AI-løsninger-selection. Lille ikon størrelse billede

Data governance

Data governance: data, I kan stole på, og som AI kan bruge

Nye AI-projekter går tit i stå af samme grund: data ligger spredt i mange systemer, er fyldt med fejl, og ingen ved, hvem der ejer den. Data governance er ordene for, hvordan I holder styr på jeres data: hvem der har ansvaret, hvilke regler der gælder, og hvordan kvaliteten holdes høj.

Kontakt os

Book en Shadow Walk

Genkender I det her?

Kunder, produkter eller medarbejdere står forskelligt i forskellige systemer.

Forretningen siger, at tallene er forkerte. IT siger, at det er forretningens data.

Et AI-projekt er gået i stå, fordi data ikke var god nok.

I er usikre på, om I overholder reglerne for persondata.

Det kan vi hjælpe med

Rådgivning

Kortlægning af jeres data

Hvad har I, hvor ligger det, og hvem bruger det

Ansvar og regler

Hvem ejer hvilken data, og hvordan træffes beslutninger

Valg af værktøjer og platform

Løsninger

Ét samlet sted for jeres vigtigste data

Fx kunder og produkter

Automatisk tjek af datakvalitet

Giver besked, når noget er galt

Et datakatalog

Så medarbejdere kan finde data selv

Løbende hjælp

Vi passer på løsningerne, når de er bygget

Kurser til dem, der skal eje og bruge data

Vi starter med en Shadow Walk – og finder de data, der skaber flest problemer i dag.

Book en Shadow Walk

Det får I

En kort, konkret, læsbar strategi

En prioriteret liste over AI- og dataprojekter

Et overblik over, hvad jeres data kan bruges til i dag, og hvad der mangler

En plan for de første 90 dage

Vi er ikke kun rådgivere. Vi bygger også løsningerne.

Det betyder, at strategien er skrevet af folk, der ved, hvad der kan lade sig gøre i praksis. Og hvis I vil, kan vi gå direkte fra plan til færdigt system.

Sikker AI uden at gå på kompromis med data

Danmarks Statistik ønskede at udnytte AI uden at gå på kompromis med datasikkerheden. Vi udviklede en hybrid AI-løsning, der holder følsomme data internt, giver medarbejderne adgang til intelligent søgning og AI-chat og gør offentlige data lettere tilgængelige for eksterne AI-løsninger.

Læs hele casen

Ofte stillede spørgsmål

Det er husreglerne for jeres data: hvem der har ansvaret, hvordan data skal se ud, og hvem der må bruge den.

Typisk fordi samme ting registreres forskelligt i forskellige systemer, eller fordi ingen retter fejl ved kilden. Det kan løses.

Forretningen ejer indholdet. IT ejer systemerne. Begge skal være med.

Data, der er korrekt, samlet, beskrevet og lovlig at bruge. Så kan en AI-løsning give svar, I kan stole på.

Med de data, der skaber flest problemer i dag. Det er ofte kunde- eller produktdata.

Data, I kan stole på

Vi rydder op i jeres data, placerer ansvaret og bygger løsninger, der holder kvaliteten høj - så jeres data er klar til AI. Fortæl os, hvor det driller, så tager vi den derfra.

Kontakt os

Book en Shadow Walk

Jesper Luff Olesen

Partner

jlo@blackcapitaltechnology.com (+45) 60 92 92 60

Trond Magnus Gulbrandsen

CCO

tmg@blackcapitaltechnology.com (+47) 907 00 863

Data governance: data, I kan stole på, og som AI kan bruge

Genkender I det her?

Kunder, produkter eller medarbejdere står forskelligt i forskellige systemer.

Forretningen siger, at tallene er forkerte. IT siger, at det er forretningens data.

Et AI-projekt er gået i stå, fordi data ikke var god nok.

I er usikre på, om I overholder reglerne for persondata.

Det kan vi hjælpe med

Rådgivning

Kortlægning af jeres data

Ansvar og regler

Valg af værktøjer og platform

Løsninger

Ét samlet sted for jeres vigtigste data

Automatisk tjek af datakvalitet

Et datakatalog

Løbende hjælp

Vi passer på løsningerne, når de er bygget

Kurser til dem, der skal eje og bruge data

Det får I

En kort, konkret, læsbar strategi

En prioriteret liste over AI- og dataprojekter

Et overblik over, hvad jeres data kan bruges til i dag, og hvad der mangler

En plan for de første 90 dage

Vi er ikke kun rådgivere. Vi bygger også løsningerne.

Sikker AI uden at gå på kompromis med data

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er data governance på almindeligt dansk?

Hvorfor siger medarbejderne, at tallene er forkerte?

Er det IT eller forretningen, der skal eje data?

Hvad betyder "AI-klar data"?

Hvor starter vi?

Data, I kan stole på