Datenintegration — Grundlagen — KI im Unternehmen — Praxisleitfaden.
Kernaussage: Effiziente Deduplizierung und Bereinigung von Daten sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen, da saubere Daten die Grundlage für präzise Analysen und Entscheidungen bilden.
Typische Fehler bei der Deduplizierung und Bereinigung von Daten
Ein häufiger Fehler bei der Datenintegration ist die unzureichende Erkennung von Dubletten. Dies geschieht oft, weil Unternehmen sich auf einfache, oberflächliche Vergleichsmethoden wie die Verwendung von E-Mail-Adressen oder Telefonnummern verlassen, die jedoch nicht immer einzigartig sind. Der Einsatz anspruchsvollerer Algorithmen, die komplexe Kriterien wie Namensvariationen und Adressunterschiede berücksichtigen, kann diesen Fehler beheben.
Ein weiterer typischer Fehler ist die Vernachlässigung von historischen Daten. Viele Unternehmen fokussieren sich nur auf aktuelle Datensätze und übersehen, dass historische Daten ebenfalls Dubletten enthalten können. Eine umfassende Prüfung aller Datenbestände auf Dubletten ist notwendig, um die Problemstellung effizient anzugehen.
Ein dritter Fehler besteht darin, dass Unternehmen die Bereinigung der Daten nicht als kontinuierlichen Prozess betrachten, sondern als einmalige Aktion. Datenbestände ändern sich ständig, und ohne regelmässige Überprüfungen und Aktualisierungen entstehen schnell wieder Dubletten und Unstimmigkeiten. Daher ist die Etablierung eines Prozesses zur kontinuierlichen Datenpflege unerlässlich.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Bestandsaufnahme (Tag 1–3): Erfassen Sie die vorhandenen Datenquellen und identifizieren Sie die Bereiche mit dem höchsten Risiko für Dubletten. Verschaffen Sie sich einen klaren Überblick über die Datenstrukturen sowie die bisherigen Methoden zur Datenbereinigung.
Auswahl von Deduplizierungswerkzeugen (Tag 4–7): Recherchieren und wählen Sie geeignete Softwarelösungen oder Algorithmen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Berücksichtigen Sie dabei, dass diese Tools erweiterte Funktionen für die Erkennung von Datenduplikaten bieten und auch historische Daten einbeziehen können.
Implementierung und Testphase (Tag 8–14): Starten Sie mit der Implementierung der ausgewählten Deduplizierungs- und Bereinigungslösungen. Führen Sie Tests an einem kleineren Datensatz durch, um die Effektivität der Lösung zu überprüfen und notwendige Anpassungen vorzunehmen.
Schulungen und Verantwortlichkeiten (Tag 15–20): Schulen Sie die Mitarbeitenden, die mit den Daten arbeiten, in der Nutzung der neuen Tools und in den aktualisierten Prozessen zur Deduplizierung und Bereinigung. Ernennen Sie klare Verantwortlichkeiten für die fortlaufende Datenpflege.
Kontinuierliche Überprüfung und Anpassungen (Tag 21–30): Entwickeln Sie einen Plan für regelmässige Überprüfungen und Aktualisierungen der Daten. Passen Sie die Prozesse bei Bedarf an, um auf Veränderungen im Datenbestand und in den Anforderungen Ihres Unternehmens zu reagieren.
Durch diese strukturierten Schritte kann die Deduplizierung und Bereinigung Ihrer Daten als dynamischer, fortlaufender Prozess etabliert werden, der die Qualität und Verlässlichkeit Ihrer Datenbestände nachhaltig verbessert.