Warum jede AI-Strategie mit einer Datenstrategie beginnen muss

Warum Datenqualität die Basis für erfolgreiche AI ist!
Playbook für eine erfolgreiche Datenstrategie
Change Management: Ein Data Mindset im Unternehmen etablieren

1. Warum Datenqualität die Basis für erfolgreiche AI ist!

In der heutigen Zeit sprechen viele Unternehmen begeistert über künstliche Intelligenz, ihre Use Cases und das Potenzial, das sie verspricht. Doch bevor wir uns auf AI-Initiativen stürzen, sollten wir einen Schritt zurücktreten und uns den Grundbausteinen widmen – den Daten. Ohne eine solide Datenstrategie und qualitativ hochwertige Daten ist jede AI-Strategie zum Scheitern verurteilt.

In meiner beruflichen Erfahrung habe ich immer wieder Unternehmen gesehen, die an den Grundlagen scheitern. Oft fehlt eine klare Datenstrategie, und die Datenqualität lässt zu wünschen übrig. Das Ergebnis? Kundenadressen, die „beim Hühnerstall links“ statt präziser Standortangaben enthalten oder freie Texteingaben ohne Struktur, in die jeder Mitarbeiter irgendetwas einträgt. Das sind keine Grundlagen, auf denen AI erfolgreich aufgebaut werden kann.

Hier greift das Prinzip: „Shit in, Shit out.“

Jede Schicht der AI-Technologie, von Machine Learning über Deep Learning bis hin zu Generative AI, benötigt qualitativ hochwertige und gut strukturierte Daten. Ohne diese Basis wird die AI nicht in der Lage sein, verlässliche und wertvolle Ergebnisse zu liefern. Hier ein Überblick über die Anforderungen an die Daten und was passiert, wenn diese Anforderungen nicht erfüllt sind:

1. Machine Learning (ML)

Anforderung: Strukturierte und saubere Daten, die klar definierte Merkmale (Features) enthalten.

Folge schlechter Daten: Das Modell erkennt keine klaren Muster und liefert inkonsistente oder falsche Ergebnisse. Ohne Datenstrategie läuft man Gefahr, unbrauchbare ML-Modelle zu trainieren.

2. Deep Learning (DL)

Anforderung: Große, homogene und qualitativ hochwertige Datenmengen.

Folge schlechter Daten: Das neuronale Netz wird „Rauschen“ lernen statt relevanter Muster, was zu unzuverlässigen Vorhersagen führt. Hier ist die Qualität genauso entscheidend wie die Quantität.

3. Natural Language Processing (NLP)

Anforderung: Gepflegte und konsistente Sprachdaten, die in einheitlicher Form vorliegen.

Folge schlechter Daten: NLP-Modelle interpretieren Texte falsch oder missverstehen den Kontext. Das führt zu Antworten und Empfehlungen, die weit von der Realität entfernt sind.

4. Generative AI

Anforderung: Eine umfassende und kreative Datenbasis mit strikter Datenstruktur.

Folge schlechter Daten: Die generierten Inhalte sind unzuverlässig und nicht verwendbar. Die Qualität der Daten entscheidet über die Qualität der generierten Ergebnisse.

2. Playbook für eine erfolgreiche Datenstrategie

1. Datenbewusstsein schaffen

Damit eine datengetriebene Kultur entsteht, muss das gesamte Unternehmen verstehen, warum Daten wertvoll sind und wie sie strategisch genutzt werden können. Die Sensibilisierung für den Wert von Daten umfasst daher gezielte Schulungen, Workshops und Kommunikationsmaßnahmen:

Beispiel: Veranstalte eine „Data Awareness Week“ mit interaktiven Seminaren und praxisorientierten Übungen. Dabei kann das Team Einblicke erhalten, wie gut gepflegte Daten effizientere Entscheidungen ermöglichen oder wie fehlerhafte Daten den Workflow und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.

Tipp: Teile konkrete Erfolgsgeschichten, in denen Daten zu wertvollen Einsichten führten oder spezifische Probleme gelöst haben, und zeige gleichzeitig, welche Probleme durch schlechte Datenqualität entstanden sind.

