Daten sind das Fundament jeder erfolgreichen KI-Anwendung. Unternehmen sammeln heute mehr Informationen denn je, aus Kundengesprächen, IoT-Geräten, Sensorik, Webplattformen, Social Media, Betriebsdatenerfassung, ERP-Systemen oder durch externe Anbieter. Doch die bloße Masse reicht nicht aus, um daraus strategische oder wirtschaftliche Vorteile zu ziehen.
Denn: Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Und differenzierte Antworten von Künstlicher Intelligenz bekommt man nur, wenn man auch die Fragen bzw. Parameter richtig strukturiert.
Zahlreiche KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Qualität der Datengrundlage. Veraltete, unvollständige oder inkonsistente Informationen führen dazu, dass selbst leistungsstarke Algorithmen fehlerhafte Ergebnisse liefern. Werden diese dann zur Entscheidungsfindung herangezogen, sind Fehlprognosen und teure Fehlentscheidungen vorprogrammiert.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer von den Vorteilen der KI profitieren will, muss im ersten Schritt ein solides Datenfundament schaffen.
Das erfordert mehr als nur moderne Tools zur Datenspeicherung. Es braucht klare Prozesse, um Datenquellen zu harmonisieren, Verantwortlichkeiten zu klären und die Datenqualität kontinuierlich zu prüfen. Nur so entsteht das Vertrauen in die Ergebnisse, das für nachhaltige Entscheidungen erforderlich ist.
Kurz gesagt: Ohne saubere, strukturierte und relevante Daten bleibt künstliche Intelligenz weit hinter ihren Möglichkeiten zurück. Unternehmen sollten daher den Wert von Daten nicht nur erkennen, sie müssen ihn aktiv gestalten.
Was Sie über Daten wissen sollten
Wenn es um Daten geht, kursieren in Unternehmen viele Missverständnisse. Diese führen nicht selten dazu, dass Potenziale ungenutzt bleiben und Projekte scheitern.
Um dem entgegenzuwirken, ist es entscheidend, mit überholten Denkmustern aufzuräumen. Denn wer Daten effizient und qualitativ nutzen will, muss die Realität hinter häufigen Fehleinschätzungen erkennen.
Ein weitverbreiteter Irrtum: Die bloße Menge an Daten reicht aus. Doch in Wahrheit entscheidet nicht die Quantität, sondern die Qualität, kombiniert mit der Fähigkeit, Daten strategisch nutzbar zu machen.
Auch die Vorstellung, dass Datenfragen allein in die IT-Abteilung gehören, greift zu kurz. Daten betreffen sämtliche Bereiche im Unternehmen, von der Produktion über das Marketing bis hin zum Kundenservice. Ohne ein bereichsübergreifendes Verständnis lässt sich ihr volles Potenzial nicht entfalten.
Für den Einsatz von KI und ML ist es vielmehr entscheidend, die entscheidungsrelevanten Daten und Parameter für das Modell zugänglich zu machen und deren Auswirkung zu testen, dafür muss das Fachwissen der Verantwortlichen einfließen.
Daten allein schaffen noch keine Wettbewerbsvorteile. Sie bilden lediglich die Grundlage. Erst durch gezielte Analysen, klare Zielsetzungen und durchdachte Anwendungen entsteht ein echter Mehrwert.
Ein weiteres Missverständnis: Daten seien objektiv. Doch jede Analyse ist nur so neutral wie die Methodik, mit der sie erstellt wurde. Interpretationen sind immer auch von Annahmen geprägt.
Viele Unternehmen scheuen zudem davor zurück, Daten zu teilen, aus Angst vor Sicherheitsrisiken. Dabei schließen sich Sicherheit und Offenheit nicht aus. Voraussetzung ist jedoch, dass klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten definiert sind.
Was all diese Korrekturen verdeutlichen: Unternehmen benötigen einen strukturierten Fahrplan für den Umgang mit Daten.
Wir bei DATA MART vertreten die These, dass “Data Excellence” eine Voraussetzung für “KI-Excellence” bzw. “AI-Excellence” ist. Das beinhaltet die Aussage, dass Daten sinnvoll ausgewählt, bereinigt und harmonisiert werden müssen, um dann in KI-Anwendungen auch richtigen Mehrwert zu generieren.
Erst wenn strategische Fragen beantwortet sind und passende Technologien sowie Methoden zur Verfügung stehen, kann die Datenqualität gezielt verbessert werden und damit der Weg für datengetriebene Entscheidungen frei werden.
Grundlage für eine erfolgreiche Datenstrategie
Am Anfang jeder erfolgreichen Datenarbeit steht ein durchdachter Plan: die Datenstrategie.
Sie definiert den angestrebten Soll-Zustand, also das Zielbild, wie Daten künftig im Unternehmen genutzt werden sollen. Dabei geht es nicht nur um Technik, sondern auch um Visionen:
Welche Informationen sind wirklich wertschöpfend?
Und welche Strukturen müssen geschaffen werden, um diese sicher und flexibel, etwa DSGVO-konform, zu nutzen?
