Viele Unternehmen kämpfen mit unstrukturierten, unvollständigen oder fehlerhaften Datensätzen, die sich über Jahre hinweg in Systemen angesammelt haben. Diese unzureichende Datenqualität führt zu ineffizienten Prozessen, erschwert Analysen und mindert die Basis für fundierte Entscheidungen. Eine manuelle Bereinigung ist meist nicht praktikabel, da Datenvolumen und Komplexität zu groß sind.
Liquam hat gemeinsam mit dem Kunden eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die unstrukturierte Daten automatisiert analysiert, bereinigt und in eine konsistente Form überführt.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein Fertigungsunternehmen hatte heterogene Datenbestände aus verschiedenen Systemen und Abteilungen, die dringend strukturiert und bereinigt werden mussten, um eine digitale Vertriebs- und Produktionssteuerung aufzubauen. Ziel war es, die Datenqualität deutlich zu verbessern und die Grundlage für automatisierte, datengetriebene Prozesse zu schaffen.
In diesem Projekt hat Liquam für einen Industriekunden eine KI-gestützte Plattform entwickelt, die unstrukturierte Daten automatisiert prüft, bereinigt und strukturiert bereitstellt. Nach einer Analyse der Datenquellen wurden Prüfregeln und Strukturierungskriterien gemeinsam mit dem Kunden festgelegt.
Die KI analysiert die Datensätze, erkennt Inkonsistenzen, Dubletten oder fehlende Angaben und nimmt – je nach Konfiguration – automatisiert Korrekturen vor oder gibt gezielte Handlungsvorschläge. Die bereinigten und strukturierten Daten werden zentral bereitgestellt und können direkt in bestehende ERP-, CRM- oder BI-Systeme integriert werden.
Ein Dashboard visualisiert den Fortschritt der Bereinigung, den Datenstatus und den Automatisierungsgrad. Die Lösung ist erweiterbar, z. B. um spezifische Prüfregeln, Branchenstandards oder Anbindungen an PIM- oder DMS-Systeme.
