Overslaan naar inhoud

Dark data bestrijden met Artificial Intelligence

Hoe auto-classificatie blinde vlekken zichtbaar maakt

Dark data bestrijden met Artificial Intelligence

Hoe auto-classificatie blinde vlekken zichtbaar maakt

In de huidige datagedreven wereld is het beheren van ongestructureerde data een enorme uitdaging voor bedrijven. Deze zogenaamde ‘dark data’, informatie die ongebruikt of onbenut blijft, vormt niet alleen een gemiste kans voor organisaties maar kan ook risico’s met zich meebrengen. Met het gebruik van geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) en automatische classificatie zijn deze uitdagingen op te lossen. Ontdek hoe je deze technologieën inzet om dark data te bestrijden en de efficiëntie en effectiviteit van jouw data management verhoogt.

Het probleem van Dark Data

Dark data is de informatie die bedrijven genereren tijdens reguliere bedrijfsactiviteiten maar die niet actief wordt gebruikt voor besluitvorming, taken of andere doeleinden. Dit kan variëren van oude documenten en e-mails tot ongestructureerde data in bijvoorbeeld een CRM-systeem. 

De informatie, documenten en gegevens worden ‘dark’ genoemd omdat eigenlijk niemand in de organisatie precies weet waar het zich bevindt en hoe je het vindt of gebruikt. Het is als het ware verborgen data.

Deze ‘blinde vlekken’ in informatiebeheer zorgen voor een aantal risico’s:

  • Verspilde middelen
    Organisaties besteden enorme budgetten aan het verzamelen en opslaan van gegevens, maar als deze gegevens niet worden gebruikt, zijn de investeringen verspild. Daarnaast kunnen de kosten van de (eventueel onnodige) opslag van deze data enorm oplopen.

  • Gemiste kansen
    Dark data kan waardevolle inzichten en kansen bevatten die organisaties kunnen helpen groeien, kosten besparen en hun concurrentiepositie versterken. Door het niet te benutten, missen organisaties deze kansen.

  • Compliance-risico’s
    Dark data kan gevoelige informatie bevatten, zoals persoonlijke of financiële gegevens, die moeten worden beschermd volgens regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Het niet adequaat beheren van dark data kan leiden tot compliance-risico’s.

  • Operationele inefficiëntie
    Ongeorganiseerde dark data kan het moeilijk maken om snel toegang te krijgen tot relevante informatie, wat leidt tot vertragingen en inefficiëntie in bedrijfsprocessen.

Hoe AI helpt Dark Data te bestrijden

Om dark data te bestrijden, is het van cruciaal belang om moderne technologie in te zetten. Een van de meest veelbelovende technologieën in dit verband is kunstmatige intelligentie (AI). AI kan taken uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals patroonherkenning, classificatie en analyse van grote hoeveelheden gegevens.

M-Files maakt gebruik van AI om dark data op verschillende manieren aan te pakken:

  • Auto-classificatie
    Het AI-algoritme kan documenten en gegevens automatisch classificeren op basis van inhoud, metadata en context. Hierdoor kan M-Files dark data identificeren en structureren, zodat het gemakkelijk toegankelijk wordt.

  • Zoekoptimalisatie
    Door het AI-gedreven zoekalgoritme kan M-Files helpen relevante informatie te vinden, zelfs in grote hoeveelheden dark data. Dit verbetert de efficiëntie en productiviteit.

  • Patroonherkenning
    AI kan patronen en trends in dark data herkennen, wat waardevolle inzichten kan opleveren voor besluitvorming en strategische planning.

Een van de kerncomponenten van de M-Files benadering van dark data is dus auto-classificatie. Auto-classificatie is het proces waarbij AI wordt gebruikt om documenten en gegevens automatisch te labelen en te categoriseren op basis van hun inhoud en context. 

Auto-classificatie biedt verschillende voordelen:

  • Efficiëntie
    Handmatige classificatie van gegevens is tijdrovend en foutgevoelig. Met auto-classificatie kunnen organisaties veel sneller en nauwkeuriger gegevens organiseren.

  • Consistentie
    Auto-classificatie zorgt voor uniforme en consistente labels en categorieën, waardoor verwarring wordt verminderd en de samenwerking wordt verbeterd.

  • Schaalbaarheid
    Met behulp van AI kunnen organisaties grote hoeveelheden gegevens classificeren, ongeacht de omvang van hun archieven.

