Künstliche Intelligenz bietet kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) enorme Potenziale, um Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Doch der Erfolg von KI-Projekten hängt maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Schlechte Daten können zu falschen Entscheidungen, ineffizienten Prozessen und letztendlich zum Scheitern von KI-Initiativen führen. In diesem Beitrag beleuchten wir die spezifischen Herausforderungen, denen KMU bei der Gewährleistung von Datenqualität gegenüberstehen, und zeigen Ihnen, wie Sie diese meistern können.

Die Schattenseiten und Folgen von schlechten Daten

Die Folgen einer schlechten Datenqualität sind weitreichend und können die gesamte Produktivität einer Abteilung beeinträchtigen. Wenn Datensätze unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind, führt dies zu Datenqualitätsproblemen, die sich negativ auf die Entscheidungsfindung auswirken. Fehlerhafte Datensätze können auch verheerende Auswirkungen auf den Umsatz eines Unternehmens haben, da Prognosen auf falschen Informationen beruhen. Eine Studie hat gezeigt, dass sich die Kosten für schlechte Datenqualität auf bis zu 15 Millionen Euro pro Jahr belaufen können.

Um die Qualität der Daten zu gewährleisten, ist ein effektives Datenqualitätsmanagement erforderlich. Das Management sollte Richtlinien implementieren, die die Automatisierung und kontinuierliche Überwachung der Datenqualität fördern. Die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sollte regelmäßig überprüft werden, um Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen. Es ist wichtig, dass datenbasierte Entscheidungen auf einer hohen Datenqualität basieren, um die Effizienz und Qualität der Daten zu verbessern. Nur so können Unternehmen im Wettbewerb bestehen.

Schlechte Datenqualität kann weitreichende Folgen haben:

• Fehlentscheidungen: Auf Basis fehlerhafter Daten getroffene Entscheidungen können zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.
• Verlorene Wettbewerbsfähigkeit: Unternehmen mit besseren Daten können schneller auf Marktveränderungen reagieren und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
• Beschädigter Ruf: Fehlende Datenqualität kann das Vertrauen von Kunden und Partnern untergraben.
• Verzögerte Projekte: Die Behebung von Datenqualitätsproblemen kann zu zeitlichen Verzögerungen bei der Umsetzung von KI-Projekten führen.

Herausforderungen und Probleme mit der Datenqualität

KMU sind oft mit besonderen Herausforderungen konfrontiert, wenn es um die Gewährleistung von Datenqualität geht. Dazu gehören:

• Begrenzte Ressourcen: Kleine Unternehmen verfügen in der Regel über weniger Personal und Budget für den Aufbau und die Pflege von Dateninfrastrukturen.
• Heterogene Datenquellen: KMU arbeiten häufig mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Systemen und Anwendungen, was zu inkompatiblen Datenformaten und -strukturen führt.
• Mangelnde Expertise: Es fehlt oft an spezialisierten Mitarbeitern mit tiefgreifendem Wissen im Bereich Datenmanagement und -qualität.
• Prioritätensetzung: Für viele KMU steht die operative Geschäftstätigkeit im Vordergrund, sodass die Datenqualität oft erst dann in den Fokus rückt, wenn Probleme auftreten.

Datenqualitätsmanagement: KI-basierte Lösungen für eine bessere Datenqualität

In der Praxis bedeutet Datenqualität nicht nur, dass Daten vorhanden sind, sondern auch, dass sie vollständig und korrekt sind. Ein effektives Datenqualitätsmanagement ist daher erforderlich, um sicherzustellen, dass die Datenqualität den Anforderungen entspricht, und um die mit schlechter Datenqualität verbundenen Kosten zu minimieren. Unternehmen, die diese Grundsätze befolgen, können eine nachhaltige Verbesserung ihrer Datenqualität erreichen. KI-Algorithmen können:

• Anomalien erkennen: Automatisch ungewöhnliche oder fehlerhafte Daten identifizieren.
• Muster erkennen: Zusammenhänge in den Daten aufdecken und so Fehlerquellen aufspüren.
• Daten bereinigen: Routineaufgaben wie die Entfernung von Duplikaten automatisieren.

