Datenaufbereitung für KI

KI-Projekte scheitern selten an der Technologie, fast immer an den Daten

Sie können ein gutes RAG-System aufsetzen, einen leistungsfähigen Chatbot konfigurieren oder einen gut konfigurierten Agenten bauen. Wenn die Daten dahinter unvollständig, veraltet oder in 15 verschiedenen Formaten verstreut sind, werden die Ergebnisse enttäuschen.

Datenaufbereitung ist der Schritt, den Unternehmen gern überspringen, der sich aber am meisten auszahlt.

Typische Ausgangssituation

• Produktinformationen stehen in Excel-Tabellen, PDFs und im Kopf des Produktmanagers
• Prozessdokumentation existiert in verschiedenen Versionen auf verschiedenen Laufwerken
• Kundendaten im CRM sind teilweise veraltet, mit Duplikaten und fehlenden Feldern
• Handbücher liegen als eingescannte PDFs vor, nicht durchsuchbar
• E-Mails enthalten wichtige Entscheidungen, die nirgendwo dokumentiert sind

All das ist normal. Aber bevor KI damit arbeiten kann, muss Ordnung rein.

Was wir konkret machen

• Daten-Inventur: Welche Daten haben Sie? Wo liegen sie? In welchem Format und Zustand?
• Qualitäts-Check: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität bewerten
• Strukturierung: Unstrukturierte Daten (PDFs, E-Mails, Notizen) in ein maschinenlesbares Format überführen
• Bereinigung: Duplikate entfernen, Fehler korrigieren, Lücken schließen
• Integration: Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und für KI-Systeme aufbereiten

Wann Datenaufbereitung nötig ist

Vor einem RAG-Projekt: Dokumente und Wissensdatenbanken für die KI-Suche vorbereiten. Die Qualität der RAG-Antworten hängt direkt von der Qualität der Eingangsdaten ab.

Vor einem Chatbot-Projekt: FAQs, Produktinfos und Prozessdokumentation so aufbereiten, dass der Chatbot zuverlässige Antworten geben kann.

Datensilos auflösen: Informationen aus CRM, ERP und Dateisystem zusammenführen, damit KI-Systeme auf eine einheitliche Wissensbasis zugreifen können.

Unser Ansatz

Wir schauen uns an, was Sie haben, und bringen es in eine Form, mit der KI zuverlässig arbeiten kann. Dabei geht es nicht um Perfektion, sondern um eine pragmatische Lösung, die mit vertretbarem Aufwand gute, praxistaugliche Ergebnisse liefert.

Warum Datenqualität so entscheidend ist, erklären wir im Blog-Artikel Warum die beste KI an Ihrer Ablage scheitert. Für die richtige Formatierung empfehlen wir den Artikel Markdown-Dateien: Wissensmanagement für KI. Wenn Sie eingescannte Dokumente oder komplexe PDFs haben, hilft unsere KI-Dokumentenverarbeitung beim automatischen Auslesen und Strukturieren.