Data Readiness Check: So machen Sie Ihre Daten KI-bereit
Viele Unternehmen träumen davon, Künstliche Intelligenz endlich im Berufsalltag einzusetzen: doch in der Praxis scheitern viele Projekte schon beim Start. Eine Marketingabteilung will Kundendaten analysieren, die Produktion soll automatisiert werden, oder der Vertrieb möchte Prognosen aus KI-Tools gewinnen. Doch sobald die Systeme eingerichtet sind, zeigt sich: die Daten reichen nicht aus, sind unvollständig oder unstrukturiert.
Genau hier setzt der Data Readiness Check an. Er zeigt, wie gut die vorhandenen Daten tatsächlich für KI-Anwendungen geeignet sind, und wo Lücken bestehen. Denn ohne saubere, verlässliche und zugängliche Daten bleibt auch die beste KI wirkungslos.
Was genau bedeutet Data Readiness und warum spricht man vom Check?
Bevor Künstliche Intelligenz echten Mehrwert schaffen kann, müssen die Grundlagen stimmen: die Daten. Der Begriff Data Readiness beschreibt den Reifegrad der Daten in einem Unternehmen, also, wie vollständig, zugänglich, aktuell und nutzbar diese sind.
Ein Data Readiness Check prüft das und hilft zu verstehen, ob die vorhandenen Daten so strukturiert und qualitativ hochwertig sind, dass sie für KI-Projekte oder datengetriebene Entscheidungen eingesetzt werden können. Erst wenn Daten sauber erfasst, einheitlich gepflegt und strategisch gemanagt werden, können Anwendungen wie Agentic AI ihr volles Potenzial entfalten.
Warum ist ein Data Readiness Check heute für Unternehmen unerlässlich?
Viele Unternehmen investieren in KI-Systeme, ohne ihre Datenbasis vorher zu prüfen und scheitern genau daran. Studien zeigen, dass fast die Hälfte aller KI-Projekte ins Stocken gerät, weil Daten fehlen, unstrukturiert sind oder nicht miteinander verknüpft werden können.
Für mittelständische Betriebe ist das besonders relevant. Sie verfügen zwar über wertvolle Informationen aus Vertrieb, Produktion oder Service, doch diese liegen oft in getrennten Systemen oder veralteten Formaten vor. Der Data Readiness Check deckt solche Lücken auf und hilft, eine klare Datenstrategie zu entwickeln.
Unternehmen, die ihre Datenqualität frühzeitig verbessern, profitieren mehrfach: Sie treffen fundiertere Entscheidungen, arbeiten effizienter und sind besser auf die Integration von KI-Technologien vorbereitet.
Welche Schritte umfasst ein effektiver Data Readiness Check?
Ein strukturierter Check besteht meist aus fünf Phasen:
- Analyse: Erfassung der aktuellen Datenlandschaft, also wo liegen Daten und wie werden sie erfasst und genutzt?
- Bewertung: Prüfung auf Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität.
- Klassifizierung: Unterscheidung zwischen geschäftskritischen und weniger relevanten Daten.
- Optimierung: Entwicklung von Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität und Prozesse.
- Strategie: Aufbau eines langfristigen Datenmanagement-Konzepts, das auch künftige KI- und Automatisierungslösungen berücksichtigt.
Diese Schritte schaffen die Basis für datengetriebene Entscheidungen und machen sichtbar, welche Potenziale bisher ungenutzt geblieben sind.
Wie unterstützen Cloud und Agentic AI den Data-Readiness-Prozess?
Die digitale Infrastruktur ist der Schlüssel zu erfolgreicher Datenarbeit. Cloud-Systeme ermöglichen es, Daten zentral zu speichern, zu vernetzen und sicher zu verwalten. Das erleichtert nicht nur den Zugriff, sondern auch die Automatisierung von Datentransfers und Analysen.
Agentic AI, also KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben planen und priorisieren, profitieren besonders von sauber strukturierten Daten. Nur wenn die Datenqualität stimmt, können diese Systeme zuverlässig Muster erkennen, Empfehlungen geben und eigenständig Entscheidungen unterstützen.
Ein hoher Grad an Data Readiness sorgt somit für reibungslose Abläufe und macht den Einsatz von KI im Mittelstand realistisch und wirtschaftlich sinnvoll.
Welche Praxisbeispiele und typischen Fallstricke gibt es im Mittelstand?
Viele KMU stehen am Anfang ihrer datengetriebenen Transformation. Ein Beispiel: Ein Hersteller von Präzisionsteilen wollte KI zur Produktionssteuerung einsetzen, stellte jedoch fest, dass die Maschinendaten aus verschiedenen Formaten und Quellen nicht zusammengeführt werden konnten. Erst durch einen Data Readiness Check wurde klar, welche Systeme angepasst und welche Datenquellen bereinigt werden mussten.
Typische Fallstricke sind:
- Fehlende Standards bei der Datenerfassung
- Unzureichende Schnittstellen zwischen Abteilungen
- Mangelndes Bewusstsein für Datenqualität
- Fehlende Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
Der Schlüssel liegt darin, Data Readiness als unternehmensweite Aufgabe zu verstehen und nicht nur als IT-Thema.
Wie können Sie nachhaltig eine Datenstrategie mit Data-Readiness-Fokus implementieren?
Datenarbeit erfordert klare Verantwortlichkeiten und eine offene Unternehmenskultur. Damit Verbesserungen langfristig wirken, sollten Unternehmen feste Prozesse für Datenpflege und -analyse etablieren.
Schrittweise Einführung ist dabei der richtige Weg: Starten Sie mit einem überschaubaren Bereich, sammeln Sie Erfahrungen und übertragen Sie die Erkenntnisse anschließend auf andere Abteilungen. Schulungen, klare Rollen und der Einsatz automatisierter Tools helfen, die Qualität dauerhaft hochzuhalten.