Ein Fortune-500-Unternehmen investierte 2024 über 12 Millionen Euro in ein AI-Projekt zur Kundenabwanderung. Das Ergebnis? Unbrauchbar — weil die zugrundeliegenden CRM-Daten in 40 % der Fälle veraltet oder fehlerhaft waren. 80 % aller gescheiterten AI-Projekte lassen sich auf mangelnde Datenqualität zurückführen. "Garbage in, garbage out" ist kein Klischee — es ist die teuerste Lektion der AI-Welt.
Laut aktuellen Studien verbringen Data Teams 60–80 % ihrer Zeit mit Datenbereinigung statt mit Analyse. Die vier häufigsten Probleme:
📖 Definition: Datenqualität bezeichnet das Ausmaß, in dem Daten die Anforderungen erfüllen, die an sie gestellt werden — gemessen an Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz.
| Dimension | Kernfrage | Beispiel | Prüfmethode |
|---|---|---|---|
| 🎯 Genauigkeit | Stimmen die Werte? | PLZ passt zum Ort | Stichprobenprüfung, Validierungsregeln |
| 📋 Vollständigkeit | Sind alle nötigen Felder gefüllt? | E-Mail bei 90 % der Kontakte | Null-Value-Analyse |
| ⏰ Aktualität | Sind die Daten aktuell? | Letzte Aktualisierung < 6 Monate | Zeitstempel-Auswertung |
| 🔗 Konsistenz | Sind Formate einheitlich? | Datum immer als YYYY-MM-DD | Format-Validierung |
| 📌 Relevanz | Sind die Daten für den AI-Zweck geeignet? | Kundendaten für Churn-Prediction | Fachliche Bewertung |
💡 Tipp: Beginnen Sie mit Genauigkeit und Vollständigkeit — diese beiden Dimensionen haben den größten Einfluss auf AI-Ergebnisse. Ein Modell wie Claude Opus 4.6 liefert selbst mit perfektem Prompting schlechte Ergebnisse, wenn die zugrundeliegenden Daten fehlerhaft sind.
Bevor Sie ein AI-Projekt starten, prüfen Sie die Bereitschaft Ihrer Daten systematisch:
Stufe 1 — Existenz: Haben Sie überhaupt die benötigten Daten? Stufe 2 — Zugänglichkeit: Können Sie programmatisch auf die Daten zugreifen? Stufe 3 — Qualität: Erfüllen die Daten die 5 Dimensionen? Stufe 4 — Volumen: Haben Sie genug Daten für zuverlässige Ergebnisse? Stufe 5 — Aktualität: Werden die Daten regelmäßig aktualisiert?
⚠️ Achtung: Viele Unternehmen überspringen das Assessment und starten direkt mit dem AI-Tool. Das ist, als würde man ein Haus auf Sand bauen. Investieren Sie die Zeit — sie zahlt sich zehnfach aus.
Sofort umsetzbare Maßnahmen, die Ihre Datenqualität spürbar verbessern:
🏢 Praxis-Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer führte vor seinem AI-Predictive-Maintenance-Projekt eine dreimonatige Datenbereinigung durch. Das Ergebnis: Die AI-Vorhersagegenauigkeit stieg von 62 % auf 91 % — allein durch bessere Datenqualität, nicht durch ein besseres Modell.
Bewerten Sie Ihren wichtigsten Datensatz auf einer Skala von 1–5 für jede Dimension:
| Score | Bedeutung | Handlungsbedarf |
|---|---|---|
| ⭐ 1 | Kritisch — Daten weitgehend unbrauchbar | Sofortmaßnahmen nötig |
| ⭐⭐ 2 | Mangelhaft — viele Lücken und Fehler | Bereinigung vor AI-Einsatz |
| ⭐⭐⭐ 3 | Ausreichend — nutzbar mit Einschränkungen | Schrittweise Verbesserung |
| ⭐⭐⭐⭐ 4 | Gut — zuverlässig für die meisten AI-Anwendungen | Monitoring aufbauen |
| ⭐⭐⭐⭐⭐ 5 | Exzellent — kontinuierlich gepflegt und validiert | Beibehalten |
🔑 Merke: Investieren Sie mindestens so viel Budget und Zeit in Datenqualität wie in AI-Tools. Die beste AI ist nur so gut wie ihre Daten — und eine Verdopplung der Datenqualität bringt oft mehr als ein Wechsel zum neuesten Modell.
🎯 Übung: Nehmen Sie Ihren wichtigsten Datensatz und bewerten Sie ihn anhand der 5 Dimensionen auf einer Skala von 1–5. Berechnen Sie den Durchschnitt — liegt er unter 3, sollten Sie vor jedem AI-Projekt erst die Datenqualität verbessern.
Nächste Lektion: Strukturierte vs. unstrukturierte Daten — und wie moderne AI mit beiden umgeht.
Was bedeutet "Garbage in, garbage out" im Kontext von AI?