Selbstheilende Daten: Agentische Frameworks für Datenqualität

Traditionelles Datenqualitätsmanagement (DQ) ist reaktiv und regelbasiert. „Wenn Feld A leer ist, Fehler melden." Im Zeitalter von Agentic AI bewegen wir uns hin zu autonomer Datenqualität – Systemen, die Fehler nicht nur erkennen, sondern den Kontext verstehen und sich selbst korrigieren.

Die Grenzen regelbasierter Logik

Standardmäßige SAP Information Steward-Regeln sind statisch. Sie erkennen offensichtliche Formatierungsfehler, übersehen aber semantische Inkonsistenzen. Sie markieren doppelte Kunden, können Ihnen aber nicht sagen, dass „IBM" und „International Business Machines" dieselbe Entität sind – ohne explizite Fuzzy-Logic-Programmierung.

Das Agentische DQ-Framework

Ein agentisches Datenqualitäts-Framework setzt KI-Agenten ein, die Datenströme kontinuierlich überwachen. Im Gegensatz zu passiven Regeln können diese Agenten:

• Kontextuelles Verständnis: Einsatz von LLMs, um unstrukturierten Text in Notizfeldern zu verstehen und strukturierte Datenattribute zu befüllen.
• Systemübergreifende Validierung: Autonome Prüfung externer öffentlicher Register (wie D&B oder Steuerbehörden) zur Validierung von Lieferantendaten ohne menschliches Eingreifen.
• Probabilistische Korrektur: Anstatt nur einen Fehler zu markieren, schlägt der Agent eine Korrektur mit einem Konfidenzwert vor. „Ich bin zu 99 % sicher, dass diese Postleitzahl anhand der Stadt falsch ist – automatische Korrektur."

Fazit

Daten sind der Treibstoff für KI, aber schlechte Daten sind Gift. Durch den Einsatz agentischer Frameworks für Datenqualität stellen Unternehmen sicher, dass ihre SAP-Systeme mit hochwertigen, vertrauenswürdigen Informationen arbeiten und echte datengestützte Entscheidungsfindung ermöglichen.