Warum saubere Daten allein die KI nicht schlau machen
Und wie Microsoft Fabric den fehlenden Kontext liefert
Ihre Geschäftsberichte sind nicht mehr ein BI-Problem. Es ist Ihr KI-Problem.
Jede achte Kundenadresse in deutschen Unternehmensdatenbanken ist falsch, veraltet oder nicht zustellbar. Im öffentlichen Sektor ist es sogar jede fünfte. Das zeigt die Adressstudie 2025 der Deutschen Post Direkt. Das ist nur die Spitze des Eisbergs.
Denn wenn schon einfache Daten wie Namen und Adressen nicht stimmen: Was bedeutet das erst für komplexe Geschäftsdaten? Für Measures, Beziehungen und Geschäftslogiken. Das ist die unsichtbare Architektur Ihrer KI-Projekte. Sie entscheidet, ob KI-gestützte Analysen verlässliche Antworten liefern. Oder ob sie schlicht ins Leere greifen.
Der Grund: KI-Systeme analysieren Daten nicht wie ein Mensch. Sie folgen strikt der Semantik Ihres Datenmodells. Stimmen Bezeichnungen nicht mit der Unternehmensrealität überein, liefert auch die beste KI keine brauchbaren Ergebnisse. Gleiches gilt, wenn Definitionen fehlen oder Daten unvollständig sind. Garbage in, garbage out. Nur eben auf einem neuen Niveau. Und auf einem deutlich teureren.
Wer heute in KI investiert, ohne die Datenbasis zu prüfen, riskiert morgen teure Korrekturen. Wer jetzt die richtigen Grundlagen legt, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil.
Um was es im Webinar geht:
Schritt 1: Verstehen
Warum saubere Daten allein nicht reichen
Vollständige, korrekte und aktuelle Daten sind eine wichtige Grundlage — aber nicht das, was am Ende darüber entscheidet, ob KI Ihre Geschäftszahlen richtig interpretiert. Wir zeigen, wo der eigentliche Hebel liegt.
Schritt 2: Einordnen
Was bedeutet „KI-ready Data" konkret?
KI folgt der Semantik - also den Definitionen, Beziehungen und Geschäftslogiken in Ihrem Datenmodell. Fehlen klare Measures oder stimmen Bezeichnungen nicht mit der Unternehmensrealität überein, liefert auch die beste KI keine verlässlichen Ergebnisse. Lernen Sie, wie ein KI-taugliches semantisches Modell in Microsoft Fabric konkret aussieht.
Schritt 3: Strukturieren
KI-gerecht strukturieren: Semantik & Ontologie in Microsoft Fabric
Wissen allein reicht nicht. Was zählt, ist der nächste Schritt. Die Expert*innen von COSMO CONSULT teilen praxisnahe Best Practices direkt aus realen Kundenprojekten: vom Aufbau des semantischen Layers bis zur Ontologie-Grundlage in Microsoft Fabric, auf der KI-Agenten zuverlässig und präzise antworten.
Warum dieses Webinar Ihre KI-Strategie verändert
- Verstehen Sie, welche konkreten Dimensionen (Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit, Aktualität) bei Datenqualität eine Rolle spielen.
- Erkennen Sie, warum der Zustand Ihrer Rohdaten nur die halbe Wahrheit zeigt und worauf es für KI-gestützte Analysen wirklich ankommt.
- Erhalten Sie Einblicke, wie ein KI-taugliches semantisches Modell in Microsoft Fabric aufgebaut ist: mit business-freundlichen Bezeichnungen, klaren Beziehungen, eindeutigen Measures und der Ontologie-Grundlage, die Copilot und KI-Agenten präzise Antworten ermöglicht.
Zielgruppe:
- CIOs & CEOs, die strategische Entscheidungen über KI-Investitionen treffen
- Digitalisierungs- und KI-Verantwortliche, die den Überblick über ihre Datenstrategie behalten wollen
- Head of Data & Compliance, die Datenqualität als Governance-Thema ernst nehmen
Technisches Vorwissen ist nicht erforderlich. Das Webinar ist bewusst praxisnah und verständlich gestaltet.
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