Datenqualität als Erfolgsfaktor für KI in KMUs: Warum saubere Daten entscheidend sind und wer sich darum kümmern sollte
Künstliche Intelligenz (KI) verspricht, Unternehmensprozesse zu revolutionieren und neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Doch die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit jeder KI-Anwendung steht und fällt mit einem oft unterschätzten, aber fundamental wichtigen Faktor: der Qualität der zugrundeliegenden Daten. Das alte Informatiker-Motto „Garbage In, Garbage Out“ (Müll rein, Müll raus) gilt für KI-Systeme in besonderem Maße. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die KI erfolgreich einsetzen möchten, ist ein grundlegendes Verständnis für die Bedeutung von Datenqualität und die Klärung von Verantwortlichkeiten daher unerlässlich.
Dieser Beitrag beleuchtet, warum „saubere“ Daten das A und O für erfolgreiche KI-Projekte sind, welche Aspekte Datenqualität ausmachen und – ganz entscheidend für KMUs – wer im Unternehmen die Verantwortung für dieses wichtige Thema übernehmen sollte.
Die Gretchenfrage im KMU: Wer kümmert sich um Datenqualität?
Bevor wir uns den Details der Datenqualität widmen, muss eine grundlegende Frage geklärt werden, die gerade in kleineren Unternehmensstrukturen oft zu kurz kommt: Wer ist eigentlich für die Qualität der Unternehmensdaten verantwortlich? In vielen KMUs gibt es keine dedizierte Datenmanagement-Abteilung. Die Verantwortung für Datenqualität ist daher oft nicht explizit zugewiesen oder verteilt sich auf verschiedene Schultern. Dies kann dazu führen, dass das Thema vernachlässigt wird, bis Probleme auftreten.
Mögliche Ansätze zur Verankerung der Verantwortung in KMUs:
- Geschäftsführung als Treiber: Die Unternehmensleitung sollte die strategische Bedeutung von Datenqualität erkennen und als Priorität definieren.
- Benennung eines „Daten-Kümmerers“: Auch wenn es keine Vollzeitstelle ist, kann eine Person im Unternehmen (z.B. ein IT-affiner Mitarbeiter, jemand aus dem Controlling oder Marketing, oder in einem Handwerksbetrieb vielleicht eine KI-affine junge Mitarbeiterin, die bei der Bürooptimierung hilft) die Hauptverantwortung für Datenqualitätsthemen übernehmen.. Diese Person koordiniert, sensibilisiert und treibt Verbesserungen voran.
- Teamübergreifende Verantwortung: Datenqualität geht oft alle an. Jeder Mitarbeiter, der Daten erfasst, verarbeitet oder nutzt, trägt Mitverantwortung für deren Richtigkeit und Konsistenz. Schulungen und klare Richtlinien sind hier wichtig.
- Externe Unterstützung: Bei Bedarf kann auch externe Expertise für die Einführung von Datenqualitätsmanagement-Prozessen hinzugezogen werden.
Die Klärung der Zuständigkeiten ist der erste und wichtigste Schritt, um das Thema Datenqualität im Unternehmen nachhaltig zu verankern.
Warum „saubere“ Daten für KI so entscheidend sind
KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, lernen aus den Daten, mit denen sie trainiert werden. Sind diese Daten fehlerhaft, unvollständig oder verzerrt, wird die KI diese Mängel in ihren Ergebnissen widerspiegeln.
Auswirkungen schlechter Datenqualität auf KI-Anwendungen:
- Fehlerhafte Prognosen und Entscheidungen: Eine KI zur Absatzplanung, die auf ungenauen Verkaufszahlen basiert, wird unzuverlässige Vorhersagen treffen.
- Ineffektive Automatisierung: Ein Chatbot (Thema 45), dessen Wissensbasis veraltete oder falsche Informationen enthält, wird Kunden eher frustrieren als helfen.
- Diskriminierender Bias: Wenn Trainingsdaten unbewusst Vorurteile enthalten (z.B. bei Bewerberdaten), kann die KI diese Vorurteile erlernen und diskriminierende Empfehlungen abgeben (siehe FairAI-Check).
- Geringe Akzeptanz und Vertrauensverlust: Wenn KI-Systeme aufgrund schlechter Datenqualität unzuverlässige oder unsinnige Ergebnisse liefern, schwindet das Vertrauen der Nutzer und die Akzeptanz der Technologie.
- Verschwendung von Ressourcen: Die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen ist oft mit Kosten verbunden. Werden diese Systeme mit schlechten Daten „gefüttert“, ist die Investition oft umsonst.
Dimensionen der Datenqualität: Was macht Daten „gut“?
Datenqualität ist kein abstrakter Begriff, sondern lässt sich anhand verschiedener Dimensionen bewerten:
- Vollständigkeit: Sind alle benötigten Datenfelder ausgefüllt? Fehlen wichtige Informationen?
- Korrektheit/Richtigkeit: Entsprechen die Daten der Realität? Sind sie frei von Fehlern (z.B. Tippfehler, falsche Werte)?
- Konsistenz/Einheitlichkeit: Werden gleiche Informationen an verschiedenen Stellen einheitlich dargestellt (z.B. Schreibweise von Kundennamen, Datumsformate)?
- Aktualität: Sind die Daten auf dem neuesten Stand oder veraltet?
- Relevanz: Sind die Daten für den spezifischen Anwendungszweck der KI geeignet und aussagekräftig?
- Eindeutigkeit: Ist klar definiert, was jedes Datenfeld bedeutet? Gibt es keine Missverständnisse?
Maßnahmen zur Sicherstellung und Verbesserung der Datenqualität
Datenqualität ist kein Zustand, der einmal erreicht und dann vergessen wird, sondern erfordert kontinuierliche Aufmerksamkeit und Pflege.
- Datenbereinigung (Data Cleansing): Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Duplikaten oder Inkonsistenzen in bestehenden Datensätzen. (Hierfür gibt es oft spezielle Software-Tools, aber auch viele Tabellenkalkulationsprogramme bieten schon einfache Funktionen zur Datenprüfung und -bereinigung.)
- Datenvalidierung: Einführung von Prüfregeln bei der Dateneingabe, um Fehler von vornherein zu vermeiden.
- Standardisierung von Datenformaten und Eingabeprozessen: Klare Richtlinien für die Erfassung und Pflege von Daten.
- Regelmäßige Daten-Audits: Überprüfung der Datenqualität in regelmäßigen Abständen.
- Schulung der Mitarbeiter: Sensibilisierung für die Bedeutung von Datenqualität und Schulung in der korrekten Datenerfassung und -pflege.
- Etablierung eines Datenmanagement-Prozesses: Klare Abläufe für die Erfassung, Speicherung, Nutzung und Archivierung von Daten.
Fazit: Datenqualität als Fundament für erfolgreiche KI-Nutzung in KMUs
Für KMUs, die das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz ausschöpfen möchten, ist die Investition in Datenqualität unerlässlich. „Saubere“, gut gepflegte Daten sind das Fundament, auf dem zuverlässige KI-Anwendungen aufbauen. Indem Unternehmen klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität definieren, ihre Mitarbeiter sensibilisieren und kontinuierliche Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität ergreifen, schaffen sie die Voraussetzung für erfolgreiche, vertrauenswürdige und wertschöpfende KI-Projekte. Es ist ein Aufwand, der sich langfristig vielfach auszahlt.