecategoriseerd of geclassificeerd, waardoor het moeilijk is om snel en accuraat te handelen. Type data en datasets die je wilt beheren: - Transactiegegevens - Jaarrekeningen - Klantprofielen Doelen: - Automatisch naleven van wettelijke bewaartermijnen door data tijdig te verwijderen. - Opslagkosten minimaliseren door efficiënte archivering en verwijdering. - Verbeterde databeheerprocessen door automatisering en AI-technologieën. AI-technieken en tools: - Machine Learning (ML) algoritmes voor automatische data-classificatie: Deze kunnen helpen om datasets te herkennen, categoriseren en prioriteren op basis van inhoud en metadata. - Natural Language Processing (NLP) voor metadata extractie: Automatisch relevante metadata uit ongestructureerde data (zoals documenten en jaarrekeningen) halen, wat de classificatie en beheer vereenvoudigt. - Data management platforms met AI-integratie die geautomatiseerde workflows en alerts bieden. Verwachtingen qua compliance en efficiëntie: - Zekerheid dat alle data binnen de wettelijke bewaartermijnen worden verwijderd door geautomatiseerde controles en workflows. - Verbeterde efficiëntie door vermindering van handmatige taken en foutkansen. - Transparantie en auditbaarheid van data-activiteiten, waardoor compliance wordt gewaarborgd. Aanbevelingsstappen: 1. Inventariseer en categoriseer alle bestaande data binnen de Overig categorie. 2. Implementeer een AI-gestuurd data classificatiesysteem dat automatisch data identificeert en labelt. 3. Ontwikkel workflows voor automatische monitoring van bewaartermijnen en tijdige verwijdering. 4. Gebruik NLP voor het extraheren van metadata uit ongestructureerde documenten. 5. Integreer deze systemen in je bestaande data management infrastructuur en stel automatische alerts en rapportages in. 6. Voer regelmatige audits uit om naleving te waarborgen en optimaliseer processen op basis van feedback. Door deze strategie te volgen, verbeter je de efficiëntie, vermindert de risico op niet-naleving en optimaliseer je het beheer van je data binnen de Overig categorie.

Absoluut. Hier is een uitgewerkte AI-gestuurde strategie voor het beheer van de volledige levenscyclus van uw data, specifiek toegespitst op uw situatie en doelen. ### Samenvatting van Uw Huidige Situatie & Doelen * **Huidige processen:** Handmatige archivering, geen systematische bewaking van bewaartermijnen. * **Te beheren data:** Transactiegegevens, jaarrekeningen, klantprofielen (veelal gestructureerde, persoons- en bedrijfsgevoelige data). * **Hoofddoelen:** 1. **Compliance:** Gegarandeerde verwijdering van data na de wettelijke bewaartermijn. 2. **Efficiëntie:** Minimaliseren van opslagkosten en manuele handelingen. * **Gewenste technieken:** ML voor classificatie en NLP voor metadata-extractie. * **Verwachtingen:** Volledige compliance en aanzienlijke efficiëntiewinst. --- ### AI-Gestuurde Strategie: Data Lifecycle Management (DLM) voor de "Overig" Categorie Deze strategie is opgebouwd volgens de fases van de data lifecycle en integreert AI om elke fase te optimaliseren. #### **Fase 1: Creatie & Inname (Onboarding)** * **Doel:** Nieuwe datasets automatisch herkennen, classificeren en voorzien van de juiste metadata bij binnenkomst in de "Overig" categorie. * **AI-technieken & Tools:** * **Natural Language Processing (NLP):** Scant bestandsnamen, mapstructuren en de inhoud van documenten (bijv. jaarrekeningen) om sleutelwoorden te extraheren (bijv. "jaarrekening 2023", "BSN", "contract"). * **Machine Learning (ML) - Classificatie:** Een model wordt getraind om het type data (transactie, jaarrekening, klantprofiel) en de daaraan gekoppelde gevoeligheid en bewaartermijn automatisch te herkennen. * **Tool-voorbeeld:** Een geïntegreerde oplossing zoals **Microsoft Purview**, **Collibra**, of een open-source alternatief zoals **Apache Atlas**, uitgebreid met custom ML-scripts (bijv. in Python met Scikit-learn of SpaCy). #### **Fase 2: