Stammdatenmanagement für KI-Datenqualität

Golden Record Agent

Über 80 % der KI-Projekte scheitern an mangelnder Datenqualität. valantics Golden Record Agent identifiziert, bereinigt und pflegt Ihre Stammdaten, damit Ihre KI-Initiativen auf ein verlässliches Fundament bauen.

Bereit für eine verlässliche Datenbasis?
IT engineer configuring server hardware in a data center aisle

Bessere Daten, bessere Entscheidungen.

Mehr als 80 % aller KI-, Daten- und Analytics-Projekte scheitern. Die Hauptursache liegt nicht in fehlenden Algorithmen oder Rechenleistung, sondern in mangelhafter Datenqualität. Doppelte Datensätze, inkonsistente Felder, veraltete Einträge und widersprüchliche Informationen zwischen Systemen machen es unmöglich, eine verlässliche KI aufzubauen – unabhängig davon, wie ausgereift die Modelle sind.

Wer KI im großen Maßstab einsetzen will, braucht ein Datenfundament, das sauber, konsistent und klar gesteuert ist. Dieses Fundament entsteht selten von allein. Es muss gezielt aufgebaut werden: mit den richtigen Werkzeugen, der passenden Governance und einem Ansatz, der die Datenqualität dauerhaft sichert.

Der Golden Record Agent von valantic setzt genau hier an. Er verbindet systematische Datenqualitätsanalyse, KI-gestützte Bereinigung und Harmonisierung sowie integrierte Governance zu einem strukturierten Programm, das Ihrem Unternehmen eine vertrauenswürdige Stammdatenbasis verschafft.

Woran die meisten Datenprojekte scheitern

In nahezu jedem Unternehmen, das versucht hat, auf seinen Daten aufzubauen, zeigen sich dieselben vier Muster:

Doppelte, unvollständige und inkonsistente Datensätze über Systeme hinweg

Stammdaten liegen selten an einem einzigen Ort. Fachbereiche pflegen eigene Kopien. Migrationen erzeugen verwaiste Datensätze. Manuelle Erfassung führt zu Fehlern, die sich mit der Zeit summieren.

Geringes Vertrauen in Daten für Reporting, Automatisierung und KI

Ist die Datenqualität unsicher, behelfen sich Teams mit manuellen Prüfungen, Schatten-Excel-Listen und Bauchentscheidungen. KI-Initiativen auf dieser Basis erben genau diese Unsicherheit.

Keine Governance zur dauerhaften Sicherung der Qualität

Viele Datenqualitätsinitiativen liefern eine einmalige Bereinigung. Ohne definierte Verantwortlichkeiten, dokumentierte Regeln und automatisierte Prüfungen verschlechtert sich die Datenqualität innerhalb weniger Monate erneut.

Hoher manueller Aufwand bei der Identifikation und Korrektur von Fehlern

Ohne automatisierte Erkennung ist die Arbeit an der Datenqualität langsam und reaktiv. Teams entdecken Probleme über Vorfälle oder Beschwerden – nicht durch systematisches Monitoring.

Wie wir helfen: drei Schritte, eine Datenbasis

Das Golden Record Agent Programm folgt einer klaren Reihenfolge: von Transparenz über Bereinigung bis zur Governance. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und liefert konkrete Ergebnisse, mit denen Teams direkt weiterarbeiten können.

01 · Datenqualitäts-Assessment

Eine systematische, messbare Bestandsaufnahme Ihrer Stammdatenqualität: Wo liegen die Probleme, wie gravierend sind sie und welche Auswirkungen haben sie auf das Business?

02 · KI-gestützte Bereinigung und Harmonisierung

KI-Agenten, die Stammdatenfehler in großem Umfang erkennen, analysieren und korrigieren. Alle Aktualisierungen erfolgen transparent und konsistent.

03 · Governance und nachhaltige Datenqualität

Governance-Regeln werden formalisiert, automatisierte Prüfungen implementiert. So bleibt die Datenqualität ohne kontinuierlichen manuellen Aufwand erhalten.

