Zijn jouw gegevens klaar voor AI?

De meeste organisaties investeren in AI-tools zoals bijvoorbeeld Microsoft Copilot, maar hebben moeite om waarde te creëren omdat hun gegevens niet klaar zijn, gefragmenteerd, ongestructureerd en onbetrouwbaar. Xillio helpt je bij het classificeren, opschonen en structureren van deze content, zodat deze bruikbaar en betrouwbaar wordt en klaar is voor AI en migratie.

AI is zo goed als je gegevens

AI-oplossingen zoals Microsoft Copilot zijn afhankelijk van hoogwaardige, goed gestructureerde gegevens. In werkelijkheid is de meeste enterprise content:

  • Opgeslagen in meerdere legacy-systemen
  • Slecht geclassificeerd of ontbreekt de metadata
  • Gedupliceerd, verouderd of irrelevant
  • Moeilijk toegankelijk en te vertrouwen

Zonder gestructureerde en betrouwbare gegevens kan AI geen zinvolle resultaten leveren.

Wat maakt gegevens klaar voor AI?

Xillio Data Readiness maakt je content:

Waarom worstelen organisaties met data readiness?

  • Nog steeds afhankelijk van legacy-systemen zoals Documentum, FileNet en OpenText
  • Inconsistente of ontbrekende metadata
  • Grote hoeveelheden ongestructureerde content
  • Teams worden overweldigd door de omvang en complexiteit van hun bedrijfsdata
  • Gebrek aan zichtbaarheid in welke gegevens er zijn
  • Onbekende of onbeheerde gevoelige data (PII)

Xillio helpt organisaties stap voor stap bij een gestructureerde en praktische aanpak door gebruik te maken van onze software, oplossingen, ervaring en best practices.

Abstracte visualisatie van bedrijfsservers en data-infrastructuur ter ondersteuning van grootschalige contentmigratie en AI-ready dataverwerking

Van gefragmenteerde content naar AI-ready data

Xillio Data Readiness combineert geautomatiseerde classificatie met praktische expertise op het gebied van dataopruiming en -migratie, waardoor complexe content landschappen worden omgezet in gestructureerde, bruikbare data.

Classificeren en verrijken op schaal

  • Documenten automatisch classificeren in categorieën
  • Onderwerpen, trefwoorden en gevoelige gegevens (PII) detecteren
  • Metadata verrijken in grote datasets
  • Consistente structuur aanbrengen in ongestructureerde content

Schoonmaken en voorbereiden

  • Verouderde en dubbele inhoud verwijderen
  • Metadata standaardiseren en verbeteren
  • Risico's verminderen en gegevenskwaliteit verbeteren

De ontbrekende stap tussen data en AI

Business- en IT-specialist die bedrijfscontent en metadata op dashboards beoordelen

De meeste organisaties proberen AI te gebruiken op gegevens die er nooit voor ontworpen zijn.

Geautomatiseerde classificatie en verrijking zorgen ervoor dat:

  • Inhoud begrijpelijk is voor zowel gebruikers als AI
  • Metadata consistent en zinvol zijn
  • Gevoelige gegevens worden geïdentificeerd en beheerd

Zonder classificatie werken zowel AI als migratie op onvolledige en onbetrouwbare gegevens.

Typische gebruikssituaties

Voorbereiding van gegevens voor AI

Voorbereiden op AI-gebruik zoals Microsoft Copilot

Gegevens opschonen

Legacy-omgevingen opschonen voor migratie

Gegevenskwaliteit

Datakwaliteit en -governance verbeteren

Beveiliging

Gevoelige gegevens identificeren en beheren (GDPR / PII)

Vertrouwd door organisaties
Beheren van complexe enterprise content

A UK Investment Firm’s Next-Level Migration
A UK Investment Firm’s Next-Level Migration

A UK Investment Firm’s Next-Level Migration

Migrating unstructured content from FileNet to SharePoint Online
Migrating unstructured content from FileNet to SharePoint Online

Migrating unstructured content from FileNet to SharePoint Online

Migration to a new case management system for CtGB
Migration to a new case management system for CtGB

Migration to a new case management system for CtGB

FAQ

Wat is data readiness voor AI?

Data readiness betekent dat we ervoor zorgen dat je gegevens gestructureerd, schoon, geclassificeerd en toegankelijk zijn, zodat AI-tools nauwkeurige en relevante resultaten kunnen leveren.

Waarom is datakwaliteit belangrijk voor AI?

AI-outputs zijn volledig afhankelijk van inputgegevens. Kwalitatief slechte of ongestructureerde gegevens leiden tot onbetrouwbare inzichten en een lage adoptie.

Moet ik gegevens gereedmaken voor de migratie?

Ja. Het voorbereiden en opschonen van gegevens vóór de migratie vermindert de risico's, verlaagt de kosten en verbetert de bruikbaarheid op de lange termijn.

Hoe ondersteunt Xillio data readiness?

Xillio combineert geautomatiseerde classificatie, metadataverrijking en dataopruiming met diepgaande migratie-expertise om bedrijfsdata AI-ready te maken.

Begin met je gegevens

Laat uw gegevens werken voor een succesvolle toepassing van AI, niet ertegen

Weet je niet zeker waar je moet beginnen? Neem contact op

Onze experts helpen je graag!