Datenqualität und KI: Warum Ihre Daten das Fundament sind
Von Marina Nerandzic
2. Juli 2026
1 min Lesezeit
Datenqualität und KI: Warum Ihre Daten das Fundament sind
Garbage in, garbage out - dieses Prinzip gilt für KI noch stärker als für klassische Software. Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wird. Datenqualität ist deshalb der wichtigste Erfolgsfaktor für jedes KI-Projekt.
Die 4 Dimensionen der Datenqualität
- Vollständigkeit: Sind alle relevanten Felder und Datensätze vorhanden?
- Konsistenz: Werden gleiche Sachverhalte gleich erfasst? Gibt es einheitliche Formate?
- Aktualität: Sind die Daten auf dem neusten Stand? Wie oft werden sie aktualisiert?
- Genauigkeit: Stimmen die Daten mit der Realität überein? Gibt es Eingabefehler?
Typische Datenprobleme in KMU
Die häufigsten Datenprobleme, die wir bei Schweizer KMU antreffen: Datensilos in verschiedenen Abteilungen, inkonsistente Namenskonventionen, fehlende Pflichtfelder, veraltete Datensätze und manuelle Eingabefehler.
5 Schritte zur besseren Datenqualität
- Daten-Audit: Systematische Bestandsaufnahme aller relevanten Datenquellen
- Bereinigung: Duplikate entfernen, Formate vereinheitlichen, Lücken füllen
- Governance: Verantwortlichkeiten und Prozesse für Datenqualität definieren
- Automatisierung: Validierungsregeln und automatische Qualitätschecks einführen
- Monitoring: Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität über Dashboards
Fazit
Investieren Sie in Datenqualität, bevor Sie in KI investieren. 30-40% des KI-Projektbudgets sollten für Datenaufbereitung eingeplant werden. Unternehmen mit guter Datenqualität erzielen mit KI-Projekten 2-3x bessere Ergebnisse als solche mit schlechter Datenbasis.