Datenqualitäts-Assessment

Der erste Schritt schafft eine objektive, messbare Ausgangsbasis. Bevor etwas behoben werden kann, müssen Umfang und Ursache des Problems verstanden sein.

  • Systematische Datenqualitätsanalyse: Spezialisierte Tools und Methoden decken Duplikate, fehlende Werte, Inkonsistenzen und veraltete Datensätze systemübergreifend auf
  • Identifikation von Problemfeldern: Datenbasierte Ansätze identifizieren Grundursachen und machen sie messbar – anstelle anekdotischer Berichte treten belastbare Fakten
  • Automatisierte Fehlererkennung: Algorithmen erkennen und kategorisieren Qualitätsmängel und zeigen, wo Probleme auftreten, wie häufig und mit welcher geschäftlichen Auswirkung
  • Ergebnis: eine Ausgangsbasis, auf die sich die Führungsebene einigen kann, sowie eine klare, priorisierte Liste der notwendigen Maßnahmen
Colleagues reviewing data analytics on a tablet and screen

KI-gestützte Reinigung und Harmonisierung

Im zweiten Schritt werden Stammdaten in großem Umfang bereinigt und standardisiert. Hier übernehmen KI-Agenten die Arbeit, die andernfalls einen erheblichen manuellen Aufwand erfordern würde.

  • Identifikation verborgener Inkonsistenzen: Unvollständige, veraltete oder widersprüchliche Informationen stecken häufig in Stammdaten und zugehörigen Dokumenten. Wir decken diese Muster systematisch auf.
  • KI-Agenten für Stammdaten und Dokumente: Agenten durchsuchen Stammdaten und zugehörige Dokumente, um Lücken, Konflikte und Regelverstöße auf Basis der jeweiligen Geschäftslogik und Qualitätsregeln zu erkennen
  • Kontinuierliche Validierung und Anreicherung: Spezialisierte Agenten kennzeichnen und korrigieren Datenprobleme automatisch – mit transparenten und konsistenten Aktualisierungen der Stammdaten
IT professional reviewing data on a laptop in a server room

Governance und nachhaltige Datenqualität

Im dritten Schritt wird die Datenqualität im Unternehmen verankert. Ohne diesen Schritt verschlechtert sich die Qualität eines bereinigten Datensatzes innerhalb weniger Monate wieder.

  • Governance-Regeln explizit machen: Governance-Regeln für Stammdaten sind oft implizit, fragmentiert oder undokumentiert. Wir legen sie offen und formalisieren sie.
  • Datenbasierte Regelableitung: Durch den Abgleich von Extraktionsergebnissen mit Expertenvalidierung leiten wir die zugrunde liegenden Geschäftsregeln und Qualitätskriterien ab und dokumentieren sie.
  • Automatisierte Governance-Prüfungen: Einmal definiert, werden Governance-Regeln in automatisierte Prüfungen überführt, die Abweichungen frühzeitig erkennen und eine nachhaltige, revisionssichere Stammdatenqualität sicherstellen.
Businesswoman and businessman reviewing data charts on a laptop

Was Sie mitnehmen

Fünf konkrete Vorteile, die Ihr Unternehmen durch das „Golden Record Agent“-Programm erzielt:

  1. 1

    Reduzierung doppelter Datensätze um 70 bis 90 %

    Automatischer Abgleich und Konsolidierung über Systemgrenzen hinweg beseitigen die Datenredundanz, die Reporting und KI untergräbt.

  2. 2

    20 bis 40 % höhere messbare Datenqualität

    Stammdatenstandardisierung und systematische Bereinigung erzielen eine messbare, über die Zeit nachverfolgbare Verbesserung.

  3. 3

    Höhere Prozesseffizienz

    Saubere Daten reduzieren manuelle Korrekturen, Ausnahmebehandlungen und Störungen in nachgelagerten Prozessen.

