Quicklinks

    Transformieren Sie Ihre Analysen

    Decken Sie verborgene Erkenntnisse in Ihren Daten auf

    Kostenlose Testversion beginnen

    Was sind KI-fähige Daten?

    KI-fähige (oder KI-taugliche) Daten sind Daten, die für einen spezifischen KI-Use-Case aufbereitet wurden, mit dem Kontext und den Kontrollen, die das System benötigt, um sie optimal zu nutzen. Sie sind genau auf die Art und Weise zugeschnitten, wie das Modell die Daten abruft und interpretiert. So müssen Teams keine allgemeinen Daten in einen Workflow zwingen, für den diese nicht ausgelegt sind.

    KI-fähige Daten müssen für die jeweilige Aufgabe geeignet sein. Ein Support-Assistent benötigt möglicherweise gut gekennzeichnete Dokumente und strenge Zugriffskontrollen, während ein Prognosemodell auf historischen Daten basiert, die weiterhin die aktuellen Geschäftsbedingungen widerspiegeln. Dasselbe Dataset kann für eine Anwendung gut geeignet, für eine andere jedoch völlig ungeeignet sein.

    Die Bereinigung der Daten ist ein guter Ausgangspunkt für KI-Readiness, aber Data Analysts wissen, dass selbst eine aufgeräumte Tabelle Probleme verursachen kann. KI-Systeme interpretieren Werte im Kontext, daher kann ein vager Feldname oder eine veraltete Geschäftsdefinition ein Modell in die falsche Richtung lenken, selbst wenn jede Zeile technisch korrekt ist. Datenbereinigung und Datenqualität tragen zur Stärkung der Grundlage bei, bei der KI-Readiness geht es jedoch um eine praktischere Frage: Kann das System diese Daten für die jeweilige Aufgabe korrekt nutzen?

    Auch die Art der Daten spielt eine Rolle. Strukturierte Daten und unstrukturierte Inhalte stellen unterschiedliche Anforderungen an ein KI-System, insbesondere wenn Bedeutung oder Kontext nicht offensichtlich sind. Die Analyse unstrukturierter Daten hilft Teams dabei, diese Unterschiede zu bewältigen. McKinsey empfiehlt, beides durch eine gesteuerte, wiederverwendbare Datengrundlage zu unterstützen, damit Teams dieselben Standards auf alle KI-Projekte anwenden können.

    Diese Grundlage ist mehr als ein technisches Nice-to-have. IDC nennt mangelhafte Datenqualität als einen Grund dafür, warum fast 50 % der KI-gestützten digitalen Use Cases ihre ROI-Ziele im Jahr 2026 voraussichtlich verfehlen werden. Aus diesem Grund sollte Daten-Readiness bereits bei der Konzeption des KI-Workflows berücksichtigt werden und nicht erst kurz vor dem Launch als Bereinigungsauftrag behandelt werden.

    Wie KI-fähige Daten in Geschäft und Daten angewendet werden

    Teams bereiten KI-fähige Daten so auf, wie das jeweilige System sie verwenden wird. Ein Abruf-Assistent funktioniert beispielsweise am besten, wenn Dokumente in verständliche Passagen unterteilt und mit Metadaten getaggt sind, die auf die richtigen Inhalte verweisen. Der Workflow muss zudem die korrekten Berechtigungen für jede/n Benutzer:in anwenden. Für Prognosemodelle ist eine andere Aufbereitung erforderlich, die auf historischen Daten basiert, die zum Ergebnis passen, das das Modell prognostizieren soll.

    Auch wenn Data Analysts das Modell nicht selbst erstellen, gestalten sie einen Großteil der Arbeit daran, indem sie die richtigen Datenquellen auswählen und Geschäftsdefinitionen in die aufbereiteten Daten einfließen lassen. Sie müssen außerdem prüfen, ob die Beispiele das widerspiegeln, womit das KI-System im realen Einsatz konfrontiert sein wird, und nicht nur die Datensätze, die am einfachsten vorzubereiten waren.

