Kurzfassung
KI wird erst belastbar, wenn Stammdaten, Prozessdaten und Entscheidungslogik sauber genug sind.
KI braucht verlässliche Daten
Modelle lernen aus vorhandenen Daten. Wenn diese Daten unvollständig, widersprüchlich oder falsch kontextualisiert sind, entstehen unzuverlässige Ergebnisse.
Für Unternehmen ist deshalb nicht die Modellwahl der erste Engpass, sondern die Frage, ob Daten, Prozess und Ziel zusammenpassen.
Typische Risiken schlechter Datenqualität
Dubletten, uneinheitliche Stammdaten, fehlende Prozessinformationen und manuelle Korrekturen machen Auswertungen schwer nachvollziehbar.
Schlechte Daten führen nicht nur zu schlechten Modellen, sondern auch zu falschen Entscheidungen und geringer Akzeptanz in Fachbereichen.
Wie EDBC vorgeht
EDBC prüft zuerst Datenquellen, Datenqualität, Prozesskontext und Nutzenhypothese. Erst danach wird entschieden, ob KI, Automatisierung oder Datenbereinigung der richtige nächste Schritt ist.
Am Ende steht eine klare Einordnung: Datenqualitätsmaßnahmen, MVP, Modellansatz oder bewusst kein KI-Projekt.
Häufige Frage
Müssen Daten perfekt sein, bevor KI sinnvoll ist?
Nein. Sie müssen aber ausreichend relevant, strukturiert und nachvollziehbar sein, um den gewünschten Use Case belastbar zu prüfen.