# https://betalyra.com --- ## Pages --- ## Posts - [Master Data Management: Improving Data Quality with AI](https://betalyra.com/blog/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 over years, inconsi... - [Stammdatenmanagement: Datenqualität mit KI verbessern](https://betalyra.com/de/blog/de-improve-master-data-with-ai): Stammdaten wie Lieferanten-, Kunden- oder Produktdaten sind ein zentraler Bestandteil eines jeden Unternehmens. Über Jahre von unterschiedlichen Mitar... --- # Detailed Content ## Pages --- ## Posts # Master Data Management: Improving Data Quality with AI - Published: 2025-03-03 - Modified: 2025-03-03 - URL: https://betalyra.com/blog/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 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 * **Poor data quality**: Example: Outdated phone numbers or email addresses lead to failed contact attempts and missed sales opportunities.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 this annoying work: * **(Semi-)Automated problem detection and data cleansing**: AI algorithms identify and clean faulty, incomplete, or duplicate data. Machine learning models are excellent at recognizing patterns and correcting erroneous entries. For critical data, a human-in-the-loop approach can be used. * **Intelligent data capture**: AI automatically extracts relevant information from unstructured data sources such as emails, documents, or websites and enriches existing datasets. * **Proactive data monitoring**: Anomalies and potential data problems are detected early. AI-based systems continuously learn from corrections and improve their predictive capabilities. * **AI embeddings**: These transform text data into mathematical vector spaces, enabling identification of semantically similar entries even if they are syntactically different. This detects duplicates that conventional systems miss. #### 4. Benefits of AI-Supported Master Data Management * **Improved data quality**: Ensuring accurate, consistent, and reliable data across all business areas. * **Increased efficiency**: Automation of processes reduces manual effort. * **Lower costs**: Minimizing errors reduces downstream correction costs and prevents incorrect business decisions. * **Better decision-making**: Access to high-quality data enables precise analyses and informed business decisions. * **Optimized customer care**: A 360-degree view of the customer enables personalized offers and improves customer retention. #### 5. Implementation and Success Measurement A successful implementation includes: * **Data analysis and inventory**: Identification of the most critical master data problems and definition of clear quality goals. * **Phased introduction**: Starting with a limited dataset to quickly make successes visible and promote acceptance. * **Change management**: Training employees and creating awareness of the importance of high-quality master data. * **Continuous improvement**: Regular review of data quality and adjustment of AI models. Measurable success indicators: * Reduction of duplicates by X% * Shortening of data cleaning time by X hours * Improvement of data validity to X% * ROI through avoided errors and more efficient processes #### 6. Conclusion: From Data Burden to Competitive Weapon In the data-driven economy, clean master data becomes a strategic resource. AI-supported master data management can improve master data **cost-effectively**, **quickly**, and **reliably**. In critical cases, humans can be included in the process to maintain control. --- # Stammdatenmanagement: Datenqualität mit KI verbessern - Published: 2025-03-03 - Modified: 2025-03-03 - URL: https://betalyra.com/de/blog/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 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 hervorragend geeignet um Muster zu erkennen und fehlerhaften Einträgen zu korrigieren. Bei kritischen Daten kann ein human-in-the-loop Ansatz gefahren werden. * **Intelligente Datenerfassung:** KI extrahiert automatisch relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie E-Mails, Dokumenten oder Webseiten und reichert bestehende Datensätze an. * **Proaktive Datenüberwachung:** Anomalien und potenzielle Datenprobleme werden frühzeitig erkannt. KI-basierte Systeme lernen kontinuierlich aus Korrekturen und verbessern ihre Vorhersagefähigkeit. * **KI-Embeddings:** Diese transformieren Textdaten in mathematische Vektorräume, wodurch semantisch ähnliche Einträge identifiziert werden können, selbst wenn sie syntaktisch unterschiedlich sind. So werden Duplikate erkannt, die herkömmlichen Systemen entgehen. #### **4. Vorteile von KI-gestütztem Stammdatenmanagement** * **Verbesserte Datenqualität:** Sicherstellung von genauen, konsistenten und zuverlässigen Daten über alle Geschäftsbereiche hinweg. * **Erhöhte Effizienz:** Automatisierung von Prozessen reduziert manuelle Aufwände. * **Geringere Kosten:** Minimierung von Fehlern senkt nachgelagerte Korrekturkosten und verhindert fehlerhafte Geschäftsentscheidungen. * **Bessere Entscheidungsfindung:** Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten ermöglicht präzise Analysen und fundierte Geschäftsentscheidungen. * **Optimierte Kundenpflege:** Eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden ermöglicht personalisierte Angebote und verbessert die Kundenbindung. #### **5. Implementierung und Erfolgsmessung** Eine erfolgreiche Implementierung umfasst: * **Datenanalyse und Bestandsaufnahme:** Identifikation der kritischsten Stammdatenprobleme und Definition klarer Qualitätsziele. * **Stufenweise Einführung:** Beginn mit einem begrenzten Datensatz, um Erfolge schnell sichtbar zu machen und Akzeptanz zu fördern. * **Change-Management:** Schulung der Mitarbeiter und Schaffung eines Bewusstseins für die Bedeutung hochwertiger Stammdaten. * **Kontinuierliche Verbesserung:** Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität und Anpassung der KI-Modelle. **Messbare Erfolgsindikatoren:** * Reduzierung von Duplikaten um X% * Verkürzung der Datenbereinigungszeit um X Stunden * Verbesserung der Datenvalidität auf X% * ROI durch vermiedene Fehler und effizientere Prozesse #### **6. Fazit: Von Datenballast zur Wettbewerbswaffe** In der datengetriebenen Wirtschaft werden saubere Stammdaten zur strategischen Ressource. Ein KI-gestütztes Stammdatenmanagement kann Stammdaten **kostengünstig**, **schnell** und **zuverlässig** verbessern. In kritischen Fällen können Menschen mit in den Prozess einbezogen werden, um die Kontrolle zu behalten. --- ---