Daten sind die Grundlage jeder digitalen Transformation – doch fehlerhafte, doppelte oder widersprüchliche Stammdaten führen häufig zu Prozessineffizienzen, falschen Entscheidungen und unnötigen Kosten. Gerade in gewachsenen Systemlandschaften mit vielen Datenquellen entstehen unbemerkte Inkonsistenzen, die sich negativ auf Vertrieb, Einkauf, Logistik und Controlling auswirken. Die manuelle Bereinigung ist zeitaufwendig, fehleranfällig und kaum skalierbar.
Liquam hat gemeinsam mit dem Kunden eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die die Qualität von Stammdaten automatisiert überwacht und optimiert.
Ein Beispiel aus der Praxis:
Ein Industriebetrieb stand vor der Herausforderung, über Jahre gewachsene Stammdatensätze mit mehreren zehntausend Artikeln, Kunden- und Lieferantendaten effizient zu bereinigen. Ziel war es, fehlerhafte und doppelte Datensätze automatisiert zu identifizieren, bereinigen und damit die Grundlage für durchgängige digitale Prozesse und präzise Analysen zu schaffen.
In diesem Projekt hat Liquam für einen Industriekunden eine KI-gestützte Plattform entwickelt, die Stammdaten automatisiert prüft und bereinigt. Nach einer Analyse der bestehenden Datenstrukturen wurden zentrale Datenquellen zusammengeführt und die Prüfregeln gemeinsam mit dem Kunden definiert.
Die KI analysiert Stammdatensätze auf Dubletten, fehlerhafte Werte oder widersprüchliche Angaben. Sie erkennt Muster, Anomalien und wiederkehrende Probleme und schlägt entweder Korrekturen vor oder nimmt – je nach Konfiguration – automatische Bereinigungen vor.
Ein Management-Dashboard visualisiert die Datenqualität in Echtzeit und zeigt, wo Handlungsbedarf besteht. Die Lösung ist flexibel erweiterbar, etwa um branchenspezifische Prüfregeln, Anbindung an PIM- oder ERP-Systeme oder eine Integration in bestehende Data-Governance-Strategien.
