3 Schritte zu besserer Datenqualität

In Unternehmen werden Daten äußerst schnell erstellt, erfasst und genutzt. Laut Statista wird die Menge der weltweit generierten Daten bis 2029 ein Volumen von 527,5 Zettabyte erreicht haben.¹

Innerhalb eines Unternehmens können solche Daten in Hunderten von Systemen und Anwendungen voneinander isoliert gespeichert sein, z. B. in ERP- (Enterprise Resource Planning-) oder HR-Tools. Sie können auch dupliziert in verschiedenen Datensätzen vorliegen, die den Benutzern unterschiedliche Informationen bereitstellen. Beispielsweise kann ein regionaler Berater in einem System als Vollzeitmitarbeiter aufgeführt werden, während ein anderes zeigt, dass er schon seit Monaten in Teilzeit arbeitet.

Hochwertige Daten sind wichtig, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren KI-Investitionen zu ziehen. Im Folgenden stellen wir drei Schritte zur Verbesserung der Datenqualität vor.

1. Daten vernetzen

Wenn Daten isoliert sind, ist es für Teams und KI-Agenten schwierig, sie für Aktionen und Entscheidungen zu nutzen. Viele Mitarbeiter verbringen ihre Zeit damit, Daten manuell zwischen Systemen zu übertragen, Integrationen einzurichten und mit veralteten Informationen zu arbeiten. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, müssen Daten daher auf einer zentralen und einfach verfügbaren Plattform konsolidiert werden.

Unstrukturierte Daten können in zahlreichen verschiedenen Formaten gespeichert sein, z. B. als PDF-Dateien, Videos und gestreamte Inhalte. Sie können konvertiert, aufgerufen und mit strukturierten Daten kombiniert werden, die unter anderem in relationalen SQL-Datenbanken, Tabellen und JSON-Dateien gespeichert sind. Application Programming Interfaces (APIs), Bots und Echtzeitdaten-Pipelines sollten ebenfalls auf die Plattform migriert und vernetzt werden.

ServiceNow Workflow Data Fabric ermöglicht es Unternehmen, Daten aus jedem System zu vernetzen. Informationen stehen Mitarbeitern und KI-Agenten somit sofort zur Verfügung, egal, ob sie sich in Apps, Datenbanken, Data Lakes oder anderswo befinden – ohne manuelles Kopieren oder langwierige Integrationsvorhaben.

2. Daten kontextualisieren

Viele Datenplattformen können Daten verschieben, aber sie können diese Daten nicht samt ihrem Kontext direkt in Workflows einbinden. Ohne Kontext sind isolierte Datenpunkte jedoch bedeutungslos.

Wenn KI-Agenten Datenkontext erhalten, können sie erkennen, was Daten bedeuten, woher sie stammen und ob sie vertrauenswürdig sind. Auf dieser Grundlage ist es für KI-Agenten möglich, komplexe, abteilungsübergreifende Workflows zu automatisieren, die echten Geschäftsnutzen bringen – von der Optimierung der Lieferkette bis zu einem nahtlosen Kundenservice.

Die Erstellung eines einheitlichen, durchsuchbaren Datenkatalogs mit Geschäftskontext ist eine sehr gute Möglichkeit, Ihre Metadaten zu zentralisieren. KI-Agenten können dann ganz einfach relevante Daten finden, Schlüsse unter Berücksichtigung verschiedener Datensätze ziehen und sofort autonome Maßnahmen ergreifen.

Workflow Data Fabric nutzt Knowledge Graph, um Unternehmensdaten nach Beziehungen zu organisieren, sodass KI-Agenten erkennen können, wie Daten über Personen, Prozesse und Systeme hinweg miteinander verbunden sind. Mithilfe von Knowledge Graph zur Darstellung von Unternehmensdaten können KI-Agenten ein umfassendes domänenspezifisches Kontextverständnis aufbauen, die Argumentation verbessern und Prozesse optimieren.

3. Daten kontrollieren

KI-Agenten können ohne integrierte Governance-Kontrollen Schwierigkeiten haben, zwischen vertrauenswürdigen und nicht vertrauenswürdigen Quellen zu unterscheiden. Wenn ein KI-Agent für die Automatisierung eines Workflows unüberprüfte oder vertrauliche Daten nutzt, könnte er ungenaue Ratschläge geben oder versehentlich vertrauliche Informationen offenlegen und gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen.

Eine robuste Data Governance ist unerlässlich für KI-Bereitstellungen, die einen Mehrwert bieten sollen, ohne die Sicherheit oder Compliance zu gefährden. Mit der Einführung von Rechtsvorschriften zu verantwortungsvoller KI, wie der EU-Verordnung über künstliche Intelligenz, wird die Gewährleistung einer effektiven Technologie-Governance zu einem geschäftlichen Gebot.

Workflow Data Fabric bietet benutzerfreundliche Workflows, um Daten nachzuverfolgen und Governance-Richtlinien durchzusetzen. Dies vermittelt Teams Vertrauen in die KI-Implementierung und in die Ergebnisse, die sie liefert.

Anwendungsfälle für hochwertige Daten

Hochwertige Daten ermöglichen Mitarbeitern und KI-Agenten schnelle, sinnvolle Aktionen. Kundenservicemitarbeiter können Probleme in einem einzigen Anruf lösen. Mitarbeiter im Finanzwesen können Kostenanfragen sofort genehmigen. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle im Detail ansehen.

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen möchte seinen Kreditverlängerungsprozess automatisieren. Durch die Zentralisierung seiner Daten entfällt die Notwendigkeit, sich durch getrennte Systeme für Kundeninformationen, Auftragsverlauf und Bonitäts-prüfungen zu arbeiten. Die relevanten Informationen, die durch Echtzeitdaten des Kreditnehmers ergänzt werden, werden in einer zentralen Anwenderoberfläche angezeigt.

Ein KI-Agent kann diese Daten verwenden, um Kundenkreditrisiken automatisch zu bewerten und seine Empfehlung für die endgültige Kreditentscheidung an einen Manager weiterzuleiten. Dieser optimierte Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, Kreditanträge schneller zu bearbeiten und eine verbesserte Experience für Kreditnehmer bereitzustellen.

Wenn ein Technologieunternehmen nach einem Produkt-Update mit einem kritischen IT-Problem konfrontiert ist, können unzusammenhängende Systeme eine schnelle Lösung erschweren. Die daraus resultierenden Ausfallzeiten sorgen für frustrierte Kunden.

Durch die Verbindung von Schlüsselsystemen und Leistungsdaten kann das Unternehmen KI-Agenten für eine rasche Incident-Behebung implementieren. Da wichtige Systeminformationen sofort verfügbar sind, können die KI-Agenten bestimmten Fällen Vorrang einräumen und sie an das zuständige Supportteam weiterleiten. Das Problem wird schneller gelöst, und die KI-Agenten verwenden bekannte Lösungsmuster, um Probleme vorherzusagen, bevor Kunden sie erkennen.

Eine Kapitalrendite lässt sich einfacher aus KI-Investitionen erzielen, wenn Ihre Daten vernetzt, kontextualisiert und effektiv kontrolliert sind. ServiceNow Workflow Data Fabric vereint Daten aus dem gesamten Unternehmen auf einer zentralen Plattform, damit Sie das Datenchaos überwinden können.

Erfahren Sie, wie ServiceNow Ihnen helfen kann, Ihre Daten arbeiten zu lassen.

¹ Statista, Umfang der Daten oder Informationen, die weltweit von 2010 bis 2029 erstellt, erfasst, kopiert und genutzt werden, 19. November 2025