Warum Ihr Unternehmen KI zur Verbesserung der Datenqualität nutzen sollte

Der Wert der Daten für Ihr Unternehmen liegt in ihrer Qualität. Die Datenqualität wird noch wichtiger, wenn man bedenkt, wie schnell das Datenvolumen zunimmt. Nach vorsichtigen Schätzungen generieren Unternehmen 2 Terabyte Daten täglich.

Welchen Einfluss hat das auf die Qualität? Große Datenmengen sind nur dann wertvoll, wenn sie von guter Qualität sind, d. h. für die Analyse- und BI-Prozesse Ihres Unternehmens nutzbar sind.

Auf der anderen Seite, KI-Adoption ist auf dem Vormarsch und während Führungskräfte die Möglichkeiten erkunden, bietet sich eine große Chance, das transformative Potenzial der KI zur Verbesserung der Datenqualität zu nutzen. Die Verwendung von KI zur Verbesserung der Datenqualität ist eine leistungsstarke, aber unterschätzte Anwendung, die für Organisationen, die bereit sind, sie zu nutzen, enorme Vorteile bietet.

Sehen wir uns an, warum Sie KI nutzen sollten, um die Datenqualität unternehmensweit zu verbessern, und wie Sie dies erreichen können. Bevor wir fortfahren, definieren wir zunächst den Begriff Datenqualität, damit alle auf dem gleichen Stand sind.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität ist ein Maß dafür, wie gut Ihre Daten die Erwartungen Ihres Unternehmens in Bezug auf Dimensionen wie Genauigkeit und Gültigkeit erfüllen. Die genauen Dimensionen können von Fall zu Fall unterschiedlich sein, aber die sechs gängigen Dimensionen, anhand derer die Datenqualität gemessen wird, sind Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit und Gültigkeit. Diese werden zwar häufig verwendet, Sie können die Datenqualität jedoch auch anhand anderer Dimensionen messen. Es ist wichtig, dass die Daten für Ihren Zweck geeignet sind, was sogar zwischen Funktionen innerhalb desselben Unternehmens unterschiedlich sein kann.

Ein weitverbreitetes Missverständnis ist, dass Datenqualität gleichbedeutend ist mit Datenintegrität. Obwohl beide für die Datennutzbarkeit von entscheidender Bedeutung sind, haben sie unterschiedliche Auswirkungen auf Ihre Datenverwaltungsstrategie.

Mehr erfahren: Datenintegrität vs. Datenqualität: Alle Unterschiede

4 Gründe, warum Datenqualität für Ihr Unternehmen Priorität haben sollte

Warum sollte Datenqualität für Ihr Unternehmen Priorität haben? Die kurze Antwort lautet, dass Datenqualität die Fähigkeit Ihres Unternehmens, effektive Entscheidungen zu treffen, direkt und immens beeinflusst, was zu verbesserter Effizienz und einem Wettbewerbsvorteil führen kann. Die Kehrseite, wie Gartner berichtet, ist, dass schlechte Datenqualität Ihr Unternehmen im Durchschnitt 12.9 Millionen US-Dollar kosten kann. Hier sind vier entscheidende Faktoren für Ihr Unternehmen, die direkt von der Datenqualität beeinflusst werden:

1. Entscheidungsfindung

Die Qualität Ihrer Daten bestimmt die Qualität Ihrer Entscheidungsfindung. Das Arbeiten mit Daten von geringer Qualität (die Daten können falsch, unvollständig oder veraltet sein) kann zu falschen Entscheidungen mit kurzfristigen und langfristigen Folgen für Ihr Unternehmen führen. Umgekehrt führen qualitativ hochwertige Daten zu effektiven und zeitnahen Entscheidungen.

Zillow ist ein Beispiel dafür, wie minderwertige Daten zu schlechten Entscheidungen führen können. Das Tech-Immobilienunternehmen stützte sich bei der Preisvorhersage für die von ihm gekauften Häuser auf unvollständige Datensätze, was zu einem 300 Millionen Dollar Verlust in einem einzigen Quartal.

2. Kundenzufriedenheit

Hochwertige Daten können auch zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen. Nehmen wir zum Beispiel Netflix. Der Streaming-Gigant ist für seine hohe Kundenbindung und -zufriedenheit bekannt, weil er genaue und relevante Kundendaten nutzt, um hochgradig personalisierte Empfehlungen zu liefern. Dies hat dazu geführt, Netflix behält seinen Marktanteil in einem überfüllten Streaming-Services-Raum. Nicht nur das, aber Netflix führt auch das Rudel in Benutzerzufriedenheit und Freude.

3. Effizienz

Mit hochwertigen Daten kann Ihr Unternehmen seine Effizienz steigern. Durch die Analyse vergangener Daten auf Trends können Sie Engpässe und Ineffizienzen erkennen und beheben. Walmart und Amazon nutzen beispielsweise Daten, um die Bestandsverwaltung effizienter zu gestalten. Ebenso nutzt UPS interne und externe Daten zur Routenoptimierung, was zu betrieblicher Effizienz und geringerer Umweltbelastung führt.

