Vielen Unternehmen fehlt die notwendige Datenbasis, um aus generativer KI das Optimum herauszuholen.
Generative künstliche Intelligenz (KI) weckt die Fantasie vieler Menschen auf der ganzen Welt. Organisationen aller Branchen und Märkte beginnen, diese neue Technologie für sich zu nutzen. Sie stossen damit eine disruptive Veränderung ihrer Geschäftsmodelle an und entwickeln neuen Formen der Wertschöpfung. Die Unternehmen werden neue Strategien entwickeln, um das Maximum aus der KI herauszuholen. Die Nutzung wird also weiter wachsen.
Die Beratungsfirma McKinsey & Company schätzt das wirtschaftliche Potenzial der KI auf 7 Billionen US-Dollar. Die Auswirkungen auf die Produktivität nach Sektoren beschreibt sie wie folgt: «Rund 75 % der von der KI geschaffenen Werte verteilen sich auf die vier Bereiche Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung.»
Die KI verarbeitet riesige Datenmengen in einer schnellen und iterativen Art und Weise. Dank intelligenten Algorithmen lernt sie, Muster und Merkmale zu erkennen und verstehen. Das befähigt sie, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Damit die KI aber richtig funktioniert, braucht sie ein Fundament an sauberen und validen Daten. Ohne eine solche Datenbasis besteht die Gefahr, dass Prognosen und Entscheidung nicht korrekt sind und die Wirkung der KI verpufft.
Viele Unternehmen tun sich nach wie vor schwer beim Management ihrer Daten. Veraltete, unstrukturierte und unzuverlässige Daten sind oft immer noch die Regel. Fehler in der Rechtschreibung oder Zeichensetzung, veraltete oder unvollständige Daten, nicht richtig zugeordnete Daten sowie Duplikate im Datenbestand sind die häufigsten Fehler und die Ursache für schlechte Datenqualität. Führt man solche Daten der KI zu, dann sind Verzerrungen, Fehler und sogenannte halluzinatorische Ergebnisse die Folge. Garbage in, garbage out.
Der professionelle Dienstleister Deloitte warnt in einem aktuellen Bericht, dass eine KI nur dann ihr Potenzial entfaltet, wenn ihr eine solide Datenbasis zugrunde liegt. «Um KI erfolgreich einzusetzen, müssen Organisationen Probleme beim Datenmanagement angehen und schlechte Datenqualität beheben. Sie müssen bessere Verfahren zur Verwaltung, Bereinigung und Anreicherung von Daten einführen. Nur dann sind sie in der Lage, umfassende und ehrgeizige Ziele für die KI zu erreichen. Viele haben beim Datenmanagement die notwendige Reife noch nicht erreicht. Aus diesem Grund scheitert rund ein Drittel aller KI-Initiativen», so der Bericht.
Unternehmen haben Zugang zu riesigen Datenmengen. Doch in vielen Fällen verhindern Mängel im Datenmanagement, optimale Ergebnisse zu erzielen. Unternehmen sind sich der Bedeutung von Daten als strategische Assets schon lange bewusst und rücken daher datenzentrierte Strategien und datengetriebenes Wachstum in den Fokus. Wenn die Datenmengen immer grösser werden und aus unterschiedlichen Quellen stammen, dann ist die Zusammenführung und das Management eine immer grösser werdende Herausforderung.
«Die Organisationen verfügen zwar über riesige Datenmengen, die Daten sind aber nur selten untereinander verknüpft und so integriert, damit sie sich voll entfalten können», so Deloitte. «Diese Hürde erschwert es den Unternehmen, aus den intern und extern generierten Daten einen Nutzen zu ziehen. Wenn vollständige und standardisierte Daten fehlen, werden wichtige Informationen oft übersehen. Auf Basis schlechter Daten erstellte Analysen und Berichte sind dann möglicherweise fehlerhaft.»
Daten sind das Fundament in Marketing und Vertrieb
Saubere, vollständige und valide Daten sind die Voraussetzung, um Kampagnen erfolgreich durchzuführen und die Nutzung von KI-getriebener Technologie auszubauen. Daten bilden die Grundlage für die Modelle, die im Marketing und Vertrieb und anderen Bereichen zum Einsatz kommen.
Der Daten-Governance kommt eine grosse Bedeutung zu, um Richtlinien für den Umgang mit Daten festzulegen und Qualitätsstandards zu etablieren. Damit wird das Einsickern von Daten minderwertiger Qualität in den Datenstamm verhindert. Kundendaten werden priorisiert aufbereitet und gesteuert. Organisationen nutzen allgemein festgelegte Definitionen und Attribute plattformübergreifend und ermöglichen einen freien Fluss der Daten zwischen den Systemen.
Die Stammdaten-Lösungen von Dun & Bradstreet ermöglichen es, das Wachstum zu fördern und Risiken zu managen. Die Unternehmen verbinden Datensilos miteinander und gestalten ihre Prozesse bis zur Wertschöpfung effizienter. Sie erhalten einen Überblick über Hierarchien und Geschäftsverbindungen von Kunden und Lieferanten, verbessern die End-to-End-Prozesse und managen Risiken effizienter.
Das bringt die folgenden Vorteile:
- Beschleunigte Wertschöpfung: Sie steuern Arbeitsprozesse durch KI/ML-gestützte Automatisierung. Das steigert die Produktivität und Effizienz teamübergreifend und senkt gleichzeitig die Kosten.
- Datensilos eliminieren und Schaffung einer Single Source of Truth: Die Dun & Bradstreet Data Cloud liefert Daten und Insights zu Organisationen weltweit. Die Dun & Bradstreet D-U-N-S®-Nummer dient als eindeutige Kennung, die Daten über Anwendungen und Systeme hinweg bereitstellt.
- Abbildung von Hierarchien und Geschäftsbeziehungen: Verschaffen Sie sich einen transparenten Blick auf komplexe Geschäftsbeziehungen, Hierarchien und Unternehmensverflechtungen. So erhalten Sie einen umfassenden Überblick über Kunden und Lieferanten und managen Risiken erfolgreich.
Die Stammdaten-Lösungen von Dun & Bradstreet liefern Marketing- und Vertriebsteams die Erkenntnisse, um Leads zu qualifizieren und priorisieren und somit Umsatz und Wachstum zu fördern. Zu den strategischen Vorteilen gehören:
- Segmentierung und Targeting
- Neukundengewinnung, Kundenbindung
- Erkennen von Verkaufschancen
- Übergabe (Routing) von Accounts und Leads
Mit D&B Connect haben Sie die Möglichkeit, Ihre Daten direkt anzureichern, zu überwachen und mit der Dun & Bradstreet Datencloud zu vergleichen, um sicherzustellen, dass Ihre Datensysteme verlässliche Daten enthalten, die zu Ihrem Wachstum beitragen können.
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