Digitalisierung und Klimaneutralität gehen Hand in Hand. Doch auf dem Weg zu einer zukunftsfähigen und nachhaltigen Wirtschaft begegnen uns oft Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Eine davon ist die Qualität unserer Daten.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Ihre Energieeffizienz optimieren oder Ihre Produktionsprozesse nachhaltiger gestalten. Die Basis dafür sind Ihre Daten. Aber was passiert, wenn diese Daten unvollständig, fehlerhaft oder widersprüchlich sind? Ganz einfach: „Garbage in – Garbage out“. Ihre sorgfältig geplanten KI-Projekte laufen Gefahr, ins Leere zu laufen und wertvolle Ressourcen zu verschwenden.

In diesem Beitrag beleuchten wir, warum saubere Daten das A und O für erfolgreiche KI-Anwendungen sind, insbesondere im Kontext der digitalen Transformation und der Klimaneutralität im Mittelstand. Wir zeigen Ihnen die wichtigsten Aspekte auf, wie Sie mit sogenannten „Dirty Data“ umgehen können, damit Ihre Innovationsbestrebungen Früchte tragen.

Warum Datenqualität so entscheidend ist

KI-Modelle lernen aus Mustern in Ihren Daten. Sind diese Muster durch „Unsauberkeiten“ verwischt, kann die KI relevante Zusammenhänge nicht erkennen oder interpretiert Fehler als gültige Muster. Die Folgen können gravierend sein:

• Ungenauigkeiten und Fehlentscheidungen: Ihre KI liefert nicht die erwarteten Ergebnisse.
• Verzerrte Ergebnisse (Bias): Dies kann sogar zu diskriminierenden Entscheidungen führen.
• Vertrauensverlust: Sie können sich nicht auf Ihre KI-Systeme verlassen.
• Höhere Kosten: Durch notwendige Datenbereinigungen oder falsche Entscheidungen.
• Erschwerte Trend- und Mustererkennung: Wichtige Einsichten bleiben verborgen.

Qualitätskriterien – Worauf Sie achten sollten

Um die Qualität Ihrer Daten zu beurteilen, helfen Ihnen folgende Kriterien:

• Genauigkeit: Entsprechen Ihre Daten der Realität?
• Relevanz: Sind die Daten für Ihre spezifischen Fragestellungen nützlich?
• Aktualität: Sind Ihre Daten auf dem neuesten Stand?
• Konsistenz: Stimmen Ihre Daten über verschiedene Quellen hinweg überein?
• Vollständigkeit: Sind alle notwendigen Informationen vorhanden?
• Einheitlichkeit: Liegen Ihre Daten in einem konsistenten Format vor?
• Einzigartigkeit: Gibt es keine unnötigen Doppelungen?

Die häufigsten Stolpersteine – und wie Sie sie beseitigen

Auch in der digitalen Transformation gilt: Vorbeugen ist besser als Heilen. Doch nicht immer lassen sich Fehler vermeiden. Hier ein Überblick über typische Probleme mit „Dirty Data“ und praxisorientierte Unterstützung für deren Behebung:

• Fehlende Werte: Einzelne Informationen fehlen.
• Lösung: Entfernen (bei wenigen Ausreißern) oder Ersetzen (Imputation) durch Mittelwert, Median oder fortgeschrittenere Methoden.
• Doppelte Werte: Identische oder sehr ähnliche Einträge sind mehrfach vorhanden.
• Lösung: Identifizieren und Entfernen oder Zusammenführen der Duplikate. Achten Sie auf valide Mehrfacheinträge!
• Fehlerhafte Daten: Unplausible oder falsche Werte sind enthalten.
• Lösung: Identifizieren durch Plausibilitätsprüfungen oder statistische Methoden und gegebenenfalls Ersetzen oder Entfernen.
• Unausgeglichene Datensets: Bestimmte Kategorien sind stark über- oder unterrepräsentiert.
• Lösung: Ausgleichen durch Resampling-Techniken (z.B. Oversampling, Undersampling) oder Gewichtung der Klassen in Ihren Modellen.
• Inkonsistenzen: Gleiche Informationen liegen in unterschiedlichen Formaten vor (z.B. Datumsangaben).
• Lösung: Standardisieren Sie Formate, um Fehler zu vermeiden.
• Ausreißer: Einzelne Werte weichen stark vom Rest der Daten ab.
• Lösung: Identifizieren (Vorsicht: nicht jeder Ausreißer ist ein Fehler!), gegebenenfalls Entfernen, Ersetzen oder den Einfluss durch Normalisierung oder robuste Modellwahl minimieren.

Fazit: Investieren Sie in saubere Daten – es lohnt sich!

Eine hohe Datenqualität ist kein Luxus, sondern eine grundlegende Voraussetzung für einen nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg durch Innovation. Nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Daten zu verstehen und zu bereinigen. Es ist eine Investition in die Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens.

Bei Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns!

Dieser Beitrag ist eine Zusammenfassung eines ausführlichen Tutorials zum Thema Datenqualität unserer KI-Trainerinnen des Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW). Wenn Sie mehr wissen möchten, finden Sie das ausführliche Tutorial auf der ZSW-Website.