Die strategische Bedeutung von Stammdaten
Stammdaten bilden das Fundament verlässlicher betrieblicher Auswertungen und Entscheidungen. Ob Kunden-, Artikel-, Lieferanten- oder Personaldaten: Die Belastbarkeit von Kennzahlen, Berichten und Prognosen hängt direkt von ihrer Qualität ab – in agilen KMU genauso wie in komplexen Konzernstrukturen.
Typische Herausforderungen in der Praxis
In historisch gewachsenen Systemen, die über Jahre hinweg von unterschiedlichen Personen gepflegt wurden, treten regelmäßig typische Qualitätsmängel auf:
- Inkonsistenzen: Uneinheitliche Formate, Schreibweisen und nicht standardisierte Einheiten.
- Lücken: Unvollständige Datensätze und fehlende Attribute.
- Strukturbrüche: Veränderte Datenstrukturen (z. B. bei externen Lieferantenkatalogen), die herkömmliche regelbasierte Schnittstellen überfordern.
Die manuelle Bereinigung bindet erhebliche personelle Ressourcen. In Data-Analytics- und Machine-Learning-Projekten entfallen oft bis zu 80 % des gesamten Projektaufwands allein auf die Aufbereitung und Bereinigung der Quelldaten.
KI-gestützter Lösungsansatz: Agentische Sprachmodelle
Viele unvollständige oder fehlerhafte Einträge lassen sich direkt aus dem Kontext verbessern – etwa aus benachbarten Feldern desselben Datensatzes, ähnlichen Einträgen oder fachspezifischem Domänenwissen. Ein agentischer Ansatz auf Basis moderner Sprachmodelle (LLMs) automatisiert diesen Prozess anhand klarer Leitplanken:
- Strenge Quellenhierarchie: Was sich schrittweise aus den eigenen Primärdaten logisch ableiten lässt, wird strukturiert verbessert statt geschätzt.
- Volle Nachvollziehbarkeit: Jede Ergänzung oder Korrektur wird auditierbar dokumentiert – eine zentrale Voraussetzung für Compliance und Data Governance.
- Human-in-the-Loop: Mehrdeutige oder unsichere Fälle werden automatisch zur Prüfung an Fachexpert:innen übergeben.
Workshop: Bessere Stammdaten durch KI: Bereinigen, standardisieren, anreichern
In einem praxisorientierten Workshop demonstrieren Expert:innen von Fraunhofer Austria anhand eines interaktiven Demonstrators, wie sich dieser KI-gestützte Ansatz konkret implementieren lässt. Beleuchtet werden der Aufbau einer belastbaren Quellenhierarchie, der systematische Umgang mit widersprüchlichen Datensätzen sowie die technischen und methodischen Grenzen der Automatisierung.
- Nächster Termin: 05.11.2026, 9:00-12:00 Uhr
- Ort: Wirtschaftskammer Tirol, Wilhelm-Greil-Straße 7, 6020 Innsbruck
- Format: Fachworkshop mit Live-Demonstration und anschließendem Erfahrungsaustausch zu individuellen Datenstrukturen
Melden Sie sich jetzt zum Workshop an, um zu erfahren, wie sich Qualitätsmängel in Ihren Stammdaten zielgerichtet und ressourcenschonend beheben lassen.
Autorin: Christina Schwaiger, Fraunhofer Austria
Bild: © KI-generiert