Datenqualität: Legen Sie die Datengrundlage für den Erfolg von KI

Wir zeigen praktische Wege auf, um die Datenqualität sicherzustellen und die Datengrundlage für den Erfolg von KI zu schaffen. 

Wie sich Datenqualität auf Ihre KI-Initiativen auswirkt

Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Relevanz Ihrer Daten und wirkt sich direkt auf die Entscheidungsfindung und die Ergebnisse der KI aus.   

Daten von geringer Qualität beeinträchtigen die Entscheidungsfindung, was sich auf alle Bereiche von der strategischen Entscheidungsfindung bis hin zu Kundeninteraktionen auswirken kann. Mangelnde Qualität ist auch eine der Hauptursachen für das Scheitern von GenAI-Projekten.   

Das klassische Sprichwort „Garbage in, garbage out“ ist sehr zutreffend, wenn es um den Aufbau von KI-Systemen geht. Selbst wenn Unternehmen erste Erfolge mit RAG GenAI Anwendungen erzielen können, werden sie bald feststellen, dass Datenzugriff und -qualität entscheidend sind, um funktionale Prototypen in skalierbare, produkttaugliche Lösungen zu verwandeln. 

Der Fall von Unity Technologies aus dem Jahr 2022 ist ein großartiges Beispiel dafür, wie sich die Qualität der zum Training von Modellen verwendeten Daten direkt auf die KI-Performance auswirkt. Die mangelhafte Qualität der Daten beeinträchtigte die Genauigkeit der maschinellen Lernmodelle des Unternehmens, die für gezielte Werbung verwendet werden, so dass viele Werbetreibende dem Unternehmen den Rücken kehrten. Infolgedessen sank der Aktienkurs von Unity Technologies um 40 %, die Marktkapitalisierung sank um 5 Mrd. USD und die Einnahmen gingen um 110 Mio. USD zurück. 

Es ist eine treffendes Beispiel für die echten Folgen der Verwendung fehlerhafter oder unvollständiger Daten in KI-Systemen, deren Kosten sich jedes Jahr auf Billionen von Dollar belaufen können. 

„Schlechte Datenqualität vergeudet Ressourcen und kann ungenaue, verzerrte und sogar unsichere Ergebnisse liefern. Und sie kann Sie daran hindern, KI-Prototypen in skalierbare, wertsteigernde Lösungen zu überführen“. 

Auf der anderen Seite ermöglicht die Verwendung hochwertiger Daten in KI-Systemen: 

• Effektives Lernen   
• Präzise und wertvolle Entscheidungsfindung  
• Höhere Effizienz  
• Verbesserte Zuverlässigkeit  
• Geringeres Risiko der Verzerrung  
• Effektivere Personalisierung 

Was also sind „gute“ und „schlechte“ Daten?    

Was ist „gute“ KI-Datenqualität?

Wenn Sie ein Modell mit schlechten oder irrelevanten Daten trainieren, werden die Ergebnisse wahrscheinlich enttäuschend sein. Daten aber schlicht in „gut“ oder „schlecht“ zu trennen, ist zu einfach. Um die Datenqualität wirklich zu verstehen, sind mehr Nuancen erforderlich. 

Es kommt auf das spezifische Problem an, das Sie zu lösen versuchen. Eine Datenquelle kann für ein KI-Modell hervorragend geeignet sein und für ein anderes wertlos. Deshalb ist die gezielte Auswahl der besten Daten für jede Aufgabenstellung so wichtig. 

Um Risiken zu minimieren und ein wirklich KI-basiertes Unternehmen zu werden, müssen sich Organisationen auf die Erfassung von Daten konzentrieren, die nicht nur genau und aktuell, sondern auch direkt für die zu lösende Aufgabe relevant sind – ganz gleich, ob es sich um ein Versicherungsunternehmen handelt, das das Underwriting und die Schadensbearbeitung optimieren möchte, oder um einen Einzelhändler, der die strategische Entscheidungsfindung in Echtzeit verbessern will. 

Kurz gesagt, „gute“ KI-Datenqualität bedeutet Daten sind: 

• Einschlägig  
• Präzise und zuverlässig   
• Vollständig & konsistent  
• Sicher  
• Zugänglich   
• Rechtskonform  
• Aktuell 

Wie man KI zur Verbesserung der Datenqualität einsetzt

Der Weg zum Erfolg von KI beginnt nicht mit hochmodernen Modellen – er beginnt mit Daten. Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist von grundlegender Bedeutung. Und KI selbst kann in diesem Prozess ein starker Verbündeter sein.   

Durch die Automatisierung von Prüfungen, die Erkennung von Anomalien und die Bereinigung von Daten kann KI dazu beitragen, dass die von Ihnen für Analysen verwendeten Daten genau und zuverlässig sind.   

So arbeiten wir beispielsweise mit einem großen Maschinenbauunternehmen zusammen, um intelligente Qualitätsprüfungen in seinem riesigen Datenbestand zu automatisieren und so Probleme automatisch zu erkennen und zu korrigieren.

„KI-Tools können lernen, Datenanomalien zu erkennen und potenzielle künftige Qualitätsprobleme vorherzusagen, um Fehler zu minimieren, bevor sie eskalieren“. 

Die Vorhersagefähigkeiten von KI können Ihr Unternehmen dabei unterstützen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und sicherzustellen, dass die Daten konsistent und vertrauenswürdig bleiben.   

