Nächster Schritt
Möchten Sie das Thema auf Ihre Situation übertragen?
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. Evolution Data ordnet ein, ob Datenarbeit, Automatisierung, Systementwicklung oder KI der nächste sinnvolle Schritt ist.
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 Evolution Data vorgeht
Evolution Data 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.
Passende Leistungen
Passende Projektstories
01
Case 1
SAP- und DatenmigrationAnonymisierte Projektdarstellung
Datenbereinigung und Harmonisierung für SAP S/4HANA
- Kundenprofil
- Großunternehmen mit mehreren CRM-Systemen, unterschiedlichen SAP-Versionen und einer geplanten Migration auf SAP S/4HANA
- Projektstandort
- Europa
- Ansprechpartnerrolle
- IT-, Daten- und Migrationsverantwortung
- Ausgangssituation
- Daten aus mehreren CRM-Systemen und SAP-Versionen sollten für eine gemeinsame S/4HANA-Zielstruktur bereinigt, abgeglichen und zusammengeführt werden.
- Umgesetzte Lösung
- Analyse, Strategieentwicklung und Umsetzung eines Datenbereinigungs- und Harmonisierungsprojekts für die Migration auf SAP S/4HANA.
- Qualitative Veränderung
- Quellunterschiede, Datenrisiken und notwendige Bereinigungsschritte wurden in eine kontrollierbare Migrationslogik und ein gemeinsames Zielbild überführt.
SAP S/4HANASAPCRM
Typische Projektanforderung
Typische Anforderung: Datenprobleme müssen vor der Migration sichtbar werden, statt erst nach dem Go-live im Zielsystem aufzufallen.
02
Case 2
DatenanalyseAnonymisierte Projektdarstellung
Datenbereinigung und Datenaufbereitung für operative Steuerung
- Kundenprofil
- Industrieunternehmen mit gewachsenen Stammdaten, Reporting- und Migrationsanforderungen
- Projektstandort
- Wien / Bayern
- Ansprechpartnerrolle
- Operations / Datenverantwortung
- Ausgangssituation
- Daten waren verteilt, uneinheitlich, doppelt oder unvollständig.
- Umgesetzte Lösung
- Datenqualitätsanalyse, Dublettenbereinigung, Normalisierung, Anreicherung und Dashboarding.
- Qualitative Veränderung
- Datenqualität, Quellen, Dubletten und Nutzbarkeit wurden transparent gemacht und in konkrete Bereinigungs- und Strukturierungsmaßnahmen übersetzt.
DatenmodellBereinigungslogikDashboards
Typische Projektanforderung
Typische Erwartung: Datenprobleme sollen nicht abstrakt beschrieben, sondern in priorisierte Bereinigungsmaßnahmen und belastbare Datenflüsse übersetzt werden.
Passender nächster Einstieg
Daten- und Migrations-Check
Ein belastbares Bild der strukturellen Unterschiede, Datenqualitätsrisiken und notwendigen Migrationsschritte – als Grundlage für eine kontrollierte Harmonisierung und Zusammenführung.
Migrations-Check anfragen