2. Klare Ziele und Standards setzen

Eine effektive Datenstrategie beginnt mit der Definition klarer Ziele, die festlegen, welche Ergebnisse das Unternehmen durch Daten erreichen möchte. Sobald die Ziele definiert sind, müssen Datenstandards eingeführt werden, um sicherzustellen, dass die Qualität und Einheitlichkeit der Daten gewährleistet ist.

Beispiel: Ein Unternehmen im E-Commerce könnte festlegen, dass die Datenstrategie das Ziel hat, eine 360-Grad-Kundensicht zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, setzt das Unternehmen Standards für Kundenstammdaten, wie beispielsweise einheitliche Formate für Adressen, Telefonnummern und Bestellhistorien.

Tipp: Entwickle ein Daten-Standard-Framework, das den Mitarbeitern konkrete Richtlinien zur Datenpflege gibt, und sorge für regelmäßige Schulungen zur Einführung neuer Standards.

3. Datenqualität sichern

Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess und sollte regelmäßig geprüft und optimiert werden. Die Implementierung automatisierter Prüfmechanismen hilft dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und die Datenqualität auf hohem Niveau zu halten.

Beispiel: Ein System zur Adressvalidierung kann automatisch Adressen auf Richtigkeit überprüfen und Fehler korrigieren. Ebenso könnten Kontrollen eingebaut werden, die freie Texteingaben einschränken und vordefinierte Auswahlfelder zur Verfügung stellen, um fehlerhafte oder uneinheitliche Daten zu verhindern.

Tipp: Setze ein Tool zur Datenqualitätssicherung ein, das regelmäßig Reports über die Datenqualität erstellt und Bereiche aufzeigt, in denen Verbesserungen nötig sind. Definiere KPIs für Datenqualität, wie z. B. Datenvollständigkeit oder Fehlerquoten.

Informatica: Bietet eine umfassende, KI-gestützte Datenqualitätslösung zur Bereinigung, Profilierung und Validierung von Daten in allen Unternehmensbereichen.
IBM InfoSphere: Eine robuste Plattform zur Sicherstellung der Datenqualität mit erweiterten Funktionen zur Analyse, Identifizierung und Korrektur von Datenproblemen.
Ataccama: Kombiniert Datenqualitätsmanagement und Daten-Governance in einer benutzerfreundlichen Plattform mit Automatisierung und KI zur kontinuierlichen Datenüberwachung und -optimierung.

4. Datensicherheit und Compliance gewährleisten

Datensicherheit und Compliance sind entscheidend für den langfristigen Erfolg und das Vertrauen in die Datenstrategie. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO) und das Schutzmanagement von sensiblen Daten müssen im Unternehmen fest verankert sein.

Beispiel: Implementiere Zugriffskontrollen, die sicherstellen, dass nur autorisierte Personen Zugang zu bestimmten Datensätzen haben. Ein Unternehmen könnte auch Verschlüsselungstechnologien einsetzen, um personenbezogene Daten zu schützen.

Tipp: Führe regelmäßige Compliance-Überprüfungen durch und bilde ein „Data Governance Team“, das für die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben sorgt. Halte die Belegschaft auf dem Laufenden über neue Datenschutzbestimmungen, insbesondere wenn das Unternehmen in unterschiedlichen Regionen tätig ist.

5. Verankerung in der AI-Strategie

Eine erfolgreiche AI-Strategie baut auf einer stabilen Datenbasis auf. Gut strukturierte, qualitativ hochwertige Daten sind essenziell, damit AI-Modelle zuverlässig und genau arbeiten. Die AI-Strategie sollte daher direkt auf der Datenstrategie aufsetzen und mit ihr verzahnt sein.

Beispiel: Ein Unternehmen, das Machine Learning zur Vorhersage von Lagerbeständen nutzt, muss sicherstellen, dass alle historischen Verkaufs- und Bestandsdaten konsistent und fehlerfrei sind. Schlechte Datenqualität führt hier direkt zu falschen Vorhersagen und unnötigen Lagerkosten.

Tipp: Entwickle eine Roadmap, die zeigt, wie die AI-Strategie mit der Datenstrategie verzahnt ist und wie sich Dateninitiativen langfristig auf die AI-Fähigkeiten auswirken werden. Etabliere dafür eine regelmäßige Abstimmung zwischen den Daten- und AI-Teams, um sicherzustellen, dass alle Datenanforderungen erfüllt sind.

