Wenn eine effektive Datenstrategie fehlt, liegen Dokumente kreuz und quer in Wikis und File-Shares verteilt, Tools und Schnittstellen sind unübersichtlich, Daten widersprechen sich und der erste Chatbot liefert nur mäßige Antworten.
Halb so wild: Der Engpass ist selten das Modell, sondern fast immer die Daten. Mit einer klaren Strategie, sauberen Quellen und ein paar pragmatischen Schritten bringst du dein KI‑Vorhaben schnell wieder auf Kurs.
Warum KI ohne Datenstrategie verpufft
Viele Teams starten mit dem Tooling und den Modellen. Das ist verlockend, aber oft verkehrt herum gedacht. Erst wenn klar ist, welche Use Cases du wirklich adressieren willst, welche Datenqualität dafür nötig ist und wie die Organisation zusammenarbeitet, lohnt sich die Tool‑Entscheidung. Es gibt keine Plattform, die alle Use Cases „erschlägt“. Es gibt aber sehr wohl Daten, die jedes KI‑Projekt erschlagen können – schlechte.
Die häufigsten Hindernisse in Unternehmen bei fehlender Datenstrategie:
| Herausforderung | Typische Symptome | Risiko für KI-Ergebnisse |
|---|---|---|
| Unklare Datenlandschaft | Quellen verstreut, Ownership unklar, APIs „grau“ | RAG nutzt falsche/unvollständige Infos |
| Schlechte Datenqualität | Veraltet, dupliziert, inkonsistent | Halluzinationen, falsche Antworten |
| Silos & fehlende Ownership | Domänenwissen in Abteilungen, Zugriffe zäh | Langsame Iteration, Blockaden |
| Mehrere „Wahrheiten“ | Shop vs. CRM mit unterschiedlichen Kundendaten | Widersprüche in Antworten und Reports |
| Tool‑Fokus statt Zielbild | Plattformentscheidungen ohne Use‑Case‑Klarheit | Over‑Engineering, Frust |
Die passenden Quick-Fix-Ansätze zeigen wir im Webinar.
Bist du RAG‑ready?
Retrieval‑Augmented‑Generation steht und fällt mit der Qualität deiner Quellen – ein Kernbaustein deiner Datenstrategie. Ein hilfreiches Vorgehen ist ein kontinuierlicher Quality‑Score für Dokumente und Datenquellen, zum Beispiel als Ampel:
Quelle nicht zugreifbar oder offensichtlich veraltet.
Text lässt sich zuverlässig extrahieren – gute Basis für solide Antworten.
Auch komplexe Strukturen wie Tabellen, Abbildungen und Seitenumbrüche werden sauber erfasst und verwertet.
So erkennst du Prioritäten, planst Verbesserungen und kannst messen, ob Anpassungen wirklich Wirkung zeigen.
Vom Datensammelsurium zum Datenprodukt
Eine kleine Veränderung im Denken hat großen Effekt: Daten wie Produkte zu behandeln. Sobald du einen Nutzerkreis, klare Verantwortlichkeiten und etwas wie einen Lebenszyklus definierst, wandelt sich der Umgang komplett. Plötzlich ist klar, wer für Aktualität sorgt, welche Qualitätsversprechen gelten und wie Versionen verwaltet werden.
Damit verhinderst du, dass KI auf Zufall oder auf Dokumenten basiert, die nie für diesen Zweck vorgesehen waren.
Zwei Quick‑Fixes für deine Datenstrategie
- Transparenz schnell schaffen
Ein kurzer Discovery-Sprint wirkt oft wie das Lüften eines stickigen Raums. Ein bis zwei Wochen reichen, um gemeinsam mit den Fachbereichen herauszufinden, wo überall Informationen liegen, wie zugänglich sie sind und wer sie verantwortet. Am Ende entsteht eine Art Datenlandkarte: kein kompliziertes Tooling, sondern ein strukturiertes Bild der Realität.
Dieses Bild kannst du später problemlos in einen Katalog überführen, beispielsweise in ein Open-Source-System wie DataHub. Für einen schnellen Start reicht aber oft ein gutes Spreadsheet.
- Qualität regelmäßig prüfen
Statt ewig über Reifegrade zu diskutieren, reichen drei einfache Prinzipien: Datenquellen altern, deshalb brauchen sie maximale Gültigkeitszeiträume. Für jede Domäne sollte klar sein, welches System führend ist. Und Informationen, die niemand mehr nutzt, müssen raus; oder zumindest sichtbar als „alt“ markiert werden.
Ein monatliches Mini-Audit der wichtigsten Quellen reicht aus, um Verbesserungen in Gang zu setzen, ohne dass du dich in Overhead verlierst.
Das Webinar zum Thema
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Was du dir ruhigen Gewissens sparen kannst
Es ist nicht nötig, am ersten Tag perfekte Daten zu haben oder sich in Werkzeug-Debatten zu verlieren. KI profitiert von Fortschritt, nicht von Perfektion. Ein Mittelmaß, das immerhin stabil ist, bringt dich weiter als das Warten auf „grün über grün“. Und Tool-Entscheidungen ergeben erst Sinn, wenn Zielbild, Use Cases und Verantwortlichkeiten klar sind, nicht davor.
Wie du Silos ohne Großprojekt aufbrichst
Manchmal reicht es, bestimmte Rollen klar zu benennen: Menschen, die für ihre Domäne Ansprechpartner sind, Zugriffsregeln klären und den Überblick behalten.
Wichtig ist auch, die Frage der Authentizität zu entscheiden: Wenn der Shop etwas anderes sagt als das CRM, braucht es ein führendes System und klare Markierungen, was repliziert oder abgeleitet ist.
Ein gepflegter Datenkatalog hilft dabei enorm. Durch Metadaten, kurze Beschreibungen und Tags entsteht eine Struktur, die nicht nur Menschen, sondern auch RAG-Systeme besser navigieren lässt und eure Datenstrategie tragfähig macht.
RAG‑Ergebnisse über reines Chunking hinaus verbessern
Ein weit unterschätzter Punkt: Viele Modelle scheitern nicht an Text, sondern an allem, was kein Text ist. Tabellen, Abbildungen oder komplexe Layouts überfordern einfache Extraktoren und führen so zu Ungenauigkeiten, die Nutzer für „Halluzinationen“ halten. Wer diese Elemente sauber erfasst, hebt die Antwortqualität spürbar an.
Deshalb lohnt es sich, die Extraktion als eigenen Arbeitsschritt zu behandeln und die Wirkung später im Quality Score sichtbar zu machen.
Was du im Webinar mitnimmst
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- eine realistische Datenstrategie für KI aufsetzt und bestehende Initiativen bündelst,
- Discovery, Dateninventar und Katalog pragmatisch startest,
- eine Ampel‑Qualitätssteuerung für RAG etablierst,
- „Single Source of Truth“ und Master Data ohne Overhead verankerst,
- Daten als Produkte denkst, inklusive Verantwortlichkeiten und Lifecycle.
Wenn dein Projekt gerade stockt oder du die Quick‑Fixes auf deinen Kontext anwenden willst, ist das Webinar der schnellste Weg zu belastbaren nächsten Schritten.
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