Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz (KI) in Unternehmen steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Trotz der revolutionären Möglichkeiten, die generative KI bietet, bleiben ihre Vorteile ungenutzt, wenn die Datenbasis mangelhaft ist. CIOs müssen dringend die Herausforderungen von Datensilos, redundanten Datensätzen und unvollständigen Geschäftsprozessen angehen, um das volle Potenzial von KI zu entfesseln.
Warum Datenqualität für KI entscheidend ist
KI-Systeme benötigen immense Mengen an klaren und präzisen Daten, um effektiv Muster zu erkennen und fundierte Prognosen zu liefern. Unsaubere Daten können zu gravierenden Fehlinterpretationen und fehlerhaften Entscheidungen führen, was den Nutzen von KI-Anwendungen stark beeinträchtigt. Ein einfaches Beispiel: Wenn das KI-System auf fehlerhafte oder ungenaue Daten zugreift, kann es zu falschen Schlussfolgerungen kommen, die erst zu spät erkannt werden.
Unternehmen sind nicht bereit für KI
Eine Umfrage der Enterprise Strategy Group im Auftrag von Hitachi Vantara zeigt alarmierende Lücken in der KI-Bereitschaft von Unternehmen. Mehr als 60% der befragten 800 IT-Entscheider gaben an, dass ihre Infrastruktur und Datenökosysteme nicht ausreichend auf die Implementierung von KI vorbereitet sind. Die Mehrheit der KI-Verantwortlichen zweifelt daran, dass ihre IT-Teams mit dem rasanten Innovationstempo der generativen KI Schritt halten können. Es besteht dringender Handlungsbedarf, die Datenprozesse zu optimieren und die Infrastruktur auszubauen.
Die Erfolgsbewertung von KI-Projekten
Die Erfolgsmessung von KI-Projekten variiert stark zwischen den Unternehmen. Während etwa 40% der Firmen qualitative Analysen oder die Genauigkeit der KI-Antworten als Erfolgskriterium nutzen, setzen 38% auf Kosten-Nutzen-Analysen. Angesichts der steigenden Investitionen in KI-Projekte wird der Druck auf den Return on Investment (ROI) zunehmen.
To-Do-Liste für CIOs
Viele Unternehmen haben schon vor dem Aufkommen von generativer KI gewusst, dass sie Probleme mit ihren Daten haben. Investitionen in KI und Business Intelligence wurden oft vermieden, weil das Vertrauen in die eigenen Daten fehlte. Dies führt zu einer unklaren Datenlandschaft, in der oft niemand genau weiß, wo sich welche Daten befinden und was sie bedeuten. Unternehmen müssen daher dringend ihre Datenstruktur und -verwaltung verbessern.
Der Weg zur Verbesserung der Datenqualität
Um die Vorteile von KI nutzen zu können, müssen CIOs zuerst die Datenqualität sicherstellen. Dieser Prozess mag kostspielig und risikoreich erscheinen, aber die Unfähigkeit, KI aufgrund schlechter Datenqualität zu implementieren, könnte einige Unternehmen in den Ruin treiben. CIOs sollten die Datenbereinigung und -standardisierung als strategische Priorität betrachten, unabhängig davon, ob sie derzeit KI-Projekte planen oder nicht.
Wie TOLERANT Softwareprodukte die Datenqualität verbessern
TOLERANT Software bietet eine Palette an Produkten, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Datenbestände zu reinigen, zu validieren und zu standardisieren. Hier sind einige der wichtigsten Produkte und ihre spezifischen Funktionen zur Verbesserung der Datenqualität:
TOLERANT Match: Dublettenabgleich und Adressbereinigung
Funktion:
TOLERANT Match ist eine leistungsfähige Software zur Identifikation und Beseitigung von Dubletten in Adresslisten und Kundendaten. Es unterstützt Unternehmen dabei, redundante Datensätze zu vermeiden, die zu fehlerhaften Analysen und ineffizienten Marketingaktionen führen können.
Vorteile:
- Automatisierte Dublettenerkennung: Findet und bereinigt Duplikate in großen Datenbeständen effizient und fehlertolerant.
- Konsolidierung von Datenquellen: Führt Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammen und erhöht die Datenqualität durch Standardisierung.
- Verbesserung der Adressgenauigkeit: Standardisiert und validiert Adressen, was zu einer höheren Datenqualität und besseren Erreichbarkeit führt.
TOLERANT Name: Namensvalidierung und Strukturierung
Funktion:
TOLERANT Name analysiert, standardisiert und strukturiert Namensbestandteile in Kundendaten. Es hilft, Fehler bei der Erfassung von Namen zu vermeiden und die Datenqualität bereits bei der Eingabe zu sichern.
Vorteile:
- Korrekte Anreden generieren: Stellt sicher, dass Kunden korrekt angesprochen werden, indem Anrede, Titel, Vor- und Nachname präzise erfasst und kombiniert werden.