    Wenn der Workflow in den Produktivbetrieb übergeht, ist Konsistenz umso wichtiger. Die Regeln für die Datenvorbereitung müssen stets auf die gleiche Weise angewendet werden, und Änderungen an den Datenquellen müssen erkannt werden, bevor sie die Ergebnisse verfälschen. Teams sollten in der Lage sein, neue Dokumentformate oder Kundensegmente zu bewältigen, ohne die Anwendung von Grund auf neu erstellen zu müssen.

    Diese Disziplin in der Produktion ist besonders wichtig, wenn ein Pilotprojekt beginnt zu skalieren. Gartner berichtet, dass 63 % der Unternehmen entweder nicht über die geeigneten Datenmanagement-Verfahren für KI verfügen oder sich diesbezüglich unsicher sind. Das Unternehmen prognostiziert zudem, dass Organisationen bis Ende 2026 60 % der KI-Projekte einstellen werden, die nicht durch KI-fähige Daten gestützt werden. Wenn die erforderliche Readiness frühzeitig in den Workflow integriert wird, lässt sich verhindern, dass ein vielversprechendes Pilotprojekt scheitert, sobald es für das Unternehmen zu einem wichtigen Bestandteil der täglichen Arbeit wird.

    Teams wenden diese Verfahren bei verschiedenen gängigen KI-Anwendungen an:

    • Retrieval-Augmented Generation: Dokumente werden in nutzbare Passagen unterteilt, bevor ein KI-Assistent sie durchsucht. Metadaten helfen dem System, relevantes Material zu finden, während Berechtigungen bestimmen, welche Inhalte die jeweiligen Benutzer:innen abrufen können.
    • Predictive Modeling (bzw. prädiktive Modellierung): Historische Daten müssen mit den Ergebnissen einer Prognose oder eines Risikowerts übereinstimmen. Data Analysts prüfen zudem auf Lücken oder Änderungen der Geschäftsregeln, die dazu führen könnten, dass frühere Muster irreführende Schlüsse zulassen.
    • Klassifizierung und Triage: Einheitliche Labels unterstützen das KI-System bei der Kategorisierung von Fällen oder der Weiterleitung von Anfragen. Wenn Labels je nach Prüfer:in variieren, lernt das Modell möglicherweise persönliche Gewohnheiten anstelle der Unterscheidungen, die für das Unternehmen wichtig sind.
    • Generative Berichterstattung: Freigegebene Kennzahlen und geschäftliche Definitionen bilden eine verlässliche Grundlage für die Erstellung von Zusammenfassungen durch das KI-System. Prüfer:innen können jede Aussage bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen, bevor sie diese veröffentlichen.
    • Modellüberwachung: Teams vergleichen die Eingabedaten aus dem Produktivbetrieb mit den Daten, die während der Entwicklungsphase verwendet wurden. Signifikante Abweichungen können eine Überprüfung auslösen, noch bevor die Ergebnisse beeinträchtigt werden.

    Mit der Alteryx Plattform können Data Analysts die Vorbereitungsarbeiten wiederverwenden, ohne sie von Geschäftsregeln oder Governance zu trennen. Wenn sich der KI-Use-Case ändert, können sie den Workflow bei Bedarf anpassen, anstatt den gesamten Prozess neu aufzubauen.

    So funktionieren KI-fähige Daten

    Es gibt keine universelle Readiness-Checkliste, die für jedes KI-Projekt gleichermaßen funktioniert. Der Prozess beginnt mit der geschäftlichen Aufgabenstellung. Von dort aus wird rückwärts ermittelt, welche Anforderungen die Daten erfüllen müssen. Teams überprüfen diese Anforderungen kontinuierlich, während sich das Modell weiterentwickelt oder in die Produktion übergeht.

