In diesem Artikel werden wir die entscheidende Rolle untersuchen, die Datenqualität für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) spielt. Wir werden die Herausforderungen beleuchten, mit denen Unternehmen bei unstrukturierten Daten konfrontiert sind, die Folgen, wenn diese Probleme ignoriert werden, und wie man eine starke Grundlage für KI-gesteuerte Entscheidungsfindung legt.
Unser neuester AI Data Readiness Research Report zeigt, dass zwar die Führungsebene von der KI überzeugt ist, die Realität vor Ort jedoch eine andere Geschichte erzählt:
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69 % der Unternehmen sagen, dass schlechte Daten ihre Fähigkeit einschränken, fundierte Entscheidungen zu treffen.
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45 % berichten, dass unstrukturierte, fragmentierte Daten das größte Hindernis für den KI-Erfolg sind.
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Nur 8,6 % der Unternehmen sind vollständig KI-ready.
Das Problem liegt nicht in der KI selbst – es sind die schwachen, unorganisierten Datenfundamente darunter.
Organisationen gehen mit KI-gesteuerter Entscheidungsfindung voran, aber sie bauen auf fragmentierten Systemen, inkonsistenten Daten und schlechter Governance. Statt das volle Potenzial der KI zu nutzen, stellen viele fest, dass schlechte Daten zu unzuverlässigen Erkenntnissen, fehlerhafter Automatisierung und kostspieligen Ineffizienzen führen.
KI wird oft als Abkürzung für intelligentere Geschäftsentscheidungen gesehen. In Wirklichkeit ist sie jedoch nur so gut wie die Daten, die sie speisen. Ohne strukturierte, hochwertige und gut governierte Daten verstärkt KI nur das Chaos.
In diesem Artikel tauchen wir in die verborgene Datenkrise der KI ein und untersuchen, warum schlechte Daten das wahre Hindernis für den Erfolg von KI sind – und was Unternehmen tun müssen, um das Problem zu beheben.
Die KI-Datenkrise: Warum schlechte Daten den Fortschritt blockieren
KI dominiert die Gespräche im Vorstand, aber als wir Geschäftsleiter nach ihrer obersten betrieblichen Priorität für 2025 fragten, war die Antwort nicht KI. Es war die Datenqualität.
Unsere Forschung hat ergeben, dass 70 % der Unternehmen sagen, dass die Verbesserung der Datenqualität ihr Hauptaugenmerk ist – nicht die Einführung von KI selbst.
Warum? Weil schlechte Daten aktiv verhindern, dass Unternehmen die richtigen Entscheidungen treffen.
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69 % der Führungskräfte sagen, dass schlechte Daten ihre Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, direkt einschränken.
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45 % berichten, dass fragmentierte, unstrukturierte Daten das größte Hindernis für den KI-Erfolg darstellen.
Unternehmen kämpfen nicht mit den KI-Fähigkeiten – sie kämpfen mit den Daten, die sie speisen.
KI benötigt strukturierte, zuverlässige Informationen, um präzise Erkenntnisse zu generieren, aber zu oft haben Unternehmen mit folgenden Problemen zu kämpfen:
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Daten-Silos: Wichtige Informationen sind auf getrennten Systemen verteilt, was es unmöglich macht, ein einziges, genaues Bild zu erhalten.
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Schlechte Datenhygiene: Inkonsistenzen, Duplikate und veraltete Datensätze führen zu unzuverlässigen Erkenntnissen.
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Schwache Governance: Es gibt keine klare Verantwortung oder Durchsetzung von Datenstandards, was zu einem Vertrauensverlust in die Entscheidungsfindung führt.
Die Folgen der Vernachlässigung des Datenproblems
KI, die auf schlechten Daten basiert, erbringt nicht nur schlechtere Leistungen – sie schafft auch Risiken. Hier ist warum:
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Verpasste Chancen: Wenn Daten unvollständig oder fragmentiert sind, arbeiten Unternehmen mit blinden Flecken, was zu schlechten strategischen Entscheidungen führt.
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Verschwundene Ressourcen: KI-Projekte kommen zum Stillstand, liefern nicht die erwarteten Ergebnisse oder scheitern gänzlich, weil sie nicht auf einer soliden Grundlage aufgebaut sind.
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Regulierungs- und Compliance-Probleme: Inkonsistente Datenpraktiken machen es schwieriger, die Einhaltung von Branchenvorschriften aufrechtzuerhalten.
Das Ignorieren dieser Datenherausforderungen ist ein gefährliches Glücksspiel. Unternehmen, die die grundlegende Bedeutung von sauberen, strukturierten Daten ignorieren, bereiten sich auf KI-Projekte vor, die nicht nur schlecht abschneiden, sondern aktiv ihr Geschäft untergraben, Ressourcen verschwenden und sie kostspieligen regulatorischen Risiken aussetzen.
