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Healthy Data statt Dark Data: Nur mit einer gesunden Datenbasis lassen sich schlummernde Potenziale aufdecken

Jedes Unternehmen verfügt über ein enorm wertvolles Kapital, das nur sehr selten in vollem Umfang genutzt wird. Die Rede ist vom vielzitierten Datenschatz, also der Summe aller im Unternehmen vorliegenden Informationen zu Kunden, Geschäftspartnern und Interessenten, Fertigungs-, Vertriebs- und Lieferprozessen und vielen mehr. Auf Grundlage dieser Datenbasis kann erheblicher Mehrwert generiert werden, indem neue Produkte oder Services zielgerichtet konzipiert und angeboten oder Wartungsarbeiten ebenso wie Lieferprozesse vorausschauend geplant werden können. Aufgrund der inhaltlichen Vielfalt und stetig wachsenden Zahl der dazu notwendigen Informationen ist eine effiziente Auswertung und Nutzung der Daten in der Regel aber nur möglich, wenn sie mittels moderner KI/ML-Anwendungen in wertvolle Erkenntnisse übersetzt werden. Für ambitionierte Unternehmen ist dieses Vorgehen heutzutage nahezu alternativlos, um sich dauerhaft Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Saubere Daten ermöglichen klarere Analysen

Oftmals können KI/ML-Anwendungen die vorliegenden Daten jedoch nicht ohne weiteres direkt verarbeiten. Gründe hierfür sind zum einen unterschiedliche Datenformate, die zunächst auf einen gemeinsamen Nenner gebracht werden müssen. Zum anderen muss dafür Sorge getragen werden, dass die Daten keine fehlerhaften Informationen beinhalten, die den verwendeten Algorithmus aus dem Takt bringen und so zu verfälschten Ergebnissen führen. Ein einfaches Beispiel hierfür sind Messdaten eines defekten Temperatursensors, welche die KI-gestützte Auswertung durch abnorme Messwerte verfälscht. In der Praxis ist auf den ersten Blick aber meist nicht sofort ersichtlich, wie es um die Qualität der zu verarbeitenden Daten bestellt ist. Entsprechend bezeichnet man diese Art von Informationen auch mit dem englischen Begriff „Dark Data“, um die inhärente Ungewissheit in Bezug auf die Datenqualität zum Ausdruck zu bringen.

Abhilfe schafft man, indem man den Anwendungen nur akkurate, aktuelle und normalisierte Daten zuführt, denn mit diesen „gesunden“ oder „sauberen“ Daten können die KI/ML-Prozesse ihr volles Potenzial zur Geltung bringen und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.

Wettbewerbsvorteil “Gesunde Daten”

Gesunde Daten sind demnach die Grundvoraussetzung für eine effiziente KI/ML-Nutzung. Insbesondere unter wettbewerbsintensiven Marktbedingungen verschaffen sich Unternehmen mithilfe systematischer Datenanalysen auf Basis bereinigter Daten entscheidende Vorteile. Im Umkehrschluss bedeutet das: Schlechte Daten beeinträchtigen die Konkurrenzfähigkeit. Und in der Tat sind minderwertige Datenbestände Schätzungen zufolge für eine Kostenlast von mehr als drei Billionen US-Dollar pro Jahr verantwortlich – allein in den USA.

Um diesem Dilemma zu entgehen, sind Datenwissenschaftler auf geeignetes Rohmaterial angewiesen – idealerweise in Form des Zugangs zu einer hinreichend großen Menge gesunder Daten. Erst dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, erfolgreiche ML-Architekturen und -Modelle zu entwickeln. Die attraktive Aussicht: weniger fehleranfällige Systeme, geringere Kosten und deutlich zuverlässigere Ergebnisse.

Die passende Hausapotheke für Healthy Data

Im Gegensatz zu Dark Data sind „gesunde“ Daten frei von Duplikaten oder falschen Informationen. Formatierungsfehler, Informationslücken oder falsch zugeordnete Terminologien kommen ebenfalls nicht vor – und das vor dem Hintergrund einer nach wie vor exponentiell steigenden Datenmenge über alle Lebensbereiche hinweg. Nicht zuletzt deshalb scheuen immer noch zu viele Unternehmen die Herausforderung, die verfügbaren Informationen strukturiert zu erfassen und ihm Rahmen einer übergreifenden Datenmanagement-Strategie zu orchestrieren, damit sie für tiefgehende Analysen zur Verfügung stehen.

Was kann Ihr Unternehmen tun, um den ungefilterten Datenbestand in gesunde Daten zu transformieren? Die Antwort liefert ein integrierter Ansatz, der sich dem Ziel verschreibt zu identifizieren, welche Daten wo und wie erfasst und bereinigt werden und wie sich ihre Nutzung mit Ihren anvisierten Geschäftszielen deckt. Dann liefern sie in Echtzeit eine wertvolle Grundlage für Geschäftsentscheidungen mit langfristiger Reichweite oder für die kurzfristige Abwehr konkreter Bedrohungen. Dazu tragen wir mit unserem Portfolio für das Datenmanagement 4.0 bei.

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