Smart Data Validator - systemübergreifend, automatisiert, AI-gestützt.

Datenqualität ist der #1-Erfolgsfaktor für Analytics und AI
Daniel Hellmann
Senior Consultant

Datenqualität als Fundament

Datenqualität ist die größte Schwachstelle im Fundament

Schlechte Datenqualität ist selten ein Einzelfehler – meist sind es strukturelle Hürden, die sich über Zeit aufbauen. Das bremst Prozesse, erhöht Risiken und macht verlässliche Entscheidungen unnötig schwierig.

Kommen Ihnen diese Aussagen bekannt vor?

  • „Ich muss in fünf Systemen schauen, bevor ich eine Aussage treffen kann.”
  • „Wenn die Prüfung fertig ist, ist der Datensatz längst veraltet.”
  • „Bis die IT die Regel umsetzt, ist das Problem längst eskaliert.
  • „Wir haben den Fehler erst im Jahresabschluss entdeckt. Viel zu spät.”

Sie sind nicht allein.

Die häufigsten Herausforderungen:

  • Datensilos: Informationen liegen verteilt in mehreren Systemen. Kein zentraler Überblick.
  • Manuelle Prozesse: Zu viele Schritte und Abstimmungen. Langsam, fehleranfällig, schnell veraltet.
  • Komplexe Regelumsetzung: Regeln hängen an IT-Tickets. Lange Wartezeiten, wenig Kontrolle.
  • Intransparente Migration: Altdaten passen nicht. Prüfungen dauern, Go-lives verzögern sich.
  • Fehler im Betrieb: Probleme werden oft erst spät sichtbar, mit spürbaren Folgen für Reporting und Entscheidungen.

Das eigentliche Problem?

Der Engpass liegt nicht in der Technologie. Die AI-Transformation scheitert an fehlender Governance und mangelnder Datenqualität. (Quelle: Lünendonk & Hossenfelder 2025)

Evaluierung Ihres Use Cases:

Wir analysieren gemeinsam Ihren konkreten Anwendungsfall – und zeigen Ihnen, wie schnell Datenqualität bei Ihnen Wirkung entfalten kann.

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More Information

Was kostet schlechte Datenqualität wirklich?

Vielleicht kennen Sie die 1-10-100-Regel bereits, aber sie lohnt sich, noch einmal bewusst zu machen:

Einen Datensatz zu prüfen, bevor er ins System geht, kostet 1 Euro.
Ihn zu korrigieren, nachdem der Fehler im System ist, kostet 10 Euro.
Und ihn zu ignorieren – bis der Fehler sich auf Prozesse, Reporting oder Kundenbeziehungen auswirkt – kostet 100 Euro.

Faktor 100. Für denselben Fehler – nur zu einem anderen Zeitpunkt.

Die spannende Frage ist: Was bedeutet das konkret für Sie?

  • Was kostet schlechte Datenqualität in Ihrem Unternehmen wirklich?
  • Wie viele Datensätze prüfen Sie manuell?
  • Wie viele Fehler werden zu spät entdeckt – oder gar nicht?
 

Berechnen Sie Ihr Einsparpotenzial mit unserem Potenzialrechner

Die Lösung

CubeServ Potenzialrechner

Smart Data Validator

Eine zentrale Plattform für Datenqualität – systemübergreifend, automatisiert, AI-gestützt.
 

Was sich für Sie ändert:

  • Kein Tool-Hopping mehr – alle Daten an einem Ort, alle Systeme in einer App
  • Manuelle Prüfungen drastisch reduzieren – automatisierte Validierung läuft im Hintergrund
  • Fehler frühzeitig erkennen – Echtzeit-Benachrichtigungen bei Regelverstößen
  • Fachbereich arbeitet autonom – Regeln in natürlicher Sprache erstellen, ohne IT-Ticket
  • Migrationen beschleunigen – Altdaten analysieren, Fehler finden, Regeln automatisch erstellen
 
Ihr ProblemUnsere Lösung
🔴 Daten in Systemsilos, ständiges Tool-Hopping🟢 Eine App – alle Daten. Ein Cockpit für SAP, CRM, Excel und mehr.
🔴 Manuelle, mehrstufige Prozesse🟢 Automatisierte Validierung + AI-Handlungsempfehlungen. Was früher 3 Personen brauchte, läuft jetzt automatisch.
🔴 Komplexe Erfassung von Regeln🟢 Natürliche Sprache per Chat. Fachbereich pflegt selbst. Neue Prüfregel? Einfach eintippen. Prüfen. Fertig.
🔴 Intransparente Datenmigration🟢 Systemübergreifender Datenabgleich. Altdaten analysieren, Fehler finden, Regeln erstellen – automatisch.
🔴 Datenfehler im laufenden Betrieb🟢 Echtzeit-Benachrichtigung bei Regelverstößen. Datenqualität ist kein Projekt – es ist ein dauerhafter Standard.

Alle Features auf einen Blick

Regelzuweisung aus Rules Catalog durch AI

Ein Regelwerk für alle Systeme. Automatisch zugewiesen.

Validierungsläufe – manuell & zeitgesteuert

Auf Knopfdruck oder automatisch. Datenqualität im Hintergrund.

Automatische E-Mail-Benachrichtigung

Bericht nach jedem Lauf – mit Analyse und nächsten Schritten. Ticket System auch möglich.

AI-Chatbot zur Regelerstellung

Regeln in natürlicher Sprache definieren – aus Wochen werden Minuten. Ohne IT.

Multi-System-Anbindung

SAP, CRM, Excel – alles zentral in einer App. Keine Silos.

AI-Handlungsempfehlungen

Jeder Fehler mit Erklärung und Lösung – priorisiert.

Webinare

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Daniel Hellmann

Business Development Lead AI Transformation @ CubeServ | Strukturierte KI-Roadmaps vom PoC zum Business Case | Experte für Enterprise-KI