  • Locaties
    Dankzij de technologie van M-Files kunnen verschillende (externe) bronnen doorzocht worden. Denk aan netwerkschijven, SharePoint, Microsoft Azure, maar ook e-mailarchieven en CRM-systemen.

  • Kostenbesparing
    Het verminderen van handmatige classificatietaken kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen op de lange termijn.

Praktische toepassingen van auto-classificatie

Dan de praktijk. Hoe past M-Files AI en auto-classificatie toe om dark data te transformeren in waardevolle bronnen van informatie?

  • E-mailbeheer
    Veel organisaties worstelen met de overvloed aan ongestructureerde e-mails die je als dark data kunt beschouwen. M-Files kan AI inzetten om e-mails te classificeren op basis van inhoud en bijlagen, waardoor gebruikers snel toegang hebben tot belangrijke correspondentie.

  • Contractbeheer
    Contracten zijn vaak complexe en tijdgevoelige documenten die belangrijke informatie bevatten. M-Files kan contracten automatisch classificeren en relevante gegevens extraheren, zoals vervaldatums, partijen en voorwaarden, waardoor contractbeheer efficiënter wordt.

  • Informatiebeveiliging
    Dark data kan gevoelige informatie bevatten die moet worden beschermd. M-Files kan AI gebruiken om gevoelige gegevens te identificeren en te labelen, waardoor organisaties beter kunnen voldoen aan regelgeving en hun gegevens kunnen beveiligen.

  • Compliance
    Door informatie te labelen kunnen er automatische workflows worden ingericht. Denk bijvoorbeeld aan een retentiebeleid dat bepaalde documenten automatisch verwijderd of archiveert.

  • Rapportage en analyse
    M-Files kan dankzij AI dark data analyseren en trends en patronen identificeren. Dit stelt organisaties in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en strategische inzichten te verkrijgen.

Dark data vormt een aanzienlijke uitdaging voor organisaties van alle groottes en sectoren. Het onbenut laten van deze verborgen schat aan informatie kan leiden tot gemiste kansen, inefficiëntie en compliance-risico’s. M-Files biedt een krachtige en efficiënte oplossing voor het bestrijden van dark data door middel van kunstmatige intelligentie en auto-classificatie.

Zet vandaag nog de eerste stap tegen dark data en probeer M-Files gratis uit.

Lees ook

Terug naar alle artikelen.

Kennisdossiers

In de huidige datagedreven wereld is het beheren van ongestructureerde data een enorme uitdaging voor bedrijven. Deze zogenaamde ‘dark data’, informatie die ongebruikt of onbenut blijft, vormt niet alleen een gemiste kans voor organisaties maar kan ook risico’s met zich meebrengen. Met het gebruik van geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) en automatische classificatie zijn deze uitdagingen op te lossen. Ontdek hoe je deze technologieën inzet om dark data te bestrijden en de efficiëntie en effectiviteit van jouw data management verhoogt.

Het probleem van Dark Data

Dark data is de informatie die bedrijven genereren tijdens reguliere bedrijfsactiviteiten maar die niet actief wordt gebruikt voor besluitvorming, taken of andere doeleinden. Dit kan variëren van oude documenten en e-mails tot ongestructureerde data in bijvoorbeeld een CRM-systeem. 

De informatie, documenten en gegevens worden ‘dark’ genoemd omdat eigenlijk niemand in de organisatie precies weet waar het zich bevindt en hoe je het vindt of gebruikt. Het is als het ware verborgen data.

Deze ‘blinde vlekken’ in informatiebeheer zorgen voor een aantal risico’s:

  • Verspilde middelen
    Organisaties besteden enorme budgetten aan het verzamelen en opslaan van gegevens, maar als deze gegevens niet worden gebruikt, zijn de investeringen verspild. Daarnaast kunnen de kosten van de (eventueel onnodige) opslag van deze data enorm oplopen.

  • Gemiste kansen
    Dark data kan waardevolle inzichten en kansen bevatten die organisaties kunnen helpen groeien, kosten besparen en hun concurrentiepositie versterken. Door het niet te benutten, missen organisaties deze kansen.

  • Compliance-risico’s
    Dark data kan gevoelige informatie bevatten, zoals persoonlijke of financiële gegevens, die moeten worden beschermd volgens regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Het niet adequaat beheren van dark data kan leiden tot compliance-risico’s.