4. Prädiktive Analytik und Prognosen

Eine hohe Datenqualität ist auch für präzise prädiktive Analysen und Prognosen von entscheidender Bedeutung. Durch das Sammeln von Erkenntnissen aus qualitativ hochwertigen Daten können Unternehmen einen Vorteil bei der strategischen Entscheidungsfindung erlangen.

Proctor & Gamble (P&G) ist ein gutes Beispiel. Das Unternehmen nutzt Daten und Analysen zur Nachfrageprognose. P&G kombiniert historische Verkaufsdaten, Echtzeit-POS-Daten und externe Faktoren, um seinen Lagerbestand besser zu verwalten und Lagerausfälle und Überproduktion zu reduzieren. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen für den FMCG-Riesen.

Auftritt KI: Der Wert künstlicher Intelligenz für die Datenqualität

Lassen Sie uns nun über KI sprechen. Unternehmen weltweit sind daran interessiert, KI zu nutzen, um ihre Datenmanagement. Allerdings verdient KI für Datenqualität mehr Aufmerksamkeit. Denn konventionelle Ansätze zur Datenqualität, wie manuelle Datenreinigung und regelbasierte Validierung stehen vor mehreren Problemen. Dazu gehören:

• schlecht Datenintegration aus isolierten Datenquellen,
• Manuelle Datenbereinigung führt zu Ineffizienzen,
• Und die fehlende Skalierbarkeit bei zunehmenden Datenmengen.

Allein die Datenbereinigung und -validierung sind ressourcenintensive Prozesse, die Wochen oder sogar Monate dauern können. KI kann helfen, indem sie diese Prozesse automatisiert, sodass Ihr Unternehmen rechtzeitig auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen kann.

Mit anderen Worten: Durch den Einsatz von KI zur Verbesserung der Datenqualität kann Ihr Unternehmen die Datenbereinigung automatisieren, rationalisieren Datenvalidierung, erkennen Sie Anomalien in Echtzeit und passen Sie sich an neue Muster in Ihren Daten an.

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5 Vorteile KI-gestützter Lösungen für Datenqualität

KI-gestützte Lösungen können Ihnen dabei helfen, Ihre Datenqualität zu maximieren, das Datenmanagement zu optimieren und Ihren Datenstapel effizienter als je zuvor zu gestalten. So geht's:

1. Verbesserte Datengenauigkeit und Vollständigkeit

KI kann Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien in Ihren Daten effizienter erkennen, ohne dass das Datenvolumen ein Hindernis darstellt. Eine trainierte KI kann außerdem häufige Fehler automatisch korrigieren, was zu einer höheren Genauigkeit führt, sobald Ihre Daten aus der Quelle geladen werden.

2. Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen

Jeder, der regelmäßig mit Daten arbeitet, weiß, wie mühsam es ist, Daten manuell zu bereinigen und zu validieren. KI automatisiert diese Aufgaben und macht die manuelle Datenverarbeitung überflüssig. KI kann große Datenmengen in großem Maßstab verarbeiten. Das bedeutet, dass der wachsende Datenbedarf Ihres Unternehmens ohne proportionalen Anstieg des Aufwands oder der Kosten verwaltet werden kann.

3. Verbesserte Entscheidungskompetenz

Durch die Nutzung von KI zur Verbesserung der Datenqualität erhalten Sie Zugriff auf genauere und vollständigere Daten. Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die zuvor aufgrund schlechter Datenqualität verborgen blieben. Dies führt zu fundierten, effektiven und zeitnahen Entscheidungen auf allen Ebenen Ihres Unternehmens.

4. Ermöglicht prädiktive Analysen für Wettbewerbsvorteile

KI kann auch dabei helfen, bisher unsichtbare Muster in Ihren Daten zu erkennen. Große Sprachmodelle (LLMs) ermöglichen es der KI, ein kontextbezogenes Verständnis der Daten zu erlangen. Dies ermöglicht prädiktive Analysen, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, zukünftige Trends vorherzusehen, das Verbraucherverhalten zu verstehen, potenzielle Risiken zu mindern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

5. Verbesserte Compliance und geringere Risiken

Durch die Verbesserung der Datenqualität mit KI kann Ihr Unternehmen die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA sicherstellen (Compliance wird noch wichtiger, wenn es darum geht, Datenqualität im Gesundheitswesen). Automatisiertes Datenqualitätsmanagement bedeutet, dass alle sensiblen Daten geschützt und korrekt verarbeitet werden. Darüber hinaus erkennt KI alle Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Ihren Datensätzen, was dazu beiträgt, Risiken im Zusammenhang mit Entscheidungen auf der Grundlage minderwertiger Daten zu reduzieren.

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Datenqualität ist für eine effektive Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung und kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Effizienz zu maximieren und Kosten zu senken. Die Einführung von KI bietet die Möglichkeit, die Datenqualität zu verbessern und das Management zu automatisieren. Unternehmen, die KI-gestützte Datenqualitätslösungen einsetzen, profitieren von Vorteilen wie verbesserten Entscheidungsfindungsmöglichkeiten, besserer Compliance sowie höherer Effizienz und Kosteneinsparungen.

At Asterahaben wir KI in unsere preisgekrönte Lösung integriert, um die Datenverwaltung noch bequemer, einfacher und schneller zu machen.

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