Auch wenn Automatisierung die Datenqualität erheblich verbessert, ist sie nicht der alleinige Schlüssel. Denn die Datenqualität muss in der Unternehmenskultur verankert sein. Ein starkes Data-Governance-Framework, gepaart mit automatisierten Tools, stellt sicher, dass die Qualitätsstandards in Ihrem Unternehmen einheitlich eingehalten werden. 

Ein Framework zur Gewährleistung der KI-Datenqualität

Wir stellen fest, dass die Datenqualität bei unseren Kunden und in den vielen Branchen, in denen wir tätig sind, zunehmend in den Mittelpunkt rückt. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass die Datenqualität für den Erfolg von KI-Initiativen entscheidend ist. Es geht nicht nur um die Verwendung der richtigen Tools, sondern um die Etablierung einer Kultur, in der Daten von der Erfassung bis zur Analyse geschätzt und sorgfältig verwaltet werden.    

Um Daten wirklich KI-fähig zu machen, sollten Unternehmen methodisch vorgehen und sich auf Ausrichtung, Validierung und Governance konzentrieren.

1. Ausrichtung: klare Datengrundlagen schaffen

In dieser Phase liegt der Fokus auf dem Verstehen der Anforderungen und Merkmale der Daten im Hinblick auf KI-Anwendungen: 

• Umfang und Größe der Daten. Beurteilen Sie, ob die Menge und Vielfalt der Daten geeignet ist, Ihre KI-Modelle zu unterstützen.  
• Semantik. Sorgen Sie für einheitliche Datendefinitionen und ein gemeinsames Verständnis im gesamten Unternehmen, um Mehrdeutigkeiten zu beseitigen und die Integration zu verbessern.  
• Fairness und Ethik. Achten Sie auf die Beseitigung von Verzerrungen und stellen Sie sicher, dass die Daten ein ethisches und faires KI-Modellverhalten unterstützen. 

2. Validieren: Zuverlässigkeit der Daten sicherstellen

Sobald die Daten auf die KI-Bedürfnisse abgestimmt sind, müssen sie validiert werden, um ihre Integrität zu gewährleisten:    

• Konsistenz und Genauigkeit. Führen Sie Überprüfungen durch, um sicherzustellen, dass die Daten in allen Systemen konsistent sind und den festgelegten Standards entsprechen.  
• Validierungsmethoden. Verwenden Sie automatisierte Tools, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu überprüfen.  
• Qualitäts-SLAs. Definieren Sie klare Maßstäbe für die Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten den betrieblichen und geschäftlichen Anforderungen entsprechen.  
• Laufende Überwachung. Überwachen und testen Sie die Datenqualität im Laufe der Zeit kontinuierlich auf Anomalien und Inkonsistenzen. 

3. Verwalten: Daten über einen längeren Zeitraum pflegen und sichern

Die Governance-Phase gewährleistet eine langfristige Datenqualität, indem sie sich auf Sicherheit, Verantwortlichkeit und Compliance konzentriert:  

• Dateneigner und -verantwortlicher. Beauftragen Sie Datenverantwortliche mit der Verwaltung der Datenqualität, um die Verantwortlichkeit sicherzustellen.  
• Datenverknüpfung. Verfolgen Sie den Datenfluss, um zu verstehen, wie sich die Daten entwickeln und in allen KI-Systemen verwendet werden.  
• Versionskontrolle. Implementieren Sie Systeme, um Datenänderungen zu verfolgen und historische Aufzeichnungen zu führen.  
• Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen. Halten Sie die Daten im Einklang mit den einschlägigen Vorschriften und stellen Sie eine verantwortungsvolle Datennutzung sicher. 

Legen Sie die Datengrundlage für wertsteigernde KI-Lösungen

Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage erfolgreicher KI-Initiativen und stellen sicher, dass sich Prototypen zu skalierbaren, zuverlässigen und wirkungsvollen Lösungen entwickeln. Doch viele Unternehmen überstürzen diesen Schritt und unterschätzen entweder seine Bedeutung oder erkennen sein Wichtigkeit erst, wenn Probleme auftreten. 

Um das Potenzial der KI wirklich zu erschließen: 

• Setzen Sie von Anfang an auf Qualität. Genaue, vollständige und konsistente Datensätze sind unerlässlich.  
• Investieren Sie in Governance und Kultur. Ein solider Rahmen sorgt dafür, dass Qualität in Ihrem Unternehmen zur zweiten Natur wird.  
• Nutzen Sie die richtigen Tools und Ansätze. Die Automatisierung von Prozessen mit Hilfe von KI-Tools kann die Effizienz und Zuverlässigkeit erhöhen, muss aber mit Verantwortlichkeit gepaart werden. 

Die Rolle der Datenqualität zu unterschätzen, ist ein teurer Fehler. Aber wenn Unternehmen es richtig machen, ermöglichen sie effektiveres KI-Lernen, zuverlässige Entscheidungen und skalierbares Wachstum. 

Ihr nächster Schritt? Geben Sie der Datenqualität heute den Vorrang. Ganz gleich, ob es sich um den Aufbau von Governance-Frameworks, die Einführung von KI-Tools oder die Ausrichtung Ihres Teams auf die Bedeutung von Qualität handelt – wenn Sie jetzt damit beginnen, schaffen Sie die Voraussetzungen für langfristigen KI-Erfolg.