3. Change Management: Ein Data Mindset im Unternehmen etablieren

Die Einführung einer AI-Strategie beginnt also mit einer soliden Datenstrategie – doch das allein reicht nicht. Ein Unternehmen muss bereit sein, eine „Data Culture“ zu leben. Das bedeutet, dass das gesamte Team, vom Vorstand bis zum operativen Mitarbeiter, ein Bewusstsein für die Bedeutung und Qualität von Daten entwickelt. Hier kommt Change Management ins Spiel. Es reicht nicht aus, nur technische Standards einzuführen; es muss ein kultureller Wandel stattfinden, der Daten in den Mittelpunkt stellt.

Wie gelingt dieser Wandel?

Schulungen und Sensibilisierung

Mitarbeiter müssen verstehen, warum Datenqualität so wichtig ist. Regelmäßige Schulungen und klare Kommunikationsmaßnahmen helfen, ein gemeinsames Verständnis zu schaffen.

Prozesse und Verantwortung definieren

Datenpflege darf nicht dem Zufall überlassen werden. Klare Prozesse und Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass Daten kontinuierlich gepflegt und aufbereitet werden.

Einbindung in die Unternehmensziele

Eine datengetriebene Kultur entsteht nur, wenn Daten einen zentralen Platz in den Unternehmenszielen einnehmen. Datenmanagement sollte Teil der Leistungskennzahlen und strategischen Ziele des Unternehmens sein.

Mal klassisch nach Kotter

1. Dringlichkeit erzeugen

Mache deutlich, dass ohne qualitativ hochwertige Daten keine erfolgreiche AI-Strategie möglich ist. Betone die Risiken und Chancen, um Handlungsbedarf zu schaffen.

2. Führungskoalition bilden

Stelle ein Team aus einflussreichen Führungskräften und Mitarbeitern zusammen, die den Wandel unterstützen und vorantreiben.

3. Inspirierende Vision entwickeln

Formuliere eine Vision, die die transformative Kraft von qualitativ hochwertigen Daten und KI aufzeigt und Mitarbeiter inspiriert, gemeinsam an einer zukunftsfähigen, datengetriebenen Unternehmenskultur zu arbeiten.

„Gemeinsam gestalten wir die Zukunft, indem wir die Kraft unserer Daten und Künstlicher Intelligenz nutzen, um jeden von uns zu empowern. Dank AI kann jeder auf das gesamte Wissen unseres Unternehmens zugreifen und kreative, wertschöpfende Lösungen finden. So schaffen wir ein Arbeitsumfeld, das uns Routineaufgaben abnimmt und mehr Zeit für das Wesentliche gibt – für kreative Ideen, innovative Lösungen und echte Mehrwerte für uns und unsere Kunden.“ – Michael Matefi

4. Vision kommunizieren

Teile die Vision klar und regelmäßig mit allen Mitarbeitern. Nutze verschiedene Kommunikationskanäle, um ein gemeinsames Verständnis zu fördern.

5. Hindernisse beseitigen

Identifiziere Barrieren wie unklare Prozesse oder mangelnde Datenstandards und behebe sie zügig. Schaffe klare Verantwortlichkeiten für die Datenpflege.

6. Kurzfristige Erfolge erzielen

Setze erreichbare Ziele, wie die Verbesserung der Datenqualität in einem Pilotprojekt, und feiere diese Erfolge, um Momentum aufzubauen.

7. Veränderung ausbauen

Nutze die gewonnenen Erkenntnisse und Erfolge, um weitere Dateninitiativen zu starten und das Data Mindset zu stärken.

8. Veränderungen verankern

Integriere das Bewusstsein für Datenqualität in die Unternehmenskultur. Biete Schulungen und Sensibilisierung an, definiere Prozesse und Verantwortungen klar und binde Datenmanagement in die Unternehmensziele ein.

Ohne Datenstrategie keine AI-Strategie

Jeder, der heute über AI nachdenkt, muss zuerst in die Qualität und Struktur seiner Daten investieren. Ohne diese Hausaufgaben können noch so gut gedachte AI-Projekte nicht den gewünschten Erfolg bringen. Die Voraussetzung für jede erfolgreiche AI-Strategie ist daher ein starkes Data Mindset und eine klare Datenstrategie, die im Unternehmen verankert ist.