Daten & Infrastruktur

Datenqualität

Datenqualität beschreibt den Grad, in dem Unternehmensdaten vollständig, korrekt, konsistent, aktuell und nutzbar sind. Sie umfasst Dimensionen wie Genauigkeit, Duplikatfreiheit, Standardisierung und Aktualität. Schlechte Datenqualität ist der häufigste Grund für gescheiterte KI-Projekte — kein Algorithmus kann fehlerhafte Eingangsdaten kompensieren.

Warum ist das relevant?

Die Faustregel "Garbage In, Garbage Out" gilt für KI mehr als je zuvor. Unternehmen mit sauberen Daten erzielen 2-5x bessere Ergebnisse bei KI-Projekten als solche mit ungepflegten Datenbeständen. Investitionen in Datenqualität haben den höchsten ROI aller Dateninfrastruktur-Maßnahmen — noch vor teurer KI-Technologie.

So setzt IJONIS das ein

Wir starten jedes Datenprojekt mit einem Data Quality Assessment: automatisierte Profiling-Tools scannen Ihre Datenbestände auf Lücken, Duplikate, Inkonsistenzen und Ausreißer. Darauf aufbauend implementieren wir Great Expectations oder dbt-Tests als permanente Qualitätssicherung in Ihre Pipelines — Fehler werden erkannt, bevor sie KI-Modelle beeinflussen.

Häufige Fragen

Wie erkenne ich, ob meine Datenqualität für KI ausreicht?

Wir führen ein Data Quality Assessment durch, das Ihre Daten auf sechs Dimensionen prüft: Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Duplikatfreiheit und Formatkonformität. In ein bis zwei Tagen erhalten Sie einen Bericht mit konkreten Handlungsempfehlungen und einer Priorisierung.

Kann KI bei der Verbesserung der Datenqualität helfen?

Ja, in vielen Bereichen: KI erkennt Duplikate trotz unterschiedlicher Schreibweisen, standardisiert Adressdaten, klassifiziert fehlende Einträge und identifiziert Anomalien. Wir setzen ML-basierte Matching-Algorithmen ein, die 10x schneller und genauer arbeiten als manuelle Datenbereinigung.

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