Handwerk · Datenqualität

Datenqualität

Hochwertige, strukturierte Daten sind der Treibstoff für alles andere. Bevor ein Modell verlässlich arbeitet, müssen die Quellen stimmen, sauber, aktuell und mit klarer Verantwortung.

§01 Handwerk

Echte Quellen, kein sauberer Export

Ihre wertvollsten Daten liegen selten in einer ordentlichen Datenbank. Sie stecken in Offerten und Verträgen, auf SharePoint und Netzlaufwerken, in Teams- und Mail-Verläufen und in den Antworten Ihrer Fachsysteme über deren Schnittstellen. Wir nehmen diese realen Quellen, wie sie sind, statt auf einen idealen Datensatz zu warten, den es nie geben wird.

Offerten & Verträge

PDFs und Word-Dokumente, in denen Ihr wertvollstes Wissen steckt, unstrukturiert.

SharePoint & Laufwerke

Gewachsene Ablagen mit Duplikaten, Versionen und veralteten Ständen.

Teams & E-Mail

Entscheidungen und Begründungen, verstreut über Threads und Postfächer.

Fachsysteme & APIs

ERP, CRM und Branchenlösungen, deren Antworten strukturiert abgeholt werden.

§02 Handwerk

Bereinigen und strukturieren

Rohdaten sind widersprüchlich, doppelt und veraltet. Wir entfernen Duplikate, vereinheitlichen Begriffe und bringen Dokumente in eine Struktur, die ein Modell verlässlich lesen kann, mit Quellenangabe, sodass jede Aussage zurückverfolgbar bleibt. Aus verstreutem Firmenwissen werden so wiederverwendbare, prüfbare Bausteine.

  1. 01 Rohdaten aufnehmen, wie sie sind
  2. 02 Duplikate und Widersprüche entfernen
  3. 03 Begriffe vereinheitlichen
  4. 04 Struktur & Quellenangabe
  5. 05 Prüfbare Wissensbausteine
§03 Handwerk

Verantwortung und Aktualität

Daten verfallen. Ohne klare Verantwortung wird aus einer guten Wissensbasis in wenigen Monaten eine irreführende. Wir legen je Datenquelle fest, wer sie pflegt und in welchem Rhythmus sie aktualisiert wird, damit das Modell auf dem heutigen Stand arbeitet und nicht auf dem von letztem Jahr. Schlechte Daten rein heisst unberechenbare AI raus, gepflegte Daten sind der Hebel dagegen.

Schlechte Daten rein heisst unberechenbare AI raus. Gepflegte Daten sind der Hebel dagegen.

§04 Weiterlesen

Mehr zu Datenqualität

Wie schlechte Daten zu unberechenbarer AI werden, und wie du dagegenhältst, vertiefen wir im Blog und in der offenen mema-Forschung.

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