Stammdatenmanagement: Datenqualität mit KI verbessern

Stammdaten wie Lieferanten-, Kunden- oder Produktdaten sind ein zentraler Bestandteil eines jeden Unternehmens. Über Jahre von unterschiedlichen Mitarbeitern gepflegt, kommt es jedoch mit der Zeit zu Inkonsistenzen, Duplikaten, Fehlern. Diese Daten zu bereinigen ist aufwendig und langweilig, ideal also um sie mit KI zu automatisieren.

1. Was sind Stammdaten?

Stammdaten sind zentrale Informationen über Kunden, Produkte, Lieferanten und andere Geschäftsobjekte, die sich selten ändern. Sie bilden das Rückgrat jeder Unternehmenssoftware und beeinflussen maßgeblich die Qualität von Geschäftsprozessen. Die manuelle Pflege dieser Daten ist fehleranfällig, zeitaufwendig und ineffizient.

2. Herausforderungen im Stammdatenmanagement

Da Stammdaten oft über Jahre hinweg von unterschiedlichen Mitarbeiten mit unterschiedlichen Qualifikationen und Verständnis der Daten in verschiedenen Systemen gesammelt werden, führt dies zu einer Reihe von Problemen:

  • Dateninkonsistenzen: Beispiel: Der gleiche Kunde wird in verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Schreibweisen oder Anschriften geführt.
  • Datenduplikate: Beispiel: Ein Lieferant wird mehrfach angelegt, weil bei der Neuanlage nicht geprüft wurde, ob er bereits existiert.
  • Mangelnde Datenqualität: Beispiel: Veraltete Telefonnummern oder E-Mail-Adressen führen zu fehlgeschlagenen Kontaktversuchen und verpassten Verkaufschancen.
  • Ineffiziente, manuelle Prozesse: Beispiel: Mitarbeiter verbringen täglich Stunden damit, Daten aus verschiedenen Quellen abzugleichen und zu korrigieren.
  • Geringe Transparenz und Datenkontrolle: Beispiel: Unklare Verantwortlichkeiten führen dazu, dass niemand sich für die Datenqualität zuständig fühlt.

3. Datenqualität verbessern mit KI-gestützter Stammdatenpflege

Sind wir ehrlich, Stammdatenpflege wie z.B. Kundenpflege ist keine Arbeit die jemand gerne macht. KI ist dagegen wie geschaffen dafür und kann uns diese nervige Arbeit abnehmen:

  • (Semi-)Automatisierte Problemerkennung und Datenbereinigung: KI-Algorithmen identifizieren und bereinigen fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Daten. Machine Learning-Modelle sind hervorragend geeignet um Muster zu erkennen und fehlerhaften Einträgen zu korrigieren. Bei kritischen Daten kann ein human-in-the-loop Ansatz gefahren werden.
  • Intelligente Datenerfassung: KI extrahiert automatisch relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie E-Mails, Dokumenten oder Webseiten und reichert bestehende Datensätze an.
  • Proaktive Datenüberwachung: Anomalien und potenzielle Datenprobleme werden frühzeitig erkannt. KI-basierte Systeme lernen kontinuierlich aus Korrekturen und verbessern ihre Vorhersagefähigkeit.
  • KI-Embeddings: Diese transformieren Textdaten in mathematische Vektorräume, wodurch semantisch ähnliche Einträge identifiziert werden können, selbst wenn sie syntaktisch unterschiedlich sind. So werden Duplikate erkannt, die herkömmlichen Systemen entgehen.

4. Vorteile von KI-gestütztem Stammdatenmanagement

  • Verbesserte Datenqualität: Sicherstellung von genauen, konsistenten und zuverlässigen Daten über alle Geschäftsbereiche hinweg.
  • Erhöhte Effizienz: Automatisierung von Prozessen reduziert manuelle Aufwände.
  • Geringere Kosten: Minimierung von Fehlern senkt nachgelagerte Korrekturkosten und verhindert fehlerhafte Geschäftsentscheidungen.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten ermöglicht präzise Analysen und fundierte Geschäftsentscheidungen.
  • Optimierte Kundenpflege: Eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden ermöglicht personalisierte Angebote und verbessert die Kundenbindung.

5. Implementierung und Erfolgsmessung

Eine erfolgreiche Implementierung umfasst:

  • Datenanalyse und Bestandsaufnahme: Identifikation der kritischsten Stammdatenprobleme und Definition klarer Qualitätsziele.
  • Stufenweise Einführung: Beginn mit einem begrenzten Datensatz, um Erfolge schnell sichtbar zu machen und Akzeptanz zu fördern.
  • Change-Management: Schulung der Mitarbeiter und Schaffung eines Bewusstseins für die Bedeutung hochwertiger Stammdaten.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität und Anpassung der KI-Modelle.

Messbare Erfolgsindikatoren:

  • Reduzierung von Duplikaten um X%
  • Verkürzung der Datenbereinigungszeit um X Stunden
  • Verbesserung der Datenvalidität auf X%
  • ROI durch vermiedene Fehler und effizientere Prozesse

6. Fazit: Von Datenballast zur Wettbewerbswaffe

In der datengetriebenen Wirtschaft werden saubere Stammdaten zur strategischen Ressource. Ein KI-gestütztes Stammdatenmanagement kann Stammdaten kostengünstig, schnell und zuverlässig verbessern. In kritischen Fällen können Menschen mit in den Prozess einbezogen werden, um die Kontrolle zu behalten.

Book a call