Bessere KI-Ergebnisse und Entscheidungsgrundlagen dank hoher Datenqualität
Daten sind der Treibstoff der digitalen Transformation. Ihre Qualität und Verfügbarkeit entscheiden darüber, ob der Motor stottert oder Höchstleistung bringt. Mangelnde Datenqualität führt nicht nur zu ineffizienten Geschäftsprozessen und hohen Kosten für manuelle Bereinigungen, sondern untergräbt auch massiv das Vertrauen in das Reporting. Besonders kritisch wird dies beim Einsatz von GenAI und Agentic AI. Schlechte Daten führen zu unbrauchbaren Ergebnissen oder „Halluzinationen“. Die gute Nachricht: Künstliche Intelligenz ist Herausforderung und Lösung zugleich. Einerseits müssen wir Daten fit für KI machen. Andererseits eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten, um unstrukturierte Daten zu erschließen und eine hohe Datenqualität sicherzustellen. Wir unterstützen Sie dabei mit Ansätzen, die sich in der Praxis bewährt haben – und schaffen so die Basis für präzisere KI-Ergebnisse und verlässliche datengetriebene Entscheidungen.
„Qualitativ hochwertige Daten sind eine zwingende Voraussetzung für effektive und innovative KI-Lösungen.“
Was die PwC-Services rund um Data Quality Management ausmacht
Die Grenzen des traditionellen Datenqualitäts-managements
Lange Zeit basierte Data Quality Management (DQM) auf statischen, von Menschen definierten Regeln. Ein Datensatz musste in ein bestimmtes Schema passen, durfte keine Duplikate enthalten und musste vollständig sein. In einer Welt, in der Datenvolumina exponentiell wachsen und die Vielfalt der Datenquellen – von IoT-Sensoren bis zu Social-Media-Feeds – regelrecht explodiert, ist dieser Ansatz allein nicht mehr tragfähig. Viele Daten bleiben unerschlossen. Data Analysts verbringen einen Großteil ihrer Zeit mit „Data Wrangling“, also dem Bereinigen von Datensätzen, statt mit der eigentlichen Analyse. Geschäftsprozesse werden durch fehlerhafte Informationen unterbrochen, und das Management muss Entscheidungen auf Basis von Berichten treffen, denen nur bedingt zu trauen ist.
Generative AI: Herausforderung und Lösung zugleich
Mit dem Aufstieg von Generativer KI (GenAI) verschärft sich die Situation. Füttert man Large Language Models (LLMs) mit qualitativ minderwertigen, verzerrten oder veralteten Informationen, produzieren sie überzeugend klingenden Unsinn. Datenqualität wird damit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil im KI-Zeitalter. Gleichzeitig ermöglicht es KI, relevante Informationen aus unstrukturierten Daten wie E-Mails, PDFs oder Service-Tickets zu extrahieren. Sie berücksichtigt die Semantik, kann fehlende Werte kontextbasiert ergänzen und hilft dabei, Konsistenz und Korrektheit sicherzustellen. Damit lässt sich ein neues Segment von Unternehmensdaten nutzen, das zuvor kaum mit vertretbarem Aufwand ausgewertet werden konnte.
„Der Schlüssel für hohe Datenqualität ist der Übergang von einem regelbasierten zu einem KI-gesteuerten Ansatz – mit automatisierten Prüfungen entlang des gesamten Datenlebenszyklus.“
Bereit für kompromisslose Datenqualität?
Wir helfen Ihnen bei der Einführung von KI-gesteuertem Datenqualitätsmanagement
Wie wir Sie rund um Data Quality Management unterstützen
- Datenqualität KI-gestützt erhöhen
- Unstrukturierte Daten erschließen
- KI-getriebenes DQM
Datenqualität KI-gestützt erhöhen
Wir optimieren Ihre Datenqualität durch den gezielten Einsatz von GenAI entlang des gesamten Lebenszyklus der Qualitätssicherung. Unser Ansatz überwindet die Grenzen klassischer Methoden, indem er auch unstrukturierte Daten wie Dokumente und Texte in das Datenmanagement integriert. GenAI unterstützt dabei sowohl die Erkennung von Mustern und die Ableitung von Regeln als auch je nach Fall die kontextbezogene Bereinigung und Anreicherung. So verwandeln wir Rohinformationen in eine vertrauenswürdige Basis für Ihre Entscheidungen.
Unstrukturierte Daten erschließen
Unternehmen lassen oft riesiges Potenzial liegen, weil sich ihre Data-Quality-Tools auf strukturierte Daten beschränken. Wir erweitern Ihr DQM um die Dimension unstrukturierter Daten. Mithilfe von GenAI klassifizieren, bereinigen und strukturieren wir Informationen aus Quellen wie gesamten Dokumenten oder ausgefüllten Freitextfeldern. Wir stellen sicher, dass auch diese Datenquellen den hohen Qualitätsstandards entsprechen, die für den KI-Einsatz oder präzise Analysen notwendig sind.
KI-getriebenes DQM
Setzen Sie bei der Qualitätssicherung Ihrer Daten noch auf klassische regelbasierte Ansätze? Wir begleiten Sie bei der Transition hin zu einem modernen, KI-getriebenen Data Quality Management. Dafür analysieren wir u.a. Ihren Reifegrad, identifizieren kritische Datenpfade und implementieren Best Practices für den Umgang mit GenAI. Ziel ist eine nahtlose Integration der Qualitätsmaßnahmen in Ihre Data Pipelines (DataOps), sodass Qualität zu einem integralen Bestandteil der Datenerzeugung wird.
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