Erfolgsfaktor Datenqualität

Warum „Garbage in, Garbage out“ mehr als nur ein Sprichwort ist

Eine umfassende Betrachtung darüber, wie saubere, vielfältige Datensätze die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen bilden und welche Risiken schlechte Daten bergen.

Einleitung

Die Aussage „Garbage in, Garbage out“ (GIGO) stammt ursprünglich aus der Informatik und bedeutet, dass ein Computerprogramm oder Algorithmus nur so gut sein kann wie die Daten, mit denen es gefüttert wird. Was zunächst trivial klingt, erweist sich in der modernen Daten- und KI-getriebenen Welt jedoch als fundamentale Wahrheit. Gerade in Bereichen wie Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI), wo Modelle selbstständig aus Daten lernen, kann eine mangelhafte Datenqualität katastrophale Folgen haben – von finanziellen Einbußen bis hin zu ernsthaften Fehlentscheidungen, die Menschenleben beeinflussen.

In diesem Beitrag beleuchten wir, warum Datenqualität der entscheidende Erfolgsfaktor für KI-Projekte ist. Wir zeigen auf, was unter guter Datenqualität zu verstehen ist, welche Konsequenzen schlechte Daten haben und wie Unternehmen systematisch für saubere und diverse Datensätze sorgen können.

Was ist Datenqualität?

Definition und Dimensionen

Datenqualität lässt sich nicht auf eine einzige Kennzahl reduzieren, sondern umfasst verschiedene Dimensionen, die – je nach Fachgebiet und Anwendungsfall – unterschiedlich stark gewichtet werden. Typische Dimensionen sind:

1. Vollständigkeit
   • Sind alle erforderlichen Datensätze vorhanden, um eine verlässliche Analyse oder Modellbildung durchzuführen?
2. Richtigkeit
   • Entsprechen die Werte in den Datensätzen der Realität oder sind sie fehlerhaft oder ungenau?
3. Konsistenz
   • Sind die Daten in sich stimmig, oder gibt es Widersprüche innerhalb eines Datensatzes (z. B. zwei unterschiedliche Geburtsdaten derselben Person)?
4. Aktualität
   • Sind die Daten noch relevant, oder sind sie veraltet und geben eine veraltete Realität wieder?
5. Eindeutigkeit
   • Lassen sich Datensätze klar voneinander abgrenzen, ohne redundante oder doppelte Einträge?
6. Relevanz
   • Liegen die benötigten Variablen vor, die für den Einsatzzweck notwendig sind, oder gibt es Lücken inhaltlicher Art?

Daten können nur dann eine Grundlage für zuverlässige KI-Modelle bilden, wenn alle diese Faktoren (weitgehend) erfüllt sind. Sind unter anderem Labels nicht korrekt definiert, verzerrt sich das gesamte Training eines Modells – mit negativen Folgen für dessen Vorhersagen.

Warum Datenqualität heute so entscheidend ist

In der Vergangenheit wurden in vielen Unternehmen Analysen auf relativ kleinen, überschaubaren Datenbeständen durchgeführt. Mit der digitalen Transformation und dem Boom von Big-Data-Plattformen erfassen Organisationen heute aber ungeheure Mengen an Informationen: von Kundendaten und Transaktionsprotokollen über Sensordaten in der Industrie bis hin zu Social-Media-Streams.

KI und ML leben von der Quantität, aber noch viel stärker von der Qualität dieser Daten.

• Große Datenmengen erhöhen zwar potenziell die Genauigkeit, doch wenn die Qualität unzureichend ist (viele fehlende, falsche oder unbrauchbare Werte), bringt das Volumen allein wenig.

„Garbage in, Garbage out“ – Wo liegt das Problem?

Funktionsweise von KI-Modellen

ML-Algorithmen lernen Muster aus Daten. Dabei versuchen sie, Zusammenhänge zu erkennen, um daraus Vorhersagen oder Klassifizierungen abzuleiten. Ein einfaches Beispiel ist ein Modell zur Kundenabwanderung (Churn Prediction): Es analysiert historische Daten zu Kunden, die gekündigt haben, und lernt daraus, welche Merkmale typisch für „Abwanderung“ sind. Anschließend wird versucht, diese Erkenntnisse auf neue Kundendaten anzuwenden, um einen möglichen Abgang frühzeitig zu erkennen.

