Menu
Sign In Search Podcasts Charts People & Topics Add Podcast API Pricing
Podcast Image

De Dataloog

DTL038 – Data modellen als voorwaarde om te starten met AI

13 Sep 2019

Description

Send us a textMet de bewustwording van de waarde van veel bedrijven dat ze op bergen met goud zitten. Met name in de industrie en retail waar veel transactionele en sensor data wordt gegenereerd door sensoren zijn de verwachtingen de meerwaarde van AI groot. En toch komt AI juist in de industrie niet van de grond, blijkt uit diverse onderzoeken. Tegelijkertijd zie je veel product demo’s waar met een paar klikken een dashboard of Machine Learning model in elkaar gezet wordt ogenschijnlijk zonder moeite. In de praktijk werkt dit echter anders. Een van de redenen hiervan is dat veel bedrijven hun data modellen niet op orde hebben. Zonder een goed datamodel met uniforme definities kan een data scientist niet aan de slag. Maar hoe maak je nu een goed datamodel? En welke basis kennis zouden bedrijven moeten hebben over data modellen? Docent informatica aan de Hogeschool Leiden Mischa Barthel vertelt ons zijn ervaring hoe het bedrijfsleven de data modellen wel en niet op orde heeft. Het feit dat zijn studenten nog steeds veel gevraagd worden om bij bedrijven die willen starten met AI eerste het datamodel op orde te krijgen.De Dataloog is de onafhankelijke Nederlandstalige podcast over data & kunstmatige intelligentie. Hier hoor je alles wat je moet weten over de zin en onzin van data, de nieuwste ontwikkelingen en echte verhalen uit de praktijk. Onze hosts houden het altijd begrijpelijk, maar schuwen de diepgang niet. Vind je De Dataloog leuk? Abonneer je op de podcast en laat een review achter.

Audio
Featured in this Episode

No persons identified in this episode.

Transcription

This episode hasn't been transcribed yet

Help us prioritize this episode for transcription by upvoting it.

0 upvotes
🗳️ Sign in to Upvote

Popular episodes get transcribed faster

Comments

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.