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.
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.
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.
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.
Wissen Sie, worauf Ihre AI zugreift?
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