Der Erfolg eines solchen Modells hängt entscheidend davon ab,

1. wie genau die relevanten Merkmale (Features) im Datensatz erfasst sind,
2. ob die Kennzeichnung (Labeling) korrekt ist und
3. ob die Daten überhaupt das reale Verhalten widerspiegeln.

Negative Effekte durch schlechte Datenqualität

• Falsche Vorhersagen: Ein Chatbot, der auf unsauberen Textdaten trainiert wurde, wird ungenaue Antworten liefern oder sogar unpassende Aussagen treffen.
• Fehlentscheidungen im Management: Wenn Prognosen für Absatz oder Lagerbestände auf unvollständigen oder verzerrten Daten beruhen, führt das zu falschen Investitionen, verpassten Chancen oder zu hohen Lagerkosten.
• Diskriminierende Algorithmen (Bias): Schlecht aufbereitete Daten, in denen bestimmte Bevölkerungsgruppen unterrepräsentiert sind, können zu diskriminierenden KI-Ergebnissen führen – z. B. wenn ein Kredit-Scoring-System systematisch Menschen aus ärmeren Regionen benachteiligt.
• Vertrauensverlust: Sobald sich Fehler und Fehleinschätzungen häufen, leidet das Vertrauen von Mitarbeitenden, Kund*innen und Geschäftspartnern in die Zuverlässigkeit eines Unternehmens.

In einer Welt, in der Daten zum „neuen Öl“ erklärt wurden, kann man sagen: Ist das Öl verunreinigt, läuft der Motor nicht richtig.

Konkrete Beispiele für unzureichende Datenqualität

Fallbeispiel aus dem Gesundheitswesen

Stellen wir uns ein KI-System vor, das Krankheitsbilder aus Röntgenaufnahmen erkennen soll. Werden diesem System jedoch mehrheitlich Bilder von jungen, weißen, männlichen Patienten gezeigt, lernt es nur eingeschränkt, wie Erkrankungen auf anderen Hauttönen oder bei älteren, weiblichen Personen aussehen könnten. Das Ergebnis: Die KI diagnostiziert bestimmte Krankheitsbilder bei diesen Gruppen deutlich schlechter. Hier besteht nicht nur ein Qualitäts-, sondern auch ein Diversitätsproblem (Bias).

Automatisierte Bewerbungsprozesse

Ein anderes Beispiel betrifft Recruiting-Software. Wenn in der Vergangenheit in einer Firma hauptsächlich Männer in Führungspositionen befördert wurden, spiegeln die Trainingsdaten diese Realität wider. Ein Algorithmus könnte daraus ableiten, dass männliche Bewerber grundsätzlich bevorzugt zu betrachten sind – was eine klare Verzerrung (Bias) darstellt. Fehlen zudem Kontextdaten (wie z. B. die tatsächliche Leistungsbewertung der Mitarbeitenden), kann der Algorithmus keine differenzierten Schlüsse ziehen.

E-Commerce und fehlerhafte Produktdaten

Ein Online-Händler, der seine Preise dynamisch anpasst, braucht korrekte Produkt- und Lagerbestände. Sind aber z. B. in den Produktbeschreibungen falsche Kategorien hinterlegt oder fehlen Angaben zur Verfügbarkeit, kann das Preissystem falsche Anpassungen vornehmen. Das führt mitunter zu Preissprüngen, die Kund*innen irritieren oder gar vergraulen, oder zu Lieferproblemen, wenn bestimmte Artikel nach wie vor als vorrätig gekennzeichnet werden, obwohl das Lager leer ist.

Die Rolle diverser und ausgeglichener Datensätze

Neben der allgemeinen Datenqualität ist Diversität ein entscheidender Aspekt. Ist der Datensatz nicht repräsentativ für die reale Welt, führt das zu systematischen Verzerrungen (Bias).