- Validierung gegen Referenzlisten: Prüft Namen gegen gültige Referenzlisten und bewertet die Plausibilität der eingegebenen Daten.
- Vermeidung von Fehlern: Minimiert Eingabefehler und verbessert die Datenqualität bei der Datenerfassung.
TOLERANT Sanction: Sanktionslisten- und Compliance-Screening
Funktion:
TOLERANT Sanction gleicht Kundendaten mit wichtigen Sanktionslisten ab und sorgt dafür, dass Geschäftsbeziehungen nur mit vertrauenswürdigen Partnern eingegangen werden.
Vorteile:
- Rechtskonformität: Erfüllt gesetzliche Anforderungen zur Sanktionslistenprüfung und schützt vor Geschäftsrisiken.
- Fehlertoleranz: Liefert auch bei fehlerhafter Schreibweise zuverlässige Ergebnisse durch fehlertolerante Suchalgorithmen.
- Regelmäßige Prüfungen: Führt Compliance-Screenings regelmäßig durch und aktualisiert die Sanktionslisten automatisch.
TOLERANT Move: Adressermittlung und Aktualisierung
Funktion:
TOLERANT Move hilft, die Adressen von unbekannt verzogenen Kunden zu ermitteln und den Adressbestand aktuell zu halten.
Vorteile:
- Ermittlung neuer Adressen: Nutzt Umzugsdaten, um aktuelle Adressen zu finden und sicherzustellen, dass Kunden erreichbar bleiben.
- Vermeidung von Rückläufern: Reduziert Kosten durch unzustellbare Sendungen und hält die Datenbasis aktuell.
- Automatisierte Updates: Aktualisiert Adressdaten regelmäßig, um eine kontinuierlich hohe Datenqualität zu gewährleisten.
TOLERANT Bank: Validierung von Bankdaten
Funktion:
TOLERANT Bank überprüft und korrigiert Bankverbindungsdaten bereits bei der Eingabe, um Rücklastschriften und Zahlungsfehler zu vermeiden.
Vorteile:
- Echtzeitprüfung: Validiert IBAN und Bankdaten in Echtzeit, um Fehler bei der Dateneingabe zu verhindern.
- Anreicherung mit Referenzdaten: Ergänzt fehlende Informationen wie Bankleitzahl oder BIC und sorgt für vollständige Datensätze.
- Vermeidung von Zahlungsfehlern: Reduziert die Zahl der Rücklastschriften und senkt die damit verbundenen Kosten.
TOLERANT Post: Adressprüfung und -standardisierung
Funktion:
TOLERANT Post überprüft und standardisiert Adressdaten, um die Zustellgenauigkeit zu verbessern und fehlerhafte Adressen zu korrigieren.
Vorteile:
- Eingabeprüfung: Validiert Adressen bereits bei der Erfassung und vermeidet Eingabefehler.
- Regelmäßige Aktualisierungen: Hält Adressdaten durch kontinuierliche Überprüfungen und Aktualisierungen auf dem neuesten Stand.
- Internationale Adressprüfung: Unterstützt die Standardisierung und Validierung von Adressen in über 200 Ländern.
TOLERANT PEP: Prüfung politisch exponierter Personen
Funktion:
TOLERANT PEP gleicht Kundendaten mit Listen politisch exponierter Personen (PEPs) ab und erfüllt die Anforderungen der EU-Anti-Geldwäsche-Richtlinie.
Vorteile:
- Fehlertolerante Prüfung: Identifiziert PEPs auch bei abweichender Schreibweise zuverlässig.
- Compliance: Unterstützt Unternehmen dabei, die gesetzlichen Anforderungen zur Geldwäscheprävention zu erfüllen.
- Echtzeit- und Batch-Prüfung: Ermöglicht sowohl die Echtzeitüberprüfung bei der Dateneingabe als auch regelmäßige Batch-Prüfungen.
Schlussfolgerung
Unternehmen, die ihre Daten nicht im Griff haben, sollten von KI absehen, bis sie ihre Datenökosysteme verbessern. Die Verbesserung der Datenqualität ist eine lohnende Investition, die nicht nur zur KI-Readiness beiträgt, sondern auch zahlreiche andere Geschäftsvorteile bringt. CIOs müssen die Dringlichkeit erkennen und handeln, um ihre Daten auf ein neues Niveau zu heben und sich so für die Zukunft zu wappnen.
TOLERANT Softwareprodukte bieten umfassende Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität. Durch die Automatisierung von Validierungs- und Bereinigungsprozessen, die Standardisierung von Daten und die regelmäßige Aktualisierung der Datensätze können Unternehmen ihre Datenbasis optimieren und somit effizientere und genauere Geschäftsentscheidungen treffen.
