# blog-hosting-eauxtvu8.betalyra.pt --- ## Pages --- ## Posts - [Stammdatenmanagement: Datenqualität mit KI verbessern](https://blog-hosting-eauxtvu8.betalyra.pt/de-improve-master-data-with-ai/): Stammdaten wie Lieferanten-, Kunden- oder Produktdaten sind ein zentraler Bestandteil eines jeden Unternehmens. Über Jahre von unterschiedlichen Mitarbeitern gepflegt, kommt... - [Master Data Management: Improving Data Quality with AI](https://blog-hosting-eauxtvu8.betalyra.pt/improve-master-data-with-ai/): Master data such as supplier, customer, or product data is a central component of every company. Maintained by different employees... --- # # Detailed Content ## Pages --- ## Posts - Published: 2025-03-03 - Modified: 2025-03-03 - URL: https://blog-hosting-eauxtvu8.betalyra.pt/de-improve-master-data-with-ai/ - Categories: Uncategorized - Tags: lang-de Stammdaten wie Lieferanten-, Kunden- oder Produktdaten sind ein zentraler Bestandteil eines jeden Unternehmens. Über Jahre von unterschiedlichen Mitarbeitern gepflegt, kommt es jedoch mit der Zeit zu Inkonsistenzen, Duplikaten, Fehlern. Diese Daten zu bereinigen ist aufwendig und langweilig, ideal also um sie mit KI zu automatisieren. 1. Was sind Stammdaten? Stammdaten sind zentrale Informationen über Kunden, Produkte, Lieferanten und andere Geschäftsobjekte, die sich selten ändern. Sie bilden das Rückgrat jeder Unternehmenssoftware und beeinflussen maßgeblich die Qualität von Geschäftsprozessen. Die manuelle Pflege dieser Daten ist fehleranfällig, zeitaufwendig und ineffizient. 2. Herausforderungen im Stammdatenmanagement Da Stammdaten oft über Jahre hinweg von unterschiedlichen Mitarbeiten mit unterschiedlichen Qualifikationen und Verständnis der Daten in verschiedenen Systemen gesammelt werden, führt dies zu einer Reihe von Problemen: Dateninkonsistenzen: Beispiel: Der gleiche Kunde wird in verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Schreibweisen oder Anschriften geführt. Datenduplikate: Beispiel: Ein Lieferant wird mehrfach angelegt, weil bei der Neuanlage nicht geprüft wurde, ob er bereits existiert. Mangelnde Datenqualität: Beispiel: Veraltete Telefonnummern oder E-Mail-Adressen führen zu fehlgeschlagenen Kontaktversuchen und verpassten Verkaufschancen. Ineffiziente, manuelle Prozesse: Beispiel: Mitarbeiter verbringen täglich Stunden damit, Daten aus verschiedenen Quellen abzugleichen und zu korrigieren. Geringe Transparenz und Datenkontrolle: Beispiel: Unklare Verantwortlichkeiten führen dazu, dass niemand sich für die Datenqualität zuständig fühlt. 3. Datenqualität verbessern mit KI-gestützter Stammdatenpflege Sind wir ehrlich, Stammdatenpflege wie z. B. Kundenpflege ist keine Arbeit die jemand gerne macht. KI ist dagegen wie geschaffen dafür und kann uns diese nervige Arbeit abnehmen: (Semi-)Automatisierte Problemerkennung und Datenbereinigung: KI-Algorithmen identifizieren und bereinigen fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Daten. Machine Learning-Modelle sind... --- - Published: 2025-03-03 - Modified: 2025-03-03 - URL: https://blog-hosting-eauxtvu8.betalyra.pt/improve-master-data-with-ai/ - Categories: Uncategorized - Tags: lang-en Master data such as supplier, customer, or product data is a central component of every company. Maintained by different employees over years, inconsistencies, duplicates, and errors accumulate over time. Cleaning up this data is time-consuming and tedious, making it ideal for automation with AI. 1. What is Master Data? Master data is central information about customers, products, suppliers, and other business objects that rarely changes. It forms the backbone of any enterprise software and significantly influences the quality of business processes. Manual maintenance of this data is error-prone, time-consuming, and inefficient. 2. Challenges in Master Data Management Since master data is often collected over years by different employees with varying qualifications and understanding of the data in different systems. This leads to a number of problems: Data inconsistencies: Example: The same customer is recorded in different systems with different spellings or addresses. Data duplicates: Example: A supplier is created multiple times because it wasn't checked whether they already existed during creation. Poor data quality: Example: Outdated phone numbers or email addresses lead to failed contact attempts and missed sales opportunities. Inefficient, manual processes: Example: Employees spend hours daily comparing and correcting data from different sources. Low transparency and data control: Example: Unclear responsibilities mean no one feels responsible for data quality. 3. Improving Data Quality with AI-Supported Master Data Maintenance Let's be honest, maintaining master data such as customer data is not work that anyone enjoys. AI, on the other hand, is perfectly suited for this and can take over... --- ---