Daten sind der Rohstoff der Digitalisierung. Schlechte Daten sind kein Rohstoff – sie sind Altlast. Wer KI und Automatisierung auf unzuverlässige Datenbasis loslässt, bekommt zuverlässig unzuverlässige Ergebnisse.
Was bedeutet Datenqualität?
Datenqualität bezeichnet den Grad, in dem Daten vollständig, korrekt, konsistent, aktuell und für den vorgesehenen Zweck geeignet sind. Sie wird typischerweise entlang von sechs Dimensionen beurteilt: Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit und Relevanz. In der Praxis scheitern viele Digitalisierungs- und KI-Projekte nicht an der Technologie – sondern daran, dass die zugrundeliegenden Daten schlicht nicht verlässlich genug sind.
Datenqualität im Unternehmensalltag
Ein Pflegeheim führt die Bewohnerdaten in drei verschiedenen Systemen – mit leicht unterschiedlichen Schreibweisen, fehlenden Einträgen und veralteten Informationen. Ein KI-System soll nun automatisch Pflegedokumentationen erstellen. Das Ergebnis: fehlerhafte Ausgaben, manuelle Nachkorrekturen, Misstrauen gegenüber der Technologie. Nicht weil die KI schlecht ist – sondern weil die Datenbasis es ist. Dasselbe Muster findet sich in Gemeindeverwaltungen mit gewachsenen Excel-Landschaften, in Spitälern mit parallelen Patientendossiers oder in Unternehmen, deren CRM seit Jahren nicht systematisch gepflegt wird.
Warum Datenqualität bei Leanovation eine Rolle spielt
Im Leanovation-Framework ist Datenqualität kein technisches Randthema – sie ist eine direkte Konsequenz der Prozessqualität. Wer Prozesse nicht versteht und optimiert, produziert strukturell schlechte Daten: Doppelerfassungen, Medienbrüche, fehlende Standards. Bevor Digitalisierung, Automatisierung oder KI sinnvoll eingesetzt werden können, braucht es saubere Datenprozesse. Das bedeutet: klare Verantwortlichkeiten für Datenpflege, einheitliche Erfassungsstandards und regelmässige Qualitätsprüfungen.
In der Zusammenarbeit mit Evoya AI stellen wir sicher, dass KI-Systeme auf einer validen Datenbasis aufgebaut werden – und dass die zuliefernden Prozesse so gestaltet sind, dass gute Daten kein Zufall sind, sondern Systemresultat.