netzvitamineAKADEMIE

AKADEMIE-Session 02: Die Daten-Lüge – mehr Daten, weniger Nutzen?

von Pixelpoint/dataCycle

Künstliche Intelligenz ist derzeit das dominierende Thema der digitalen Transformation. Destinationen, Tourismusverbände und Unternehmen investieren in Chatbots, Voicebots oder intelligente Assistenten. Die Hoffnung: effizientere Prozesse, bessere Services und neue digitale Gästeerlebnisse.

Viele KI-Projekte bleiben allerdings hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in einem Thema, das deutlich weniger Aufmerksamkeit erhält: Datenmanagement.

Datenmanagement heißt, Daten sinnvoll nutzbar zu machen

In Workshops und Vorträgen heißt es oft: „Wir haben doch schon eine Datenbank.“ Dahinter steckt ein weit verbreiteter Denkfehler. Denn Datenmanagement bedeutet nicht weitere Datenbanken aufzubauen, sondern möglichst viele Informationen zu sammeln und eben die vorhandenen Daten sinnvoll nutzbar zu machen.

Gerade im Tourismus entstehen Informationen in einer Vielzahl von Systemen. Daten zu Veranstaltungen, Unterkünften, Touren, Sehenswürdigkeiten oder Mobilitätsangeboten werden von unterschiedlichen Organisationen gepflegt und verwaltet. Oft liegen sie in verschiedenen Formaten vor, werden mehrfach erfasst oder sind nur für einzelne Anwendungen verfügbar.

Das Problem ist daher selten ein Mangel an Daten. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen zusammenzuführen, zu strukturieren und organisationsübergreifend nutzbar zu machen.

Datenhub statt Datensilo

Ein moderner Datenhub ist keine weitere Datenbank. Sein Haupt-Zweck besteht nicht darin, Daten zusätzlich zu speichern. Vielmehr verbindet er bestehende Systeme, Datenquellen und Schnittstellen miteinander.

Man könnte auch von Datenorchestrierung oder Knowledge Aggregation sprechen. Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden so organisiert, dass sie gemeinsam genutzt werden können – etwa für Websites, Apps, digitale Informationssysteme, Mobilitätslösungen oder KI-Anwendungen.

Der Mehrwert entsteht dabei nicht durch mehr Datenspeicherung, sondern durch bessere Vernetzung und Wiederverwendbarkeit von Informationen.

Die größten Herausforderungen sind Organisatorisch

In vielen Projekten wird Datenmanagement vor allem als technische Aufgabe betrachtet. Die Praxis zeigt jedoch, dass die größten Hürden meist organisatorischer Natur sind.

  • Wer ist für welche Daten verantwortlich?
  • Welche Informationen gelten als führend?
  • Nach welchen Standards werden Inhalte gepflegt?
  • Wie werden Änderungen nachvollziehbar dokumentiert und verteilt?

Fehlen klare Zuständigkeiten und Prozesse, entstehen Datensilos, doppelte Pflegeaufwände und widersprüchliche Informationen. Moderne KI kann diese Probleme nicht lösen. Sie macht sie lediglich schneller sichtbar und spürbar. Und sie kann dabei unterstützen, diese Herausforderungen zu beheben.

Grafik: Pixelpoint / dataCycle

Fünf Prinzipien erfolgreicher Datenarchitektur

Unabhängig von Branche oder Technologie basieren erfolgreiche Datenstrategien meist auf denselben Grundprinzipien:

Der aktuelle KI-Boom erhöht die Bedeutung dieser Themen zusätzlich. Sprachassistenten, Chatbots oder intelligente Suchfunktionen funktionieren nur dann zuverlässig, wenn sie auf aktuelle, konsistente und strukturierte Informationen zugreifen können.

  • strukturierte Daten statt isolierter Informationssammlungen,
  • eine zentrale Datenwahrheit („Single Source of Truth“),
  • Die entscheidende Frage lautet daher nicht, welches KI-Modell eingesetzt wird. Entscheidend ist, ob Daten, Prozesse und Verantwortlichkeiten bereits so organisiert sind, dass KI überhaupt sinnvoll darauf aufbauen kann.
  • die Trennung von Daten und Anwendungen,
  • offene Schnittstellen für die Wiederverwendung von Informationen,
  • Die Zukunft gehört nicht den Organisationen mit den meisten Daten. Sie gehört jenen, die ihre Daten am besten organisieren, vernetzen und nutzbar machen.
  • sowie klare Verantwortlichkeiten und Datenhoheit.

Dadurch bleiben Daten unabhängig von einzelnen Websites, Apps oder Softwarelösungen nutzbar und können flexibel in neue Anwendungen integriert werden.

Entscheidend: Daten für KI nutzbar machen

Entscheidend: Sind die Daten für die KI nutzbar?

Der aktuelle KI-Boom erhöht die Bedeutung dieser Themen zusätzlich. Sprachassistenten, Chatbots oder intelligente Suchfunktionen funktionieren nur dann zuverlässig, wenn sie auf aktuelle, konsistente und strukturierte Informationen zugreifen können.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht, welches KI-Modell eingesetzt wird. Entscheidend ist, ob Daten, Prozesse und Verantwortlichkeiten bereits so organisiert sind, dass KI überhaupt sinnvoll darauf aufbauen kann.

Die Zukunft gehört nicht den Organisationen mit den meisten Daten. Sie gehört jenen, die ihre Daten am besten organisieren, vernetzen und nutzbar machen.

Webseiten: pixelpoint.at / datacycle.info