  • Operationele inefficiëntie
    Ongeorganiseerde dark data kan het moeilijk maken om snel toegang te krijgen tot relevante informatie, wat leidt tot vertragingen en inefficiëntie in bedrijfsprocessen.

Hoe AI helpt Dark Data te bestrijden

Om dark data te bestrijden, is het van cruciaal belang om moderne technologie in te zetten. Een van de meest veelbelovende technologieën in dit verband is kunstmatige intelligentie (AI). AI kan taken uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals patroonherkenning, classificatie en analyse van grote hoeveelheden gegevens.

M-Files maakt gebruik van AI om dark data op verschillende manieren aan te pakken:

  • Auto-classificatie
    Het AI-algoritme kan documenten en gegevens automatisch classificeren op basis van inhoud, metadata en context. Hierdoor kan M-Files dark data identificeren en structureren, zodat het gemakkelijk toegankelijk wordt.

  • Zoekoptimalisatie
    Door het AI-gedreven zoekalgoritme kan M-Files helpen relevante informatie te vinden, zelfs in grote hoeveelheden dark data. Dit verbetert de efficiëntie en productiviteit.

  • Patroonherkenning
    AI kan patronen en trends in dark data herkennen, wat waardevolle inzichten kan opleveren voor besluitvorming en strategische planning.

Een van de kerncomponenten van de M-Files benadering van dark data is dus auto-classificatie. Auto-classificatie is het proces waarbij AI wordt gebruikt om documenten en gegevens automatisch te labelen en te categoriseren op basis van hun inhoud en context. 

Auto-classificatie biedt verschillende voordelen:

  • Efficiëntie
    Handmatige classificatie van gegevens is tijdrovend en foutgevoelig. Met auto-classificatie kunnen organisaties veel sneller en nauwkeuriger gegevens organiseren.

  • Consistentie
    Auto-classificatie zorgt voor uniforme en consistente labels en categorieën, waardoor verwarring wordt verminderd en de samenwerking wordt verbeterd.

  • Schaalbaarheid
    Met behulp van AI kunnen organisaties grote hoeveelheden gegevens classificeren, ongeacht de omvang van hun archieven.

  • Locaties
    Dankzij de technologie van M-Files kunnen verschillende (externe) bronnen doorzocht worden. Denk aan netwerkschijven, SharePoint, Microsoft Azure, maar ook e-mailarchieven en CRM-systemen.

  • Kostenbesparing
    Het verminderen van handmatige classificatietaken kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen op de lange termijn.

Praktische toepassingen van auto-classificatie

Dan de praktijk. Hoe past M-Files AI en auto-classificatie toe om dark data te transformeren in waardevolle bronnen van informatie?

  • E-mailbeheer
    Veel organisaties worstelen met de overvloed aan ongestructureerde e-mails die je als dark data kunt beschouwen. M-Files kan AI inzetten om e-mails te classificeren op basis van inhoud en bijlagen, waardoor gebruikers snel toegang hebben tot belangrijke correspondentie.

  • Contractbeheer
    Contracten zijn vaak complexe en tijdgevoelige documenten die belangrijke informatie bevatten. M-Files kan contracten automatisch classificeren en relevante gegevens extraheren, zoals vervaldatums, partijen en voorwaarden, waardoor contractbeheer efficiënter wordt.

  • Informatiebeveiliging
    Dark data kan gevoelige informatie bevatten die moet worden beschermd. M-Files kan AI gebruiken om gevoelige gegevens te identificeren en te labelen, waardoor organisaties beter kunnen voldoen aan regelgeving en hun gegevens kunnen beveiligen.

  • Compliance
    Door informatie te labelen kunnen er automatische workflows worden ingericht. Denk bijvoorbeeld aan een retentiebeleid dat bepaalde documenten automatisch verwijderd of archiveert.

  • Rapportage en analyse
    M-Files kan dankzij AI dark data analyseren en trends en patronen identificeren. Dit stelt organisaties in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en strategische inzichten te verkrijgen.

Dark data vormt een aanzienlijke uitdaging voor organisaties van alle groottes en sectoren. Het onbenut laten van deze verborgen schat aan informatie kan leiden tot gemiste kansen, inefficiëntie en compliance-risico’s. M-Files biedt een krachtige en efficiënte oplossing voor het bestrijden van dark data door middel van kunstmatige intelligentie en auto-classificatie.

Zet vandaag nog de eerste stap tegen dark data en probeer M-Files gratis uit.

Kennisdossiers
Lees ook

Terug naar alle artikelen.

Terug naar boven