KI-basierte Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität spielen in der heutigen Datenlandschaft eine entscheidende Rolle. Viele Unternehmen haben erkannt, dass schlechte Datenqualität erhebliche Kosten verursachen kann, die bis zu 15 Millionen US-Dollar betragen können. Häufig sind Datensätze in Datenbanken aufgrund veralteter oder inkonsistenter Daten fehlerhaft oder ungenau. Befragte berichten häufig, dass die Auswirkungen schlechter Datenqualität weitreichend sind und den Erfolg von Projekten gefährden können. 

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist ein effektives Datenqualitätsmanagement erforderlich. Dies beinhaltet die Aufbereitung und Bereinigung von Daten auf Basis standardisierter Prozesse, die sicherstellen, dass die Datenqualität vollständig und konsistent ist. Unternehmen müssen erkennen, dass schlechte Datenqualität nicht nur die Effizienz beeinträchtigt, sondern auch zu unzureichend informierten Entscheidungen führt. Daher ist es unerlässlich, den Zusammenhang mit der Datenqualität zu verstehen, um die Verbesserung der Datenqualität voranzutreiben und die Integrität der Datensätze zu gewährleisten.

Lösungen für KMU: So verbessern Sie Ihre Datenqualität

Die Verbesserung der Datenqualität ist für KMU von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn schlecht gepflegte Datenbanken die Grundlage für Geschäftsentscheidungen bilden. Die Auswirkungen einer schlechten Datenqualität können beträchtlich sein, da Probleme mit der Datenqualität zu Ungenauigkeiten in den Datensätzen führen und somit Vorhersagen beeinträchtigen. Daten müssen regelmäßig überprüft werden, bevor sie in Big-Data-Analysen einfließen, um Redundanzen und andere Fehler zu vermeiden.

Die Kosten schlechter Datenqualität sind oft höher als angenommen, da schlechte Datenqualität zu ineffizienten Prozessen und gescheiterten Projekten führen kann. Ein effektives Datenqualitätsmanagement ist notwendig, um die Datenqualität zu gewährleisten. Verantwortlichkeiten sollten klar definiert werden, damit alle Mitarbeiter, die mit Daten arbeiten, die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten verstehen.Data Quality-Strategien und -Lösungen helfen, die Datenqualität zu verbessern und die größten Datenqualitätsherausforderungen zu bewältigen.

Es gibt verschiedene Maßnahmen, die KMU ergreifen können, um ihre Datenqualität zu verbessern:

• Datenprofilierung: Machen Sie sich zunächst einen Überblick über Ihre vorhandenen Daten und identifizieren Sie potenzielle Probleme.
• Datenbereinigung: Korrigieren Sie Fehler, entfernen Sie Duplikate und füllen Sie fehlende Werte auf.
• Datenstandardisierung: Vereinheitlichen Sie Ihre Datenformate und -strukturen.
• Datenintegration: Verknüpfen Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.
• Data Governance: Implementieren Sie ein Rahmenwerk zur Steuerung und Verwaltung Ihrer Daten.

Hohe Datenqualität als primäres Ziel sicherstellen

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist für die meisten Unternehmen ein vorrangiges Ziel. Datenbestände müssen regelmäßig auf Inkonsistenzen und Redundanzen überprüft werden, da Datenqualitätsprobleme verheerende Folgen haben können. Datenqualitätslösungen helfen Unternehmen, die Qualität ihrer Daten zu verbessern und Prognosen zu optimieren. Gartner schätzt, dass Unternehmensdaten häufig zu 15 bis 25 Prozent aus Datenqualitätsproblemen bestehen, die das Datenmanagement erheblich erschweren.

Um sicherzustellen, dass die Daten korrekt sind, müssen sie vor ihrer Verwendung manuell überprüft werden. Datenqualität bedeutet nicht nur, dass Daten redundant sind, sondern auch, dass sich die meisten Unternehmen der Auswirkungen schlechter Datenqualität bewusst sein müssen, insbesondere wenn es um potenzielle Kunden geht. Um Datenqualität zu gewährleisten, müssen Daten in einem konsistenten Format vorliegen. Datenqualität ist die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI in KMU. Durch die Umsetzung geeigneter Maßnahmen können Unternehmen ihre Datenqualität verbessern und so von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz profitieren.