Eine gute Datenstrategie denkt ganzheitlich. Sie konzentriert sich nicht allein auf das Bereinigen von Datenbeständen, sondern nimmt den gesamten Lebenszyklus in den Blick: von der Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur Nutzung, zum Beispiel in KI-Systemen. Sie adressiert fachlich die Frage, welche Daten relevant sein werden, welche Prozesse die Daten generieren und benötigen und welche Zielgruppen im Unternehmen letztlich aus den Daten Erkenntnisse gewinnen und Nutzen im Geschäftsalltag realisieren.
Neben fachlichen Aspekten sind ebenso die technischen Fragestellungen in einer Datenstrategie zu adressieren. Dazu gehören unter anderem die Technologien und Infrastruktur, die Datenakquise, die Datenverarbeitung und Datenqualitätsmanagement, die Datenspeicherung, das Change-Management und die Governance.
Nur wer systematisch vorgeht, stellt sicher, dass Daten nicht nur verwaltet, sondern aktiv zur Zielerreichung eingesetzt werden. Es geht um echte Wertschöpfung, mit klaren Rahmenbedingungen und einem strukturierten Fundament.
Drei zentrale Aspekte sollten Unternehmen dabei besonders beachten:
- Data Governance und Datensicherheit: klare Regeln schaffen Vertrauen
Daten sind ein wertvoller, aber sensibler Rohstoff. Wer sie nutzen will, muss für Klarheit sorgen: Wer darf auf welche Daten zugreifen? Wer ist verantwortlich? Und wie wird die Einhaltung dieser Regeln sichergestellt?
Klare Richtlinien und Rollen fördern nicht nur das Vertrauen, sondern auch die Effizienz im Umgang mit Daten. Ergänzend sorgen technische und organisatorische Maßnahmen dafür, dass Datenintegrität und -vertraulichkeit gewahrt bleiben.
Hilfreich sind in diesem Zusammenhang auch Datenkataloge oder Glossare. Sie machen den Umgang mit Daten für Mitarbeitende verständlicher und damit auch zielführender.
- Datenarchitektur: Basis für vernetzte Informationen
Eine funktionierende Datenarchitektur ist das Rückgrat jeder Datenstrategie. Sie definiert, wie Daten gespeichert, verknüpft und verarbeitet werden, immer mit Blick auf effiziente Geschäftsprozesse.
Ob klassisches Data Warehouse, flexibler Data Lake oder ein modernes Data Lakehouse: Die Architektur muss sowohl operative als auch analytische Anforderungen abdecken. Wichtig ist dabei vor allem eines: Skalierbarkeit. Denn nur eine zukunftssichere Architektur kann mit den wachsenden Datenmengen und Anforderungen Schritt halten.
- Schulungen: Wissen als Basis für Erfolg
Eine Datenstrategie kann noch so gut durchdacht sein, ohne geschulte Mitarbeitende bleibt ihr Erfolg fraglich.
Denn im Alltag sind es die Beschäftigten, die für vollständige, korrekte und aktuelle Daten sorgen. Schulungen helfen, ein gemeinsames Verständnis für „saubere Daten“ zu schaffen und Prozesse effizienter zu gestalten.
Sie vermeiden fehleranfällige Nachbearbeitungen, senken Kosten und sorgen dafür, dass Daten im Unternehmen nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll genutzt werden.
Der nächste Schritt: Datenintelligenz entfalten
Mit der Datenstrategie haben Unternehmen eine klare Richtung eingeschlagen. Sie wissen, welche Ziele mit der Datennutzung verfolgt werden sollen, nun geht es darum, diese Strategie in die Praxis zu überführen.
Genau hier setzt das Konzept der Data Intelligence an.
Data Intelligence umfasst alle Methoden, Prozesse und Technologien, mit denen Unternehmen Daten nicht nur sammeln, sondern auch analysieren und nutzen können. Automatisierung, maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysetools sind dabei zentrale Bausteine.
Die technische Grundlage bildet eine integrierte Infrastruktur. Erst wenn Daten systematisch gesammelt, aufbereitet und vernetzt werden, entsteht ein echter Mehrwert. Denn der eigentliche Nutzen liegt nicht in der Datenspeicherung, sondern in der aktiven Nutzung.
Mit den richtigen Werkzeugen lassen sich datenbasierte Entscheidungen treffen. Ob KI-gestützte Dashboards, automatisierte Reportings oder Machine-Learning-Modelle zur Vorhersage von Trends: Sie helfen dabei, Informationen in konkrete Handlungsoptionen zu übersetzen.
So wird Data Intelligence zum Bindeglied zwischen Strategie und Umsetzung.
Wenn Datenstrategie und Data Intelligence ineinandergreifen, entsteht eine datengetriebene Unternehmenskultur. Teams entwickeln ein gemeinsames Verständnis für Datenqualität und nutzen diese gezielt zur Prozessoptimierung und Innovation.
Das Ergebnis: Weniger Fehlinterpretationen, mehr Klarheit und langfristig bessere Entscheidungen.
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