Ohne hochwertige, strukturierte und zugängliche Daten lassen sich KI-basierte Optimierungen kaum sinnvoll umsetzen. Für einen IT-Dienstleister, der dieses Problem bei Kunden aus Industrie, Transport oder Logistik adressieren will, bieten sich folgende strategische und technische Lösungen an:
✅ Lösungsansätze zur Verbesserung der Datenqualität und –verfügbarkeit
1. Datenstrategie & Data Governance aufbauen
Leistung: Beratung zur Entwicklung einer unternehmensweiten Datenstrategie inkl. Rollen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten.
Mehrwert: Klare Standards für Datenpflege, Zuständigkeiten und Zugriff sorgen für nachhaltige Datenqualität.
2. Data Discovery & Data Mapping
Leistung: Identifikation vorhandener Datenquellen (Sensoren, ERP, MES, IoT, CRM, Logistiksysteme), Datenflüsse dokumentieren.
Mehrwert: Kunden erkennen ungenutzte Datenpotenziale und können Silos abbauen.
3. ETL-Prozesse & Datenintegration automatisieren
Leistung: Entwicklung von Pipelines zur Extraktion, Transformation und Ladung (ETL) der Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein zentrales Data Warehouse oder Data Lake.
Mehrwert: Vereinheitlichung und Automatisierung reduziert manuelle Fehler und beschleunigt die KI-Einführung.
4. Datenbereinigung & Anomalie-Erkennung
Leistung: KI-gestützte Tools zur Fehlererkennung, Dublettenbereinigung, Standardisierung (z. B. von Einheiten oder Zeitstempeln).
Mehrwert: Qualität der Trainingsdaten steigt, Modelle liefern zuverlässigere Ergebnisse.
5. Echtzeit-Datenerfassung und IoT-Schnittstellen
Leistung: Anbindung von Maschinen, Fahrzeugen oder Logistiksystemen an moderne IoT-Plattformen.
Mehrwert: Bessere Datenbasis durch Echtzeitdaten, z. B. für Predictive Maintenance, Routenoptimierung, Energieverbrauchsanalysen.
6. Self-Service BI & Datenvisualisierung
Leistung: Aufbau benutzerfreundlicher Dashboards (z. B. Power BI, Tableau, Qlik), Schulungen für Fachabteilungen.
Mehrwert: Mitarbeiter erkennen datengetriebene Muster und Anomalien schneller selbst.
7. DataOps / ML-Ops Infrastruktur einführen
Leistung: Aufbau einer skalierbaren Architektur zur Verwaltung, Versionierung und Überwachung von Daten und ML-Modellen.
Mehrwert: Schnellerer Rollout von KI-Projekten mit wiederverwendbaren und kontrollierten Datenflüssen.
💼 Beispielangebot eines IT-Dienstleisters (modular aufgebaut)
| Modul | Beschreibung | Zielgruppe |
|---|---|---|
| Daten-Audit & Quick Assessment | 2–4 Wochen Analyse aktueller Datenlage und Schwachstellen | Einstieg, Orientierung |
| Datenintegrations-Framework | Aufbau automatisierter Schnittstellen & Datenpipelines | IT/OT-Verbindung |
| Data Clean-up Toolkit | Einsatz von Algorithmen zur Qualitätsverbesserung & Standardisierung | Data Engineers |
| KI-Readiness-Programm | Kombination aus Infrastruktur, Governance & KI-Prototyping | Management & IT-Leitung |
