Datenqualität · KI-Readiness
Sind Ihre Daten überhaupt für KI nutzbar?
Unternehmen kaufen KI-Tools und wundern sich, dass nichts funktioniert. Das Problem ist fast nie die KI. Es sind die Daten, die niemand angefasst hat.
Die haeufigsten Probleme
In den meisten Unternehmen stecken die wichtigsten Informationen in PDFs, E-Mails und Spreadsheets. Unstrukturiert, ohne konsistente Benennung, mit Duplikaten und fehlenden Feldern.
- Kundendaten in 3 verschiedenen CRM-Exporten mit unterschiedlichen Feldnamen
- Technische Dokumentation als gescannte PDFs ohne OCR
- Prozesswissen in E-Mail-Verlaeufen, die nirgends archiviert sind
- Daten verteilt ueber 5+ Systeme ohne gemeinsame ID
Wann wird das relevant?
- Ein KI-Pilotprojekt liefert schlechte Ergebnisse und niemand weiss, ob es an den Daten oder am Modell liegt
- Ihre Fachabteilungen fordern KI-Features, aber die IT kann keine sauberen Datenschnittstellen bereitstellen
- Sie planen ein ERP-Update und wollen gleichzeitig KI-Readiness herstellen
- Ein externer Dienstleister braucht Trainingsdaten und Sie wissen nicht, was Sie liefern koennen
Was KI-Readiness konkret bedeutet
Perfekte Daten sind nicht noetig. Was KI braucht: ein konsistentes Format, identifizierbare Entitaeten, nachvollziehbare Quellen und ausreichend Volumen.
Ein Datensatz mit 60% sauberen Eintraegen reicht oft aus — wenn die restlichen 40% identifizierbar und filterbar sind. Nicht Perfektion zaehlt, sondern Konsistenz.
Der Audit-Prozess
Vier Schritte, 2-4 Wochen:
- Inventur: Welche Daten existieren, wo liegen sie, in welchem Format?
- Qualitaetsbewertung: Vollstaendigkeit, Konsistenz, Format-Einheitlichkeit
- Gap-Analyse: Was fehlt fuer den konkreten Anwendungsfall?
- Roadmap: Was wird in welcher Reihenfolge bereinigt?
Das Ergebnis ist ein technisches Dokument mit Handlungsempfehlungen, mit dem Ihr Team direkt arbeiten kann.
Beispiel aus der Praxis
Maschinenbauer, ERP-System mit 200.000 Datensaetzen, 3 zusaetzliche Datenquellen (CRM, Ticketsystem, Excel-Reports). Audit-Ergebnis: 68% der ERP-Daten direkt nutzbar, CRM-Daten nach Feldbereinigung in 5 Tagen integrierbar, Excel-Reports als Trainingsdaten unbrauchbar (inkonsistente Struktur). Erster KI-Anwendungsfall — automatische Angebotserstellung — nach 2 Wochen Datenaufbereitung produktiv.
Trade-offs
- Aufwand: Datenbereinigung kostet Zeit und bindet interne Ressourcen. Rechnen Sie mit 20-40% der gesamten Projektzeit allein fuer Daten.
- Organisatorisch: Daten-Ownership ist oft unklar. Der Audit deckt politische Probleme auf, nicht nur technische.
- Erwartungen: Manche Datenluecken lassen sich nicht schnell schliessen. Fehlende historische Daten koennen Sie nicht rueckwirkend erzeugen.
- Scope: Der Drang, alles auf einmal zu bereinigen, ist der haeufigste Fehler. Fokus auf einen Use Case bringt schnellere Ergebnisse.
Typische Ergebnisse
Haeufig genuegt eine Konsolidierung von 2-3 Quellen, um einen ersten KI-Anwendungsfall zu ermoeglichen. Starten Sie mit dem Use Case, der den groessten Hebel hat.
Weiterfuehrend
KI-Kosten in der Industrie
Was ein reales KI-Projekt im Mittelstand kostet — mit konkreten Zahlen.
KI ohne Cloud
Wann On-Premise die einzige Option ist und was das fuer Ihre Architektur bedeutet.
Nach dem PoC
Warum 85% der KI-Projekte nach dem Prototyp scheitern — und wie Sie das vermeiden.
Nicht sicher, ob das auf Ihren Fall zutrifft?
Wir pruefen Ihr Setup in 2 Wochen und sagen Ihnen, ob KI machbar ist.
Machbarkeits-Audit anfragen →Landsberg am Lech · alpitype.de
Weiterführende Artikel
Was KI in einem realen Industrieprojekt kostet
Konkrete Zahlen, Phasen und ROI aus realen Projekten.
Warum die meisten KI-Projekte nach dem PoC scheitern
Drei Gründe und wie der Übergang zur Produktion gelingt.
KI nutzen, ohne Daten in die Cloud zu schicken
On-premise KI: Wie Systeme vollständig lokal betrieben werden.
Nicht sicher, ob das auf Ihren Fall zutrifft?
Wir prüfen Ihr Setup in 2 Wochen und sagen Ihnen, ob KI machbar ist.
Machbarkeits-Audit anfragen →Sprechen Sie mit einem Ingenieur
Kein Vertrieb. Sie sprechen direkt mit einem unserer Software-Architekten über Ihr konkretes Problem. 30 Minuten. Antwort innerhalb von 24 Stunden.
Email: info@alpitype.com
LinkedIn: AlpiType
