Datenqualität richtig bewerten:
Was für deinen Use Case wirklich zählt
Wie gut müssen Daten eigentlich sein? Die ehrliche Antwort: Es kommt drauf an. Eine Kundendatenbank stellt andere Anforderungen an Datenqualität als eine Produktionsprognose, ein automatisierter Geschäftsprozess oder ein KI-Modell.
Deshalb geht es bei guter Datenqualität nicht darum, jeden Datensatz auf 100 Prozent zu perfektionieren. Entscheidend ist, ob deine Daten für den jeweiligen Anwendungsfall gut genug sind.
Donnerstag, 12.11.2026 | 13:00 – 13:45 Uhr | Online | Kostenfrei
Gute Daten sind nicht perfekte Daten
Fehlende Werte, Dubletten, veraltete Informationen oder unterschiedliche Datenstände sind in nahezu jedem Unternehmen Realität.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: „Sind unsere Daten perfekt?“ Sondern: „Sind unsere Daten gut genug für das, was wir damit machen möchten?“
Für eine Marketingkampagne können fehlende Telefonnummern völlig irrelevant sein. Für einen automatisierten Rückrufprozess können genau diese Informationen entscheidend sein. Ein Produktionsmodell benötigt möglicherweise hochaktuelle Messwerte. Für eine langfristige Analyse reichen dagegen auch ältere Daten. Datenqualität lässt sich deshalb nur sinnvoll bewerten, wenn der Anwendungsfall klar ist.
Genau dort setzen wir im Webinar an.
Sechs Fragen an deine Daten
Das erfährst du im Webinar
- was Datenqualität eigentlich bedeutet und wie du sie bewerten kannst
- welche sechs Qualitätsdimensionen du kennen solltest
- warum Daten nicht für jeden Anwendungsfall gleich gut sein müssen
- welche Qualitätsmerkmale für KI, Automatisierung, Analytics und operative Prozesse besonders relevant sind
- wie du kritische Daten für einen konkreten Use Case identifizierst
- wie du festlegst, wann Daten gut genug sind
- warum 100 Prozent Datenqualität häufig weder notwendig noch wirtschaftlich sinnvoll sind
- wie du Datenprobleme priorisierst, statt deine gesamte Datenlandschaft auf einmal zu bereinigen
- wie du Fehler nicht nur korrigierst, sondern bereits bei ihrer Entstehung reduzierst
- wie bessere Daten die Grundlage für zuverlässigere KI- und Automatisierungsprozesse schaffen
Unsere Agenda
WARUM DATENQUALITÄT?
Der Anwendungsfall entscheidet, wann Daten gut genug sind.
GRUNDLAGEN
Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz und weitere Qualitätsdimensionen.
DATENQUALITÄT MESSEN
Kennzahlen, Qualitätsregeln und sinnvolle Grenzwerte.
TECHNISCHE BEISPIELE
Sensordaten, Computer Vision, Forecasting, Schnittstellen, Machine Learning und RAG.
DATENQUALITÄT IM BETRIEB
Data Contracts, Profiling, Tests, Monitoring und Verantwortlichkeiten.
FAZIT UND Q&A
Was können wir mitnehmen und welche Fragen bleiben offen?
Unser Referent
Johann Bartels
Johann Bartels beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit Machine Learning und modernen KI-Verfahren. Sein fachlicher Fokus liegt insbesondere auf evolutionären Algorithmen und Reinforcement Learning. Er verbindet technisches Verständnis mit einem klaren Blick für praktische Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen und arbeitet an Lösungen, die komplexe Zusammenhänge greifbar und nutzbar machen.
Häufige Fragen zum Webinar
Brauche ich bereits eine Datenstrategie?
Nein. Das Webinar eignet sich auch für Unternehmen, die gerade erst beginnen, sich strukturiert mit Datenqualität auseinanderzusetzen.
Geht es nur um KI?
Nein. Wir betrachten Datenqualität unter anderem für KI, Prozessautomatisierung, Reporting und klassische Geschäftsprozesse.
Brauche ich technisches Vorwissen?
Nein. Die Grundlagen und Qualitätsdimensionen werden verständlich erklärt und anhand konkreter Beispiele eingeordnet.
Muss Datenqualität immer bei 100 Prozent liegen?
Nein. Wie hoch die notwendige Datenqualität sein muss, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall, den betroffenen Daten und den möglichen Auswirkungen von Fehlern ab.
Geht es um bestimmte Technologien?
Das Webinar ist grundsätzlich technologieunabhängig. Einzelne Beispiele und Ansätze können unter anderem aus SAP- und Microsoft-Umgebungen stammen.
Kann ich einen eigenen Use Case mitbringen?
Ja. Eigene Beispiele und Fragen aus deinem Unternehmen sind ausdrücklich willkommen.
Kostet die Teilnahme etwas?
Nein, die Teilnahme am Webinar ist kostenfrei.
