KI-gestützte Datenbereinigung (Data Cleaning)

KI-gestützte Datenbereinigung (Data Cleaning) bedeutet, dass Software mit Künstlicher Intelligenz Daten automatisch aufräumt: Sie erkennt Dubletten, Tippfehler, unvollständige Einträge und uneinheitliche Schreibweisen und macht daraus einen konsistenten Datenbestand – z. B. nach CRM- oder ERP-Exporten aus Excel/CSV. Ziel ist: verlässliche Daten für Vertrieb, Marketing, Service und Auswertungen.

Was bedeutet „Datenbereinigung“ im Unternehmensalltag?

In kleinen und mittelständischen Unternehmen entstehen Daten oft an vielen Stellen: Webformulare, Visitenkarten, Messen, Telefonnotizen, Rechnungssoftware, Newsletter-Tools oder manuelle Excel-Listen. Typische Probleme sind:

• Dubletten: „Müller GmbH“ existiert mehrfach (z. B. einmal mit „Mueller“, einmal mit anderer E-Mail).
• Format-Chaos: Telefonnummern mal mit +49, mal mit 0049, mal ohne Vorwahl.
• Schreibweisen & Rechtschreibung: Straßennamen, Firmenzusätze (GmbH, Gmbh, GMBH), Anreden.
• Falsche oder fehlende Felder: PLZ passt nicht zur Stadt, Land fehlt, Branche ist frei getippt.
• Uneinheitliche Kategorien: „Bestandskunde“, „Bestand“, „A-Kunde“ – meint evtl. dasselbe, ist aber nicht auswertbar.

Wie funktioniert KI-gestützte Datenbereinigung?

KI ergänzt klassische Regeln (z. B. „Telefonnummern immer im E.164-Format“) um „intelligentes“ Erkennen von Mustern und Ähnlichkeiten. Praktisch läuft das oft so ab:

• 1) Import: Daten kommen aus CRM/ERP, Excel/CSV, Formularen oder Tools.
• 2) Profiling: Das Tool prüft, wo Lücken, Ausreißer und Inkonsistenzen sind (z. B. leere E-Mail-Felder, ungültige PLZ).
• 3) Dubletten-Erkennung: KI erkennt „wahrscheinlich gleiche“ Datensätze auch bei Abweichungen (Name ähnlich, gleiche Domain, ähnliche Adresse).
• 4) Standardisierung: Vereinheitlichung von Schreibweisen und Formaten (Telefon, Länder, Datumsformate, Groß-/Kleinschreibung).
• 5) Vorschläge & Freigabe: Viele Tools zeigen Treffer mit „Sicherheitsgrad“ – Sie bestätigen kritische Fälle (Human-in-the-Loop).
• 6) Export/Sync: Bereinigte Daten gehen zurück ins CRM/ERP oder in nachgelagerte Systeme.

Manche Lösungen nutzen dafür auch Large Language Model (LLM)-Fähigkeiten, um Freitext zu normalisieren (z. B. „Ansprechpartner: Hr. Meier, Tel. …“) oder Feldinhalte zu klassifizieren (z. B. Branche aus Notizen ableiten). Wichtig: Das ersetzt keine saubere Datenstrategie, spart aber massiv Zeit.

Warum ist KI-gestützte Datenbereinigung wichtig (gerade für KMU)?

• Mehr Umsatzchancen: Keine doppelte Ansprache, weniger verlorene Leads durch falsche Kontaktdaten.
• Bessere Entscheidungen: Auswertungen stimmen nur, wenn die Daten konsistent sind.
• Effizientere Prozesse: Vertrieb/Backoffice suchen weniger, korrigieren weniger, arbeiten schneller.
• Sauberer Start für Automatisierung: Workflows in Automatisierung (Automation)-Tools (z. B. n8n) funktionieren zuverlässiger, wenn Daten standardisiert sind.

Praktische Beispiele

• CRM-Aufräumen nach Messe: 800 Leads aus verschiedenen Quellen werden zusammengeführt; KI erkennt Dubletten und vereinheitlicht Firmennamen.
• Rechnungs- und Kundendaten: ERP-Export enthält unterschiedliche Schreibweisen; KI standardisiert Adressen und markiert unplausible PLZ/Stadt-Kombinationen.
• Newsletter-Liste: Doppelte Kontakte und Tippfehler in Domains („gmaill.com“) werden erkannt und bereinigt.

Was kostet KI-gestützte Datenbereinigung?

Die Kosten hängen von Datenmenge, Integrationen und Automatisierungsgrad ab. Für KMU gibt es häufig Tool-Abos ab ca. 20–200 € pro Monat (für einfache Bereinigung/Importe) bis hin zu mehreren hundert bis tausend Euro monatlich bei kontinuierlicher Synchronisation, Team-Funktionen und Compliance-Anforderungen. Dazu kommt oft einmaliger Aufwand für Setup und Regeln (z. B. Dubletten-Logik, Pflichtfelder, Standardformate).

Merksatz: KI-gestützte Datenbereinigung macht aus „gewachsenen“ Listen wieder eine belastbare Grundlage – damit CRM, Reports und Automatisierungen wirklich funktionieren.