In der Theorie klingt es einfach: KI wird in ein Unternehmen integriert und steigert automatisch Effizienz, Präzision und Produktivität. In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild – die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an den Datengrundlagen.

Eine aktuelle Studie von Gartner (2023) zeigt: bis zu 85 % aller KI-Initiativen bleiben unter den Erwartungen, weil Datenqualität, -zugänglichkeit und -integration unzureichend sind. Dabei wäre die Lösung oft näher als gedacht: Es gibt zahlreiche Systeme und Tools, die diese Herausforderungen automatisiert und skalierbar adressieren.

Korrektheit

Vollständigkeit

Konsistenz

Aktualität

Eindeutigkeit

Die vorhandenen Daten stimmen mit der Realität überein und sind keine Schätzungen.

Es fehlen keine entscheidenden Werte.

Informationen sind systemübergreifend identisch.

Daten sind aktuell und relevant für die Auswertung.

Keine Dubletten oder Mehrfacherfassungen vorhanden.

Ein Beispiel aus der Praxis, weshalb Datengrundlagen für KI so relevant sind:

Ein deutsches mittelständisches Fertigungsunternehmen versuchte, eine KI zur Produktionsoptimierung einzusetzen.
Ergebnis: Die KI reagierte fehlerhaft, weil Maschinendaten aus drei Systemen uneinheitlich vorlagen – Datentypen waren inkonsistent, Zeitstempel fehlten.
Erst nach Einführung eines Data-Quality-Hubs konnte das Projekt fortgesetzt werden.

Warum ist Integration essentiell als Datengrundlage für KI?

Viele Unternehmen verfügen über wertvolle Daten – aber diese sind über CRM, ERP, DMS, Excel-Tabellen und Legacy-Systeme in den vorhandenen Netzwerken verteilt. Ohne eine Verbindung zu all diese Quellen ist die KI „blind“ – nutzlos wie ein Buch ohne Inhalt.

Laut einer IDG-Studie (2023) sagen 64% der IT-Experten und Entscheidet in Deutschland, dass „Dateninseln“ die größte Barriere für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren Unternehmen sind.

Lösungen für die Herausforderungen der Datengrundlage

Lösungsansätze für die Integrationsherausforderung gibt es auf verschiedenen Ebenen.
Von ETL-Tools über Data Virtualization, API-Management und iPaaS, Middleware Engines, Integration Engines und Cloud-native Lösungen.

Inwieweit die Lösungen DSVGO konform sind ist teilweise strittig.

Ein Beispiel aus der Verwaltung der Stadt Köln präsentierte die Nutzung der städtischen Data-Plattform auf DataOps-Prinzipien um Daten aus Fachverfahren, IoT-Systemen und externen Quellen zu konsolidieren. Dies stellte die Datengrundlage für KI-gestützte Verkehrsanalysen und Bürgerdienste dar.

Datenaufbereitung kann auch KI selbst erledigen.

Immer mehr Tools bieten heutzutage Data Profilen, Cleaning und Mapping mit KI-Unterstützung an.

Ob es sich hierbei um:

• Automatisiertes Erkennen von Dubletten, Ausreißern, Formatfehlern
• Kombination aus Regeln und Maschinelles Lernen (ML) für Vorschläge zur Datenbereinigung
• KI-gestützte Datenvorbereitung als Vorstufe zur Modellbildung

handelt, ist in den Anfängen egal. Wichtig ist, dass die Notwendigkeit der Datengrundlage erkannt wird und diese kostengünstig umgesetzt wird.

Fünf-Schritte-Plan zur einer Datengrundlage für KI:

1.  Dateninventur
   • Identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen in ihrem Unternehmen.
2. Datenqualitäts-Assessment
   • Prüfen Sie alle Ihre Daten auf
     • Vollständigkeit
     • Konsistenz
     • Genauigkeit
3. Einführung eines Data Quality Tools
   • Automatisieren Sie Analysen, Pflege und Monitoring
4. Aufbau eines zentralen Data Lakehouse
   • Integration über ETL / API-Schnittstellen sichern
5. Datenschutz und Verantwortlichkeiten klären
   • Benennen Sie Datenverantwortliche pro System und Domäne

Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie das, was sie „füttert“. Ohne konsistente, integrierte und vertrauenswürdige Daten wird jede KI-Initiative zur Wette – oder zum Fehlschlag.

Doch es gibt auch Hoffnung! Die Werkzeuge zur Sicherstellung guter Datenqualität und Integration sind längst am Markt und können technisch wie wirtschaftlich effizient eingebunden werden.

Datenmanagement ist kein notwendiges Übel, sondern der erste Schritt zur erfolgreichen Nutzung von KI in einem Unternehmen.