Wer über Künstliche Intelligenz spricht, denkt meist an Modelle, Algorithmen und Automatisierung. Der eigentliche Erfolgsfaktor liegt jedoch oft weit davor: in der strukturierten Aufbereitung der Daten.
Denn die beste KI kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basiert. Sind Informationen unvollständig, widersprüchlich oder über zahlreiche Systeme verteilt, bleiben die erhofften Ergebnisse häufig aus. Genau hier kommt Data Engineering ins Spiel.
Data Engineering sorgt dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, bereinigt und in eine Form gebracht werden, die tatsächlich genutzt werden kann. Erst dadurch entstehen belastbare Grundlagen für Auswertungen, Automatisierungen und KI-Anwendungen.
Der unterschätzte Erfolgsfaktor
In vielen Unternehmen liegen wertvolle Informationen bereits vor. Sie befinden sich in ERP-Systemen, Excel-Dateien, Fachanwendungen, Dokumenten oder Datenbanken. Das Problem ist selten ein Mangel an Daten, sondern vielmehr deren fehlende Struktur.
Wer Daten erfolgreich nutzen möchte, muss daher zuerst Ordnung schaffen. Genau diese Vorarbeit entscheidet oft darüber, ob ein Analytics- oder KI-Projekt später echten Mehrwert liefert oder bereits in der Anfangsphase ins Stocken gerät.
Wie aus Daten Mehrwert entsteht
Auch wenn es bislang kein allgemein anerkanntes Standardmodell für Data Engineering gibt, folgen erfolgreiche Projekte meist einem ähnlichen Muster:
Verstehen, welche Daten benötigt werden.
Am Anfang steht die Frage, welche Informationen überhaupt relevant sind und welche Ziele erreicht werden sollen.
Datenquellen erschließen.
Anschließend werden die notwendigen Daten identifiziert und aus verschiedenen Systemen zusammengeführt.
Daten aufbereiten.
In diesem Schritt werden Dubletten entfernt, Formate vereinheitlicht und Daten bereinigt. Aus Rohdaten werden nutzbare Informationen.
Daten dauerhaft nutzbar machen.
Erst wenn die Daten zuverlässig gespeichert und bereitgestellt werden, können Analysen, Reportings oder KI-Anwendungen ihr volles Potenzial entfalten.
Datenqualität statt KI-Hype
Die Diskussion rund um KI erzeugt oft den Eindruck, als seien neue Tools allein der Schlüssel zum Erfolg. In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Unternehmen profitieren vor allem dann von modernen Technologien, wenn die Datenbasis stimmt.
Wer Datenqualität, Integration und klare Strukturen konsequent angeht, schafft nicht nur die Grundlage für KI-Projekte, sondern verbessert gleichzeitig Transparenz, Entscheidungsfähigkeit und Prozesse im gesamten Unternehmen.
Fazit
Der Weg zu datengetriebenen Entscheidungen beginnt nicht mit einem KI-Modell, sondern mit den Daten selbst. Data Engineering schafft die Voraussetzungen dafür, dass aus verteilten Informationen ein echter Unternehmenswert entsteht. Wer dieses Fundament legt, ist bestens gerüstet für Analytics, Automatisierung und die Potenziale der Künstlichen Intelligenz.
Die Arbeit zu diesem Beitrag ist Teil unseres E-Books Band 4 der Unterreihe "Anwendung Informationsmanagement" und kann kostenlos über den Shop der Steinbeis Edition heruntergeladen werden.