Sind Ihre Daten bereit — für KI, Reporting und Automatisierung?

Ohne Überblick über Speicherorte und Formate startet jedes Daten-, BI- oder KI-Projekt mit teurer Suche statt mit Ergebnissen.

Wenn jeder Datenzugriff ein Ticket braucht, entscheiden Teams aus Bequemlichkeit ohne Daten — oder bauen eigene Schatten-Ablagen.

Misstrauen in Daten erzeugt Schatten-Excel: dieselbe Zahl wird mehrfach berechnet, und am Ende weiß niemand, welche stimmt.

Schlechte Stammdaten vervielfachen sich in jedem Prozess — von Doppelrechnungen über falsche Analysen bis zu peinlichen Kundenanschreiben.

Undokumentierte Daten sind nur für die nutzbar, die sie angelegt haben. Jedes neue Projekt zahlt den Erklär-Aufwand erneut.

Was in PDFs, Excel-Ablagen und Postfächern liegt, ist für Auswertung, Automatisierung und KI praktisch unsichtbar.

Wenn Vertrieb und Controlling „Umsatz“ unterschiedlich definieren, werden Meetings zu Zahlendiskussionen statt zu Entscheidungen.

Ohne eine verbindliche Quelle (Single Source of Truth) laufen Reports auseinander — und das Vertrauen in alle Zahlen sinkt.

Daten ohne Owner verrotten: Niemand pflegt sie, korrigiert Fehler oder entscheidet über Zugriffe und Löschung.

Ohne Klassifizierung behandeln Sie alles gleich: Kritisches zu lax, Unkritisches zu streng — beides kostet Geld oder Sicherheit.

Auskunfts- und Löschpflichten treffen Sie spätestens bei der ersten Beschwerde — dann zählt jede Woche Vorbereitung.

„Wir löschen nie“ ist keine Strategie — es erhöht Speicherkosten, Risiko und DSGVO-Angriffsfläche gleichzeitig.

KI ohne Datenbasis bleibt Demo. Volumen, Historie und Qualität entscheiden, ob ein Use Case trägt — nicht das Tool.

Ein Chatbot braucht andere Daten als Predictive Maintenance oder BI — pauschale „KI-Readiness“ gibt es nicht.

Jeder manuelle Export ist eine Fehlerquelle und eine Bremse: Daten altern auf dem Weg, und Menschen werden zu Schnittstellen.

Veraltete Daten in Folgesystemen führen zu falschen Auskünften, Fehlbeständen und doppelter Pflege.