  4. 4

    Stärkere Grundlage für KI und Analytics

    Harmonisierte Stammdaten ermöglichen verlässliches Reporting, Automatisierung und KI-Anwendungsfälle, die zuvor an der Datenqualität scheiterten.

  5. 5

    Dokumentierte Governance-Regeln und automatisierte Prüfungen

    Die Datenqualität bleibt ohne dauerhaften manuellen Aufwand erhalten, da die Regeln fest im Betriebsmodell verankert sind.

In der Praxis bewährt

Die intelligente Stammdatenmigration von valantic reduzierte den Migrationsaufwand um 57 % und den künftigen Datenbearbeitungsaufwand um 90 %, wodurch die Datenqualität und die betriebliche Effizienz gesteigert wurden.

Der Data-Governance-Workshop bei Roche legte den Grundstein für eine belastbare Datenmanagement-Organisation und führte zur Erstellung einer klaren 18-Monats-Roadmap, die Datenqualität, Governance und die Vorbereitung auf die anstehende SAP-Migration stärkt.

Unsere KI-gestützte, intelligente Stammdatenmigration reduzierte den künftigen Datenaufwand um 90 %, wodurch der Migrationsaufwand erheblich gesenkt und die Datenqualität sowie die betriebliche Effizienz nachhaltig verbessert wurden.

Alle valantic Kundenreferenzen ansehen, um weitere Beispiele aus verschiedenen Branchen zu finden.

Erster Schritt: der Golden Record Discovery Workshop

Bevor sie sich auf ein umfassendes Programm festlegen, profitieren die meisten Unternehmen von einer strukturierten Bestandsaufnahme. Der „Golden Record Discovery Workshop“ bewertet Ihre Datenlandschaft und den Reifegrad Ihrer Daten, identifiziert zentrale Lücken bei der Datenqualität und -governance und definiert konkrete nächste Schritte auf dem Weg zu einer „Golden Record“-Strategie.

Fragebogen im Vorfeld

Mit Fokus auf Ihre wichtigsten Datenbereiche und Systeme.

Workshop-Session

Stakeholder-Interviews, Bewertung des Daten-Reifegrads, Identifikation von Anwendungsfällen und Gap-Analyse über Daten, Prozesse und Governance hinweg.

Ergebnisbericht und Roadmap

Zusammenfassung des Status quo, priorisierte Empfehlungen und eine phasenweise Roadmap mit Quick Wins und langfristigen Initiativen.

Format: Eintägiger Workshop inklusive Vorbereitung und schriftlichem Abschlussbericht

Kosten: 10.000 Euro

Starten Sie Ihre KI-Reise mit valantic

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Stammdatenmanagement

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Referenz

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Die PIK AG ist seit 1985 ein erfahrener und zuverlässiger Partner für Medien- und Veranstaltungstechnik. Von der ersten Vision über Planung, Projektierung und Installation bis hin zu Service und Wartung bietet PIK einen ganzheitlichen Rundumservice. Der bestehende Online-Shop – ursprünglich gemeinsam mit einem anderen Partner umgesetzt – ermöglicht B2B-Kunden eine schnelle und persönliche Online-Bestellung. Um die E-Commerce-Aktivitäten weiter zu professionalisieren, suchte PIK einen neuen Partner für Beratung und Umsetzung ihrer digitalen Strategie. Die Zusammenarbeit mit dem valantic-Team begann mit einem umfassenden Adobe-Commerce-Code-Review sowie einer detaillierten Analyse der bestehenden Systemlandschaft.

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Wenn Ihre KI- oder Analytics-Initiativen an Datenqualitätsproblemen scheitern oder Sie das Ausmaß des Problems noch nicht kennen, ist der Golden Record Discovery Workshop der richtige Startpunkt. Ein fokussierter Tag liefert ein klares Bild davon, wo Sie stehen und wie der weitere Weg aussieht.

Fabian Schepp Manager valantic

Fabian Schepp

Manager

valantic