In der heutigen Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) unser Leben und unsere Arbeit immer mehr beeinflusst, gibt es einen entscheidenden Erfolgsfaktor, der oft im Hintergrund bleibt: die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Daten sind das Herzstück jeder KI-Lösung. Ihre Qualität bestimmt, wie genau, effizient und vertrauenswürdig eine KI arbeiten kann. Doch wie wichtig ist Datenqualität wirklich? Und wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten den Anforderungen gerecht werden?

Warum ist Datenqualität so wichtig?

Ohne hochwertige Daten bleibt das Potenzial von KI-Lösungen unausgeschöpft. Ein bekanntes Prinzip in der Datenwissenschaft lautet: „Garbage In, Garbage Out“ – schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. Laut einer Studie von IBM verbringen Data Scientists 80 % ihrer Zeit mit der Bereinigung und Organisation von Daten und nur 20 % mit der eigentlichen Datenanalyse. Dieser enorme Aufwand verdeutlicht die Bedeutung von Datenqualität.

Hier sind die drei größten Vorteile hochwertiger Daten:

1. Präzisere Vorhersagen: KI-Modelle, die auf sauberen und konsistenten Daten trainiert werden, liefern bessere Ergebnisse und sind weniger anfällig für Fehler.

2. Vertrauenswürdige Entscheidungsfindung: Mit hochwertigen Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die sich positiv auf ihre Geschäftsstrategie auswirken.

3. Effizienzsteigerung: Eine solide Datenbasis reduziert den Aufwand für die Datenbereinigung und sorgt für eine schnellere Umsetzung von Projekten.

Die Gefahren schlechter Datenqualität

Unzureichende Datenqualität kann weitreichende Folgen haben. Beispielsweise zeigte eine Untersuchung von Gartner, dass Unternehmen allein im Jahr 2022 weltweit 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr durch schlechte Daten verloren haben. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können nicht nur finanzielle Verluste verursachen, sondern auch das Vertrauen der Kunden und die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens beeinträchtigen.

Ein konkretes Beispiel ist der Finanzsektor, in dem ungenaue oder veraltete Daten zu Fehlentscheidungen bei Investitionen führen können. Im Gesundheitswesen können fehlerhafte Patientendaten sogar lebensbedrohlich sein, da sie die Diagnose oder Behandlung beeinflussen.

Wie definiert man hochwertige Daten?

Hochwertige Daten zeichnen sich durch folgende Eigenschaften aus:

• Genauigkeit: Die Daten müssen die Realität korrekt widerspiegeln.

• Vollständigkeit: Es dürfen keine wichtigen Informationen fehlen.

• Konsistenz: Daten sollten über verschiedene Systeme hinweg einheitlich sein.

• Relevanz: Die Daten müssen für die jeweilige Fragestellung geeignet sein.

• Aktualität: Veraltete Daten können zu falschen Schüssen führen.

Ein praktisches Beispiel ist das Training eines KI-Algorithmus zur Bildklassifikation. Werden fehlerhaft beschriftete oder unvollständige Bilder verwendet, lernt das Modell falsche Zusammenhänge, was die gesamte Anwendung unbrauchbar macht.

Wie können Unternehmen ihre Datenqualität verbessern?

1. Automatisierte Datenüberprüfung: Tools wie Talend oder Informatica bieten Möglichkeiten zur automatisierten Qualitätsprüfung. Sie erkennen Inkonsistenzen, fehlerhafte Einträge und Dubletten automatisch.

2. Standardisierte Datenerfassung: Einheitliche Prozesse bei der Datenerfassung minimieren Fehler und stellen sicher, dass alle relevanten Informationen konsistent erhoben werden.

3. Datenbereinigung: Regelmäßige Bereinigungen und Aktualisierungen stellen sicher, dass nur relevante und korrekte Daten gespeichert bleiben. Laut Harvard Business Review können Unternehmen durch eine Verbesserung der Datenqualität ihre Produktivität um bis zu 20 % steigern.

4. Schulungen: Mitarbeiter sollten für die Bedeutung von Datenqualität sensibilisiert werden. Dies gilt insbesondere für jene, die Daten manuell eingeben oder pflegen.

5. Kontinuierliches Monitoring: Mithilfe von Dashboards und Monitoring-Tools können Datenqualitätsmetriken überwacht werden, um Probleme frühzeitig zu erkennen.

Fazit: Datenqualität als Wettbewerbsvorteil

Datenqualität ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit in der datengetriebenen Wirtschaft. Unternehmen, die von Anfang an auf qualitativ hochwertige Daten setzen, sparen nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern schaffen auch Vertrauen bei Kunden und Partnern.

Mit der richtigen Strategie und den passenden Technologien wird Datenqualität zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil – und der Grundstein für den Erfolg jeder KI-Lösung.

Quellen:

• IBM: „The Data Scientist’s Workbench“ (2022)

• Gartner: „Cost of Poor Data Quality“ (2022)

• Harvard Business Review: „Why Data Quality Matters“ (2023)