• Geografische Diversität: Ein KI-Modell für Spracherkennung sollte möglichst viele Akzente, Dialekte und Stimmlagen enthalten, um universell zu funktionieren.
• Soziale Diversität: Systeme, die auf demografische Informationen angewiesen sind, müssen unterschiedliche Geschlechter, Altersklassen oder soziale Milieus umfassen.
• Technische Diversität: Ein Algorithmus, der nur auf einer bestimmten Bildqualität oder bestimmten Lichtverhältnissen trainiert wurde, liefert unter anderen Bedingungen schlechte Ergebnisse.

Die mangelnde Berücksichtigung dieser Vielfältigkeit führt nicht nur zu Fehlern im Modell, sondern kann auch zur Benachteiligung bestimmter Gruppen oder Regionen führen. Gerade in sensiblen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Finanzdienstleistungen ist das ein massives Problem.

Qualitätsmanagement von Daten: Vorgehensweisen und Best Practices

Um die Datenqualität sicherzustellen und zu verbessern, sollten Unternehmen und Organisationen strategisch vorgehen.

Daten-Governance etablieren

Eine solide Daten-Governance legt fest,

• wie Daten erhoben,
• wo sie gespeichert,
• wie sie verarbeitet und
• wer für ihre Pflege und Aktualität verantwortlich ist.

Dies umfasst auch Richtlinien und Prozesse, beispielsweise für das Hinzufügen neuer Datenquellen, das Auflösen von Duplikaten oder das Löschen veralteter Informationen. Eine klare Verantwortlichkeit und Dokumentation sind essenziell.

Datenbereinigung (Data Cleaning)

Ein entscheidender Schritt ist das Data Cleaning. Hier werden Fehler korrigiert und Lücken geschlossen. Typische Aufgaben sind:

• Entfernen oder Korrigieren von Dubletten
• Überprüfung auf Inkonsistenzen (z. B. widersprüchliche Angaben zur Person)
• Auffüllen fehlender Werte durch plausible Schätzungen oder Imputationsmethoden
• Validieren von Datenformaten und -strukturen (z. B. E-Mail-Adressen, Datumswerte)

Data Profiling und Monitoring

Beim Data Profiling geht es darum, systematisch zu erfassen, welche Art von Daten vorliegen und welche Qualitätsprobleme existieren. Hierbei werden Statistiken erstellt, z. B. über

• den Anteil fehlender Felder,
• die Verteilung bestimmter Werte,
• die Häufigkeit von Ausreißern.

Regelmäßiges Monitoring stellt sicher, dass neu auftretende Fehler oder Anomalien schnell erkannt werden. Moderne Data-Quality-Tools automatisieren diesen Prozess, indem sie Datenströme kontinuierlich prüfen und bei Abweichungen Alarme auslösen.

Einsatz von Standards und Metadaten

Standardisierte Formate (z. B. ISO-Normen für Datumsangaben) und Metadaten (Informationen über die Daten, wie Erfassungszeitpunkt, Ersteller, Datentyp) erleichtern die Weiterverarbeitung und erhöhen die Konsistenz. Einheitliche Definitionen von Begriffen (Stichwort: „Single Source of Truth“) verhindern, dass Abteilungen verschiedene Begriffe für dieselben Dinge verwenden.

Datenqualität im Kontext von KI und Machine Learning

Feature Engineering

Ein wichtiger Bestandteil im ML-Projektzyklus ist das Feature Engineering. Dabei extrahiert man aus den Rohdaten die Merkmale, die entscheidend für das Training des Modells sind. Je höher die Datenqualität, desto einfacher und präziser lässt sich dieser Schritt durchführen. Anders herum macht eine mangelhafte Datenbasis das Feature Engineering komplex und fehleranfällig.

Trainings- vs. Testdaten

Damit ein KI-Modell verlässlich generalisiert, sollten Trainings- und Testdaten möglichst aus derselben „Welt“ stammen. Ein Modell wird zwar auf Trainingsdaten optimiert, seine Leistung wird jedoch auf unabhängigen Testdaten gemessen.