Opslag & Beheer** * **Doel:** Data opslaan op de meest kostenefficiënte en secure manier, gebaseerd op de geclassificeerde waarde en toegangsbehoefte. * **AI-technieken & Tools:** * **Beleidsautomatisering:** Op basis van de AI-classificatie wordt automatisch een opslagbeleid toegewezen. Bijv.: * **Heet toegankelijk:** Actieve klantprofielen (veelvuldig benodigd). * **Koel archief:** Jaarrekeningen ouder dan 1 jaar (zelden geraadpleegd, maar snel beschikbaar). * **Koud archief:** Oude transactiegegevens waarvan de termijn bijna verloopt (goedkoop, alleen voor compliance-doeleinden). * **Tool-voorbeeld:** Cloud storage services met automatische **Tiering**-opties (AWS S3 Intelligent-Tiering, Azure Blob Storage Access Tiers) die gekoppeld worden aan de tags van uw data catalogus. #### **Fase 3: Gebruik & Bewaking** * **Doel:** Continue bewaking van de data-levensduur en gebruikspatronen. * **AI-technieken & Tools:** * **Predictieve Analytics:** ML-modellen analyseren gebruikspatronen. Als data gedurende een bepaalde periode (bijv. 24 maanden) niet is geraadpleegd, kan het systeem voorstellen deze automatisch naar een goedkopere opslaglaag te verplaatsen. * **Bewaartermijn Bewaking:** Het systeem houdt een dynamische klok bij voor elke dataset, gebaseerd op de classificatie (bijv. 7 jaar voor financiële data). Dit is de kern van uw compliance-doel. #### **Fase 4: Archivering & Verwijdering** * **Doel:** Volledig geautomatiseerde en geauditte verwijdering van data waarvan de bewaartermijn is verstreken. * **AI-technieken & Tools:** * **Geautomatiseerde Workflows:** Vóór de verloopdatum genereert het systeem automatisch een rapport voor de data steward met de voorstellen tot verwijdering. Na goedkeuring (of volledig automatisch op basis van beleid) wordt de data definitief en veilig gewiped. * **Onherroepelijke Verwijdering:** Gebruik van tools die **cryptographic shredding** of meervoudige overschrijvingen uitvoeren om te voldoen aan AVG/GDPR 'recht op vergetelheid'. * **Audit Trail:** Elk aspect van de verwijdering (voorstel, goedkeuring, uitvoering) wordt gelogd voor audits. Tools zoals **IBM Guardian** of geavanceerde features in Purview kunnen dit afdwingen. --- ### Stappenplan voor Implementatie 1. **Inventarisatie & Classificatieraamwerk:** * Stel een gedetailleerde lijst op van alle datatypen (transactie, jaarrekening, klantprofiel) en koppel hier de **juridische bewaartermijnen** aan (bijv. fiscale wetgeving: 7 jaar). * Dit is de waarheidstabel voor uw AI-model. 2. **Selectie van een Data Catalogus Tool:** * Kies een tool (bijv. Microsoft Purview, Collibra) die het uitvoeren van AI/ML-modellen voor classificatie ondersteunt en een uitgebreid beleidsframework heeft. 3. **Ontwikkelen & Trainen van AI-modellen:** * Werk samen met data scientists om ML-modellen te trainen met voorbeelden van uw data. Het model leert om een nieuw binnengekomen jaarrekening automatisch te taggen met `Type: Jaarrekening`, `Bewaartermijn: 7 jaar`, `Verloopdatum: [datum]`. 4. **Automatisering van Workflows:** * Richt workflows in voor goedkeuringen, archivering en verwijdering. Koppel de storage-omgeving (bijv. Azure Blob Storage) direct aan de catalogus, zodat een wijziging in tag automatisch een verplaatsing of verwijdering triggert. 5. **Monitoring & Rapportage:** * Stel een dashboard in met overzichten van data die binnenkort verloopt, geschatte kostenbesparingen door archivering, en een logboek van alle uitgevoerde verwijderingen. Dit geeft u de zekerheid en het inzicht dat u zoekt. ### Verwacht Resultaat Door deze strategie te implementeren, transformeert u uw data lifecycle van een **handmatig, foutgevoelig en risicovol proces** naar een **geautomatiseerd, compliant en kostenefficiënt systeem**. U heeft altijd inzicht in welke data u heeft, hoe lang u het mag bewaren, en u weet zeker dat het op tijd wordt verwijderd, waardoor de privacyrisico's en opslagkosten worden geminimaliseerd.