Wie Unternehmen ihre Datenfundamente beheben können
Wie können Unternehmen also ihre Daten von einer Belastung in einen strategischen Vorteil verwandeln? Unsere Forschung zeigt drei kritische Bereiche, die angegangen werden müssen:
1. Daten vereinheitlichen: Silos abbauen und eine einzige Wahrheit schaffen
Die meisten Organisationen kämpfen mit Datenfragmentierung, bei der Kunden-, Betriebs- und Finanzdaten über mehrere Systeme verteilt sind. Dies macht es nahezu unmöglich, eine genaue Echtzeitansicht des Unternehmens zu erhalten.
Was Unternehmen tun sollten:
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Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen Abteilungen, um ein zentrales, strukturiertes Datenökosystem zu schaffen.
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Investieren Sie in Datenintegrationswerkzeuge, die disparate Systeme in Echtzeit verbinden.
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Standardisieren Sie Datenformate, um Konsistenz über Plattformen hinweg zu gewährleisten.
2. Governance verbessern: Verantwortlichkeiten festlegen und Datenkonsistenz durchsetzen
Einer der größten Blockaden auf dem Weg zur KI-Bereitschaft ist die schlechte Daten-Governance – ein Mangel an Klarheit darüber, wer für die Daten verantwortlich ist, wer sie verwaltet und wie die Integrität der Daten aufrechterhalten wird. Ohne Governance riskieren Unternehmen doppelte Datensätze, veraltete Informationen und inkonsistente Berichterstattung.
Was Unternehmen tun sollten:
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Definieren Sie klare Verantwortlichkeiten für Daten in den verschiedenen Teams, um Duplikationen und Inkonsistenzen zu verhindern.
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Etablieren und setzen Sie Standards für Datenhygiene durch (z. B. regelmäßige Audits, automatisierte Validierungen).
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Implementieren Sie KI-fähige Governance-Rahmenwerke, um sicherzustellen, dass die Daten genau, sicher und konform sind.
Ohne Governance ist KI nur ein Ratespiel. Strukturierte, gut gepflegte Daten stellen sicher, dass KI für Sie arbeitet und nicht gegen Sie.
3. Investieren Sie in Expertise: Bauen Sie interne Fähigkeiten auf, um KI-bereite Daten zu verwalten
Technologie allein wird die Datenprobleme nicht lösen – auch Menschen und Prozesse sind genauso wichtig.
Unternehmen müssen ihre Teams auf die Komplexität von KI-bereiten Daten vorbereiten. Das bedeutet, sowohl in Datenmanagement-Fähigkeiten als auch in KI-spezifische Kenntnisse zu investieren.
Was Unternehmen tun sollten:
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Schulen Sie Ihre Datenteams, um die Anforderungen der KI zu verstehen und ihnen zu helfen, eine Infrastruktur zu entwickeln, die die KI-Ziele unterstützt.
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Stellen Sie Data Scientists, Analysten und Data Engineers ein, die groß angelegte KI-Projekte managen können.
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Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur, in der Entscheidungsträger den Dateninsights vertrauen und auf dieser Basis handeln.
Unternehmen, die ihre Daten nicht vereinheitlichen, Governance nicht durchsetzen und keine internen Fachkenntnisse aufbauen, bereiten sich von Anfang an auf den Misserfolg vor. KI kann ihre Versprechungen nicht halten, wenn die Daten, auf denen sie basiert, fragmentiert, unzuverlässig oder schlecht verwaltet sind.
Es geht nicht nur darum, die richtigen Werkzeuge zu haben – es geht darum, die richtige Infrastruktur, die richtigen Prozesse und die richtigen Menschen zu haben, um KI zum Erfolg zu führen.
Der Weg nach vorne: Daten für den KI-Erfolg beheben
KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert.
Während Unternehmen bestrebt sind, KI zu übernehmen und ihr Potenzial zu nutzen, ist das schlechte Datenmanagement die unsichtbare Kraft, die sie zurückhält. Unstrukturierte Daten, fragmentierte Systeme und schwache Governance sind die wirklichen Barrieren für den KI-Erfolg. Ohne die Behebung dieser grundlegenden Probleme wird KI ihre Versprechungen nicht erfüllen können und Unternehmen mit kostspieligen Ineffizienzen und verpassten Chancen zurücklassen.
Aber es gibt einen Weg nach vorne.
Die Organisationen, die heute die Datenqualität und Governance priorisieren, werden die sein, die in der KI-gesteuerten Zukunft führend sind. Durch die Vereinheitlichung von Daten, die Verbesserung der Governance und Investitionen in Expertise können Unternehmen die solide Grundlage schaffen, die notwendig ist, um das volle Potenzial der KI zu nutzen.
Bei Huble verstehen wir die kritische Schnittstelle zwischen Datenbereitschaft und KI-Transformation. Wir sind darauf spezialisiert, globalen Unternehmen zu helfen, ihre Datenherausforderungen zu beheben und eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, die die Grundlage für den KI-Erfolg bildet.
Ob durch Datenintegration, KI-Transformation oder maßgeschneiderte Solutions zur Lösung spezifischer Daten-Governance-Probleme – Huble kann die Lücke zwischen Ambition und Aktion überbrücken.
Setzen Sie sich mit unserem Team in Verbindung, wenn Sie bereit sind, das wahre Potenzial der KI freizusetzen – wir sind hier, um Ihnen zu helfen, dies zu verwirklichen.