• Leckage („Leakage“) tritt auf, wenn im Training Informationen verwendet werden, die in der realen Anwendungssituation gar nicht verfügbar sind (z. B. zukünftige Datenpunkte).
• Overfitting kann entstehen, wenn das Modell spezifische Rauscher oder Verzerrungen in den Trainingsdaten „lernt“, die kein allgemeingültiges Muster darstellen.

Saubere, diverse Daten helfen, diese Fallstricke zu vermeiden. Sie sorgen dafür, dass das Modell tatsächlich jene Merkmale erfasst, die für die Vorhersage relevant sind – und nicht nur zufällige Korrelationen.

Datenqualität und ethische Aspekte (Bias)

Bei sensiblen Anwendungen – sei es in der Personalauswahl oder bei medizinischen Diagnosen – reicht es nicht, „nur“ korrekte Daten zu haben. Genauso wichtig ist die Frage, welche Daten gesammelt werden und wie sie im Modell gewichtet sind. Ein einseitiger Datensatz, der beispielweise historische Diskriminierung abbildet, kann die bestehenden Vorurteile in die Zukunft fortschreiben.

Somit ist Datenqualität stets auch ein ethisches Thema. Es geht nicht nur um technische Korrektheit, sondern um den verantwortungsvollen Umgang mit der Macht, die Daten und Algorithmen in der heutigen Gesellschaft haben.

Folgen schlechter Daten: Risiken und Schadensszenarien

Wirtschaftliche Einbußen

Schlechte Daten führen zu Fehlinvestitionen, falschen Prognosen und ineffizienten Prozessen. Studien haben gezeigt, dass mangelnde Datenqualität Unternehmen erhebliche Summen kosten kann. Beispielsweise kann ein fehlerhaftes CRM-System zu verpassten Vertriebschancen führen, weil wichtige Kundendaten nicht rechtzeitig aktualisiert oder falsch hinterlegt sind.

Image- und Vertrauensverlust

Wenn Unternehmen Fehler in ihren KI-basierten Produkten oder Dienstleistungen machen, bricht nicht nur die Effizienz ein, sondern auch der Ruf kann massiv leiden. Ein prominentes Beispiel ist, wenn ein Chatbot rassistische oder diskriminierende Aussagen trifft. Die Ursache dafür liegt häufig in verzerrten Trainingsdaten, doch für die Öffentlichkeit ist es der Algorithmus – und damit das Unternehmen – selbst, das diese Äußerungen getätigt hat.

Rechtliche Konsequenzen

In Zeiten strenger Datenschutzgesetze (etwa der DSGVO in der EU) kann der Umgang mit fehlerhaften Daten auch juristische Folgen haben. Werden personenbezogene Daten falsch verarbeitet oder Dritten unrechtmäßig offengelegt, drohen hohe Bußgelder. Zudem können Haftungsfragen entstehen, wenn anhand schlechter Daten kritische Entscheidungen getroffen werden (z. B. in Medizin oder Verkehrstechnik).

Schritte zu besserer Datenqualität – Ein Leitfaden

Um die Datenqualität nachhaltig zu verbessern, empfiehlt es sich, systematisch und ganzheitlich vorzugehen:

1. Bewusstsein schaffen
   • Alle Stakeholder (Management, Fachabteilungen, IT) müssen verstehen, dass die Datenqualität kein „IT-Problem“ ist, sondern eine geschäftskritische Bedeutung hat.
2. Verantwortlichkeiten klären
   • Wer ist „Data Owner“ für welche Bereiche? Klare Rollen und Prozesse helfen, Unklarheiten zu vermeiden.
3. Datenerfassung optimieren
   • Quellen prüfen: Welche Datenquellen sind zuverlässig, welche nicht? Wie kann man bei der Erfassung (z. B. im Kundenkontakt) schon Fehler verhindern?
4. Standardisieren und validieren
   • Eine einheitliche Form von Datumsfeldern, ein zentrales Verzeichnis für Artikelnummern etc. Richtlinien und automatische Plausibilitätschecks reduzieren Fehleingaben.
5. Regelmäßige Audits und Data Profiling
   • Durch laufende Überprüfung der Daten lassen sich Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen. Tools zum Data Profiling liefern Kennzahlen zur Datenqualität.
6. Kulturelle Verankerung
   • Datenqualität sollte Teil der Unternehmenskultur werden. Das bedeutet, Schulungen für Mitarbeitende und Belohnungssysteme, wenn Daten korrekt erfasst und gepflegt werden.
7. Technische Unterstützung
   • Moderne Softwarelösungen für Master Data Management (MDM), Data Quality Management (DQM) und Datenbereinigung können viel automatisieren. Hier lohnt es sich, in effiziente Tools zu investieren.

