Datenbasis für KI
Das unspektakuläre Projekt, das jedes spätere KI-Projekt erst funktionieren lässt – Daten, die sauber, strukturiert, verbunden und tragfähig sind.
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KI & Automatisierung
Die meisten KI-Projekte scheitern an den Daten, nicht an den Modellen. Derselbe Kunde existiert in drei Systemen in drei Schreibweisen, Produktattribute sind halb gepflegt, und ausgerechnet die Dokumente, die niemand geordnet hat, sollen die Grundlage der Antworten sein.
Das ist das unspektakuläre Projekt, das die anderen erst funktionieren lässt: die Systeme verbinden, ihre Inhalte bereinigen und die Zugriffsregeln festlegen – damit KI, Reporting und Automatisierung auf etwas stehen, dem Sie trauen können.
Wann eine Datenbasis die richtige Wahl ist
Sie lohnt sich, wenn dieselbe Information an mehreren Stellen liegt und niemand sagen kann, welche Kopie stimmt. Sie lohnt sich nicht als Selbstzweck, wenn am Ende keine Anwendung darauf wartet.
Lohnt sich
Die Fälle, in denen sich die Grundlagenarbeit bezahlt macht:
Kunden-, Produkt- oder Lieferantendaten, die in mehreren Systemen doppelt und widersprüchlich liegen- Anwendungen, die keine Daten austauschen können, sodass Menschen sie von Hand übertragen
- Berichte, die erst in Tabellen abgeglichen werden, bevor jemand den Zahlen traut
- Dokumente und Wissen ohne Struktur, aus der eine KI etwas abrufen könnte
- Ein geplantes Assistenz-, Such- oder Automatisierungsprojekt, das eine verlässliche Quelle braucht
- Eine Systemablösung oder Konsolidierung, bei der die Daten den Umzug überstehen müssen
Lohnt sich nicht
Wenn Sie hier landen, sagen wir es Ihnen:
- Ein Warehouse, das gebaut wird, weil es richtig klingt, und auf das nichts wartet
- Ein System, saubere Daten, keine Integrationen – Sie haben dieses Problem nicht
- Über die Regeln, wie ein korrekter Datensatz aussieht, wird noch gestritten
Was Sie bekommen
- Eine Bestandsaufnahme: wo die Daten liegen, wie gut sie sind und was ein KI-Projekt scheitern lassen würde
- Bereinigung und Standardisierung – Dubletten entfernt, Formate vereinheitlicht, Datensätze validiert
- Eine abgestimmte führende Quelle für Kunden, Produkte, Lieferanten und Bestände
- Pipelines, die Daten zwischen Systemen bewegen und transformieren, statt Exporte von Hand
- Ein Warehouse oder Lakehouse, wo das Datenvolumen eines rechtfertigt – und keines, wo nicht
- Dokumente und Wissen so strukturiert, dass abrufgestützte KI sie nutzen kann
- Zugriffssteuerung, Verschlüsselung und Audit-Logging, damit die KI nur erreicht, was sie darf
Woran wir sie anbinden
Geschäftsdaten liegen nie an einer Stelle. Wir verbinden ERP- und CRM-Systeme, E-Commerce-Plattformen, Lagerverwaltung, Marktplätze, Marketing-Automation, Finanz- und Support-Software, interne Anwendungen und APIs von Drittanbietern – Altsysteme eingeschlossen, über Middleware oder eigene Konnektoren, wo es sonst nichts gibt.
Wie wir es bauen
- Wir erfassen zuerst den Bestand – Quellen, Verantwortliche, Abhängigkeiten und die Lücken, die zählen
- Speicherung, Integration und Governance werden abgestimmt, bevor eine Pipeline entsteht
- Systeme werden über APIs, Middleware oder Messaging verbunden – je nachdem, was die Quelle unterstützt
- Daten werden bereinigt, standardisiert und validiert, bevor sie irgendwo weiterverwendet werden
- Verantwortlichkeiten, Zugriffe und Qualitätsregeln werden festgeschrieben, nicht der Gewohnheit überlassen
- Eingeführt ohne Betriebsunterbrechung und erweitert, sobald neue Systeme dazukommen
Häufig gestellte Fragen
Was ist eine Datenbasis für KI?
Die Architektur, Integrationen, Governance und Qualitätsprozesse, die der KI Zugriff auf verlässliche, konsistente und gut strukturierte Informationen geben.
Warum ist Datenqualität für KI so wichtig?
KI arbeitet mit dem, was sie bekommt. Falsche oder doppelte Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen und untergraben das Vertrauen in das gesamte System.
Können Sie Daten aus unseren bestehenden Systemen integrieren?
Ja – ERP, CRM, E-Commerce-Plattformen, Finanzsysteme, interne Anwendungen und APIs, zusammengeführt in einer konsistenten Umgebung.
Brauchen wir ein Data Warehouse, bevor wir KI einführen?
Nicht immer. Das hängt von Ihren Systemen, dem Datenvolumen und Ihren Zielen ab – und manchmal lautet die Antwort: gar kein Warehouse.
Lassen sich Altsysteme einbeziehen?
Ja. In Altanwendungen liegen oft die wertvollsten Daten. Wir binden sie über APIs, Middleware oder eigene Konnektoren an – oder migrieren sie, wo das der bessere Weg ist.
Wie stellen Sie Datensicherheit und Governance sicher?
Rollenbasierte Zugriffe, Verschlüsselung, Audit-Logging, Governance-Richtlinien und abgesicherte Integrationen, damit die KI nur an die Daten kommt, an die sie darf.
Können Sie Daten für RAG und KI-Assistenten aufbereiten?
Ja. Wir ordnen, strukturieren und verbinden Ihr Geschäftswissen, damit abrufgestützte Systeme (RAG) korrekte und aktuelle Informationen finden.
Welche Unternehmen profitieren von diesem Service?
Jede Organisation, die mehrere Geschäftssysteme betreibt und KI, Automatisierung oder Analytics plant – Hersteller, Großhändler, Einzelhändler, E-Commerce-Unternehmen, SaaS-Anbieter.
Können Sie bestehende Datenpipelines verbessern, statt sie neu zu bauen?
Ja. Wir bewerten den Bestand, finden die Engpässe und Qualitätsprobleme und beheben sie, ohne Ihre Infrastruktur zu ersetzen.
Bieten Sie nach der Einführung laufenden Support?
Ja – Support, Wartung, Monitoring und Erweiterungen, wenn sich Ihre Systeme ändern. Die Plattform und ihre Accounts bleiben auf Ihren Namen.
Eine KI-taugliche Datenbasis aufbauen
Sagen Sie uns, in welchen Systemen Ihre Daten liegen und was Sie darauf aufbauen wollen. Sie sprechen direkt mit dem Entwickler, der es bauen würde.
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