    Ein praktischer Workflow für KI-fähige Daten folgt in der Regel diesen Schritten:

    1. Use Case definieren: Beschreiben Sie konkret, welches Geschäftsergebnis das KI-System unterstützen soll. Legen Sie fest, wer das Ergebnis nutzen wird und was damit erreicht werden soll.
    2. Quelldaten identifizieren: Finden Sie die Datensätze oder Inhalte, die die Aufgabe unterstützen können. Stellen Sie sicher, dass jede Quelle häufig genug aktualisiert wird, damit der Workflow zuverlässig genutzt werden kann.
    3. Readiness-Kriterien festlegen: Entscheiden Sie, welche Inhalte die Daten aufweisen müssen und wie aktuell sie sein sollen. Die Kriterien sollten die Auswirkungen unvollständiger oder fehlerhafter Ergebnisse berücksichtigen.
    4. Aktuellen Status profilieren: Verwenden Sie Datenprofilierung, um fehlende Werte oder unerwartete Muster aufzudecken. Dies hilft Teams, sich auf Probleme zu konzentrieren, die den Use Case beeinträchtigen könnten, anstatt jede Unvollkommenheit zu beheben.
    5. Daten vorbereiten: Lösen Sie Probleme, die das Modell verwirren oder seine Ausgabe verfälschen könnten. Strukturierte Daten erfordern möglicherweise standardisierte Werte und klarere Felddefinitionen. Bei unstrukturierten Inhalten können Teams ein Dokument in kleinere Abschnitte unterteilen, die ein KI-System abrufen kann, ohne dabei den Kontext zu verlieren.
    6. Geschäftskontext und Nachvollziehbarkeit hinzufügen: Fügen Sie Metadaten hinzu, die erläutern, welche Inhalte die aufbereiteten Daten enthalten und wie sie interpretiert werden sollten. Wenn Dokumente unterteilt oder transformiert wurden, sollte die Verknüpfung mit der ursprünglichen Quelle erhalten bleiben, damit Data Analysts eine Antwort überprüfen oder veraltete Inhalte ersetzen können.
    7. Nutzungskontrollen anwenden: Nutzen Sie Data Governance, um den Zugriff und die zulässige Nutzung zu verwalten. Diese Kontrollen sollten auch dann für die Daten gelten, wenn sie in ein Modell oder eine KI-Anwendung übernommen werden.
    8. Ergebnis validieren: Testen Sie die aufbereiteten Daten mit dem vorgesehenen Workflow, anstatt sie isoliert zu überprüfen. Wenn das Ergebnis nicht den Erwartungen entspricht, verfolgen Sie das Problem bis zur relevanten Quelle oder Vorbereitungsregel.
    9. Änderungen überwachen: Achten Sie auf Aktualisierungen der Quelle oder Abweichungen, die die Daten weniger nützlich machen könnten. Teams können den betroffenen Teil des Workflows aktualisieren, anstatt alles neu aufbauen zu müssen.

    Ein Dataset kann die erste Prüfung bestehen und später dennoch weitere Arbeit erfordern. Gartner beschreibt KI-Readiness als eine fortlaufende Datenmanagementpraxis, da sich die Anforderungen mit dem Wandel des Use Case ändern können. Teams sollten kontinuierlich prüfen, ob die Daten noch das erwartete Ergebnis unterstützen, und den Workflow aktualisieren, wenn sich ein Modell oder Quellsystem ändert.

    Gängige Herausforderungen bei der Vorbereitung KI-fähiger Daten

    Selbst ein gut konzipiertes Projekt kann ins Stocken geraten, wenn die zugrunde liegenden Datenpraktiken fragmentiert sind. Data Analysts wissen zwar möglicherweise, was das Modell benötigt, verbringen aber dennoch Stunden damit, die richtige Quelle zu finden oder Felder zu entschlüsseln, die nie dokumentiert wurden. Unklare Zuständigkeiten schaffen ein weiteres Problem, insbesondere wenn niemand weiß, wer den Zugriff genehmigen oder eine strittige Definition klären darf.