Zukunftsperspektiven: Datenqualität in einer Welt mit wachsender Datenflut

Die Datenmenge wächst exponentiell, nicht zuletzt durch das Internet of Things (IoT), Social Media und verschiedene Cloud-Dienste. Diese Entwicklung wird anhalten und Unternehmen vor die Herausforderung stellen, immer mehr Daten – in immer kürzeren Zyklen – zu verarbeiten.

Automatisiertes Datenqualitätsmanagement: Zukünftig werden KI-Systeme selbst bei der Datenbereinigung helfen, indem sie Unregelmäßigkeiten erkennen und Lösungsvorschläge unterbreiten. So können ML-Modelle eigenständig „lernen“, welche Werte plausibel sind und welche eher nicht.

Data Lakes und Data Mesh: In modernen Datenarchitekturen wie Data Lakes oder dem Data Mesh-Konzept wird verstärkt darauf geachtet, dass Daten lokal verantwortet werden, aber dennoch in einer übergreifenden Struktur auffindbar sind. Hier wird die Datenqualität zu einem kollektiven Anliegen, das über Abteilungsgrenzen hinweg koordiniert werden muss.

Real-Time Analytics: Je mehr Prozesse in Echtzeit analysiert und gesteuert werden (z. B. in der Logistik oder der Finanzwelt), desto wichtiger wird sofortige Datenqualität. In Millisekunden Entscheidungen zu treffen, erfordert nahezu fehlerfreie Datenpipelines, da Zeit für aufwendige Nachbereinigung fehlt.

Fazit: Datenqualität als Schlüsselfaktor für den KI-Erfolg

„Garbage in, Garbage out“ ist weit mehr als nur ein alter Informatikerspruch. In Zeiten, in denen Künstliche Intelligenz komplexe Entscheidungen trifft, wird Datenqualität zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Schlechte, unvollständige oder verzerrte Daten gefährden nicht nur die Genauigkeit von Vorhersagen, sondern auch das Vertrauen von Kund*innen, Mitarbeitenden und Öffentlichkeit in diese Technologien.

• Saubere, diverse Datensätze sind ein Muss, um Diskriminierung (Bias) zu vermeiden und faire Ergebnisse zu gewährleisten.
• Ein umfassendes Datenqualitätsmanagement mit klarer Governance, Prozessdefinition und Technologielösungen bildet das Fundament für jede erfolgreiche KI-Strategie.
• Der kulturelle Aspekt spielt eine wesentliche Rolle: Nur wenn alle im Unternehmen verstehen, dass Datenqualität keine reine „IT-Aufgabe“ ist, sondern einen direkten Einfluss auf den Geschäftserfolg hat, können nachhaltige Verbesserungen erreicht werden.

In einer Welt, in der Datenmengen weiter explodieren, wird das Thema Datenqualität sogar noch wichtiger werden. Die Zukunft liegt in automatisierten, integrativen und intelligenten Lösungen, die Datenanomalien in Echtzeit erkennen und beheben können. Umso eher sollten Organisationen heute in den Aufbau einer leistungsfähigen, qualitativ hochwertigen Datenbasis investieren – damit KI-Projekte mehr sind als nur ein Modewort und tatsächlich Mehrwert für das Unternehmen und die Gesellschaft schaffen.