1. Data Pipelines¶

1. Doel¶

Deze module definieert de standaarden voor het opzetten en beheren van datapipelines die AI-systemen voeden. Een robuuste datapipeline is de ruggengraat van elke betrouwbare AI-oplossing.

2. Kernactiviteiten¶

Data-ingestie¶

Het verzamelen van data uit bronbestanden naar een centrale verwerkingsomgeving.

Minimale eisen:

• Bronnen zijn gedocumenteerd (waar komt de data vandaan?)
• Toegangsrechten zijn geregeld en minimaal (least privilege)
• Ingestie is herhaalbaar en geautomatiseerd waar mogelijk
• Foutenafhandeling is geïmplementeerd (wat gebeurt bij een mislukte ingestie?)

Datavalidatie & Kwaliteitscontroles¶

Het controleren of inkomende data voldoet aan verwachte schema's en kwaliteitsnormen.

Minimale eisen:

• Schema-validatie: data voldoet aan verwacht formaat
• Volledigheidscontrole: kritieke velden zijn aanwezig
• Bereikcontrole: waarden vallen binnen verwachte grenzen
• Anomaliedetectie: onverwachte patronen worden gesignaleerd

Aanbevolen aanpak:

Datatransformatie¶

Het omzetten van ruwe data naar een bruikbaar formaat voor het AI-model.

Minimale eisen:

• Transformatielogica is gedocumenteerd en versiebeheerd
• Persoonlijk identificeerbare gegevens (PII) worden gepseudonimiseerd waar nodig
• Transformaties zijn reproduceerbaar (zelfde input = zelfde output)

Versioning & Reproduceerbaarheid¶

Het bijhouden van dataversies zodat resultaten herleidbaar zijn.

Minimale eisen:

• Datasets zijn getagd met versienummers of timestamps
• Relatie tussen dataversie en modelversie is vastgelegd
• Historische data is opvraagbaar voor debugging/auditing

3. Basis vs Gevorderd¶

4. Integratie met Governance¶

• Traceerbaarheid: Elke modeloutput moet herleidbaar zijn naar de gebruikte dataversie.
• Privacy: Pas de regels uit Data & Privacyblad toe op de pipeline.
• Logging: Log data-ingestie en transformaties conform Bewijsstandaarden.

5. Checklist voor Livegang¶

6. Gerelateerde Modules¶

• Technische Standaarden & Leveringscriteria
• Data & Privacyblad
• Bewijsstandaarden