    Zu den häufigsten Hürden bei der Vorbereitung KI-fähiger Daten gehören:

    • Über nicht verbundene Plattformen verteilte Daten
    • Metadaten, die weder Bedeutung noch beabsichtigte Verwendung erklären
    • Unklare Verantwortlichkeiten bei Zugriffsentscheidungen
    • Legacy-Pipelines, die veraltete Daten erzeugen
    • Governance-Lücken bei Berechtigungen und Datenherkunft

    Daten müssen nicht perfekt sein. Sie müssen lediglich die Anforderungen der Aufgabe erfüllen, wobei Mechanismen zur Datenbeobachtung (Data Observability) sicherstellen, dass wichtige Änderungen erkannt werden. Wenn sich der Use Case weiterentwickelt, können Teams den Workflow feinjustieren, anstatt von vorne zu beginnen.

    Use Cases

    Im gesamten Unternehmen ändern sich KI-fähige Daten mit der Entscheidung, die ein Team unterstützen möchte. Ein Marketingmodell erfordert nicht dieselbe Vorbereitung oder dieselben Kontrollen wie ein HR-Workflow. Daher muss jede Funktion die Daten an ihre eigene Arbeit anpassen.

    Hier sind einige Beispiele dafür, wie verschiedene Geschäftsbereiche KI-fähige Daten nutzen:

    • Marketing: Um Kampagnen zu personalisieren, ohne doppelte oder widersprüchliche Kundenprofile zu erstellen, müssen Marketingteams Datensätze kanalübergreifend abgleichen. Einwilligungsregeln sollten bei jedem KI-Workflow für diese Daten übernommen werden.
    • Vertriebs- und Umsatzoperationen: Regionale Unterschiede in den Phasen von Verkaufschancen können das Pipeline-Bewertungssystem unzuverlässig machen. Standarddefinitionen geben Prognosemodellen ein klareres Bild davon, wie sich Deals entwickeln.
    • Kundenservice: Ein KI-Assistent ist nur so hilfreich wie das Material, das ihm zugrunde liegt. Support-Teams benötigen freigegebene Wissensartikel und Fallstudien mit Berechtigungen, die verhindern, dass vertrauliche Kontodaten in die falschen Antworten gelangen.
    • Lieferkette und Betrieb: Wenn Nachfragesignale verspätet eintreffen, haben Planer:innen weniger Zeit zu reagieren. Rechtzeitige Produkt- und Lieferantendaten können KI-Modellen dabei helfen, potenzielle Engpässe zu erkennen, bevor sie dringlich werden.
    • Personalwesen: Personalmodelle sind mit höheren Datenschutz- und Bias-Risiken verbunden als viele andere Anwendungen. Personalabteilungen benötigen einen kontrollierten Zugriff und eine sorgfältige Überprüfung, ob vergangene Entscheidungen zukünftige Empfehlungen unfair beeinflussen könnten.

    Branchenbeispiele

    Der Branchenkontext verändert das Bild erneut. Im Gesundheitswesen müssen Teams Aspekte wie medizinische Fachsprache und Patientendatenschutz berücksichtigen, während für Hersteller eher die zeitliche Erfassung der Sensordaten und die Wartungshistorie im Vordergrund stehen.

    Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Sektoren KI-fähige Datenpraktiken adaptieren:

    • Finanzdienstleistungen: Die Betrugserkennung hängt von der Reihenfolge und dem Zeitpunkt der Transaktionen ab. Banken müssen diese Abfolge wahren, ohne Kundendaten an Workflows weiterzugeben, die diese Informationen nicht benötigen.
    • Gesundheitswesen: Zwei klinische Systeme können denselben Zustand auf unterschiedliche Weise beschreiben. Die Zuordnung dieser Begriffe sorgt für eine konsistentere Krankengeschichte, die ein KI-System besser verarbeiten kann. Wenn Kontext fehlt, bleibt die Prüfung durch einen Menschen jedoch wichtig.
    • Fertigung: In der Produktion ist ein Sensormesswert ohne einen korrekten Zeitstempel wenig aussagekräftig. Wartungsdaten helfen dem Modell, zwischen einer Störung an der Anlage und einer geplanten Stillstandszeit zu unterscheiden.
    • Einzelhandel: Für die Erstellung von Produkttexten mit generativer KI bieten standardisierte Produktattribute eine verlässliche Grundlage. Freigaberegeln können nicht belegte Aussagen erkennen, bevor sie für Kund:innen sichtbar werden.
    • Öffentlicher Sektor: Systeme zur Prüfung der Anspruchsberechtigung benötigen eine klare Rückverfolgbarkeit zum Quelldatensatz. Wenn jemand ein Ergebnis anficht, sollten die zuständigen Mitarbeiter:innen nachvollziehen können, welche Informationen das Ergebnis beeinflusst haben und ob diese Informationen aktuell waren.

    Häufig gestellte Fragen

    Sind KI-fähige Daten dasselbe wie saubere Daten?

    Saubere Daten und KI-fähige Daten überschneiden sich, aber sie sind nicht dasselbe. Ein Dataset kann korrekt und einheitlich formatiert sein und dennoch den Kontext vermissen lassen, den ein KI-System benötigt. Teams müssen zudem wissen, woher die Daten stammen und ob sie für die Aufgabe verwendet werden dürfen.

    Müssen KI-fähige Daten strukturiert sein?

    KI-fähige Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. KI-Systeme können mit Datenbankeinträgen arbeiten, aber auch Dokumente oder Bilder nutzen. Entscheidend ist, wie gut die jeweilige Datenart für den vorgesehenen Zweck aufbereitet wurde. Eine Dokumentenbibliothek benötigt beispielsweise aussagekräftige Metadaten und klare Zugriffsregeln, bevor sie mit einem KI-Assistenten verbunden wird.

    Wie lässt sich die KI-Readiness von Daten messen?

    Die meisten Teams messen die Readiness anhand eines spezifischen Use Cases, anstatt sich auf eine unternehmensweite Bewertung zu verlassen. Sie prüfen, ob die Daten die Bedingungen widerspiegeln, denen das System begegnen wird, und ob sie aktuell genug für den Auftrag sind. Lücken, die das Ergebnis verfälschen könnten, erfordern ebenfalls Aufmerksamkeit. Risikoreichere Anwendungen erfordern in der Regel mehr Tests und strengere Kontrollen.

    Wer ist für die KI-Readiness von Daten verantwortlich?

    Daten KI-fähig zu machen, ist eine Aufgabe, an der mehrere Teams beteiligt sind, dennoch benötigt jeder Teilbereich eine verantwortliche Person. Data Analysts definieren die geschäftliche Bedeutung und helfen bei der Festlegung von Readiness-Kriterien. Entwicklungsteams machen den Vorbereitungsprozess wiederholbar, während während Daten- und Governance-Verantwortliche festlegen, wie die Informationen verwendet werden dürfen.

    Können Altdaten für KI verwendet werden?

    Altdaten können KI unterstützen, wenn Teams verstehen, was die Felder bedeuten, und die Informationen konsistent aufbereiten können. Schwieriger gestaltet sich die Situation bei fehlenden historischen Daten oder undokumentierten Änderungen an Geschäftsregeln. Durch Formatierung lässt sich eine unübersichtliche Datei zwar reparieren, aber ein Kontext, der nie erfasst wurde, kann nicht wiederhergestellt werden.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Daten vorbereitet für KI
    • Modellbereite Daten
    • KI-aufbereitete Daten

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft: August 2026

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.