Home > Bouwstenen > Data Delen
Zonder data is er geen AI-machine learning mogelijk. Hoe meer relevante data er beschikbaar is, hoe beter de voorspellende waarde wordt en daarmee het nut van de machine learning AI-applicaties wordt verbeterd. Toegang tot data is daarmee cruciaal. In Nederland wordt data vaak afgesloten bewaard. Meestal om juridische of commerciële redenen. Om die barrières te doorbreken moet op een goede en verantwoorde manier, veel sneller en beter dan we nu gewend zijn, het delen van data worden georganiseerd. Meer toegang tot data betekent een versnelling van de AI-implementatie en een hogere nauwkeurigheid en dat resulteert in een betere dienstverlening. Vertrouwen, inzicht, meer kennis en onze democratische principes vormen de basis.
De beschikbaarheid van data is een essentiële succesfactor voor de ontwikkeling van AI. Hoe meer relevante data er beschikbaar is, hoe beter de voorspellende waarde van een algoritme wordt. En die betere voorspellende waarde leidt weer tot een verbetering van AI-oplossingen. Toegang tot data, zowel binnen als buiten organisatiegrenzen, is cruciaal voor een succesvolle toepassing van AI.
Data wordt vaak binnen de grenzen van organisaties opgeslagen en afgeschermd voor de buitenwereld. Technische, juridische en commerciële beperkingen en belangen zorgen ervoor dat organisaties niet zomaar hun data beschikbaar stellen voor anderen. Dat is jammer. Er kunnen namelijk enorme maatschappelijke en economische kansen ontstaan wanneer organisaties uit het bedrijfsleven, de wetenschap en het publieke domein elkaars data kunnen gebruiken voor de ontwikkeling van AI-applicaties.
De werkgroep Data Delen zet zich in om in Nederland een florerende data-economie te realiseren die tal van nieuwe en verbeterde AI-applicaties mogelijk maakt en de implementatie van AI versnelt.
Om deze florerende data-economie te realiseren zijn drie inhoudelijke onderwerpen van belang:
Als werkgroep streven we dan ook drie belangrijke doelen na:
Om alle bovenstaande ontwikkelingen goed af te stemmen, onderhouden we vanuit ons netwerk nauw contact met toonaangevende initiatieven. Dat doen we op Europees niveau (bijvoorbeeld Gaia-X en IDSA), nationaal niveau (bijvoorbeeld Data Sharing Coalition en FAIR) en binnen specifieke data spaces (iSHARE en SCSN).
Heeft u een idee voor een toepassing van data delen voor AI? We verwijzen u graag naar deze publicaties. Use cases vindt u hier ter inspiratie. Bent u geïnteresseerd in deelname aan de werkgroep Data Delen? Neem contact met ons op om te kijken wat we vanuit de werkgroep voor u kunnen betekenen.