datasetsamenstelling
Datasetsamenstelling is het proces waarbij gegevens worden geselecteerd, gecombineerd en georganiseerd tot een dataset die bruikbaar is voor doeleinden zoals training en evaluatie van modellen, benchmarking of onderzoeksdoeleinden. Het doel is een representatieve, bruikbare en herhaalbaar inzetbare set gegevens.
Bronnen kunnen interne registraties, openbare datasets, gesynthetiseerde data of een combinatie daarvan zijn. Bij de samenstelling
Belangrijke aandachtspunten zijn representativiteit en bias. De dataset moet de doelpopulatie zo goed mogelijk afbeelden, en
Kwaliteit en preprocessing spelen een grote rol. Dit omvat dataopschoning, deduplicatie, normalisatie, ontbrekende waarden en feature-engineering.
Metadata en provenance zijn essentieel: herkomst, versies, licenties, kosten en eventuele verwerkingstappen. Versiebeheer en reproduceerbare processen
Privacy en ethiek vormen een belangrijk aandachtspunt. Anonimisering, pseudonimisering, privacybeschermende technieken en naleving van wet- en
Governance en verantwoordelijkheid omvatten de toewijzing van data-eigenaarschap, beleid rondom toegang en auditing, en processen voor
Veelvoorkomende uitdagingen bij datasetsamenstelling zijn datadrift, ontbrekende of onbetrouwbare data, schaalbaarheid en inconsistenties tussen bronnen. Beste