Die 5 Säulen der Datentransformation – einfach erklärt

KI sollte den Rückstau abbauen, Entscheidungen beschleunigen und jedem Team eine intelligentere Arbeitsweise ermöglichen. Stattdessen haben viele Organisationen heute Microsoft Copilot, Power BI, Microsoft Fabric, KI-Agenten und mehr Daten als je zuvor – während wichtige Entscheidungen weiterhin in Besprechungen festhängen, weil niemand den Zahlen vollständig vertraut oder weiß, wer handeln darf. Die Ausgaben für Technologie steigen weiter. Das Handeln nicht. Das Problem liegt oft nicht am Mangel an KI. Es fehlt ein Betriebsmodell, das Daten, Bedeutung, Governance, Technologie, Menschen und Verantwortlichkeit miteinander verbindet. In dieser Folge von M365 FM – Simply Explained erläutern wir die fünf Säulen, die Organisationen benötigen, um eine verlässliche Grundlage für Datentransformation und KI aufzubauen.

WAS SIE LERNEN WERDEN
In dieser Folge behandeln wir:

• Warum KI unzuverlässige Daten nicht ausgleichen kann
• Wie Data Governance Vertrauen schafft, bevor die Automatisierung beginnt
• Warum die Datenqualität von der jeweiligen Entscheidung abhängen sollte
• Wie Microsoft Purview Governance und Datenerkennung unterstützen kann
• Wie Microsoft Fabric moderne Analysen und Datenplattformen unterstützt
• Warum semantische Modelle für Power BI und KI wichtig sind
• Wie widersprüchliche Definitionen zu widersprüchlichen Dashboards führen
• Warum Geschäftsglossare sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten wichtig sind
• Wie Dateneigentum die KI-Bereitschaft beeinflusst
• Warum Zugriff, Sicherheit und Berechtigungen definiert sein müssen, bevor KI skaliert
• Wie Copilot und KI-Agenten auf vertrauenswürdigen Geschäftskontext angewiesen sind
• Warum menschliche Verantwortung auch dann entscheidend bleibt, wenn KI die Antwort generiert

SÄULE 1: DATA GOVERNANCE – VERTRAUEN VOR AUTOMATISIERUNG
Data Governance klingt oft nach Richtlinien, Compliance-Besprechungen, Dokumentation und Bürokratie. In der Praxis beantwortet Governance einige sehr einfache Fragen:

• Wem gehören diese Daten?
• Wer darf darauf zugreifen?
• Woher stammen die Daten?
• Können wir ihnen für diesen konkreten Anwendungsfall vertrauen?
• Was dürfen Menschen mit den Daten tun?
• Was dürfen KI-Systeme mit den Daten tun?

Ohne klare Antworten löst KI kein Datenproblem. Sie kann das Problem nur schneller verbreiten. Stellen Sie sich ein Führungsteam vor, das eine Umsatzprognose vorbereitet. Der Vertrieb präsentiert eine Umsatzzahl, die Finanzabteilung eine andere. Beide Zahlen stammen aus Systemen, die maßgeblich erscheinen. Die Besprechung dreht sich plötzlich nicht mehr um zukünftige Entscheidungen. Stattdessen beginnt eine Diskussion darüber, welche Tabelle oder welches Dashboard korrekt ist. Das eigentliche Problem könnte sein, dass:

• Das CRM eine Version des Umsatzes enthält
• Das Finanzsystem eine andere
• Manuelle Exporte zusätzliche Abweichungen erzeugen
• Niemand die Definition von Umsatz verantwortet
• Niemand die Qualität der Quelldaten verantwortet
• Niemand klar erklären kann, welche Zahl die Prognose bestimmen sollte

Das Unternehmen diskutiert dann die Vergangenheit, statt die Zukunft zu gestalten.

WAS PASSIERT, WENN KI INS SPIEL KOMMT?
Stellen Sie sich nun vor, jemand fragt einen KI-Agenten: „Welche Vertriebsregion bleibt hinter den Erwartungen zurück?“ Die Antwort kann innerhalb von Sekunden vorliegen. Sie könnte jedoch auf Folgendem beruhen:

• Doppelten Kundendatensätzen
• Veralteten Kontozuordnungen
• Fehlenden Opportunities
• Falschen Forecast-Phasen
• Alten Daten
• Falschen Berechtigungen
• Informationen, auf die der Benutzer gar nicht hätte zugreifen dürfen

Die Antwort kann selbstsicher klingen. Das macht sie nicht automatisch vertrauenswürdig. Governance schafft die verbindlichen Regeln rund um die Daten, bevor Automatisierung sie verwendet. Ein starkes Governance-Modell legt typischerweise fest:

• Benannte Dateneigentümer
• Klare Verantwortlichkeiten
• Datenklassifizierungen
• Zugriffsregeln
• Dokumentation der Quellsysteme
• Erwartungen an die Datenqualität
• Nachvollziehbarkeit
• Richtlinien für sensible Informationen
• Regeln für KI und Automatisierung

Microsoft-Technologien können diesen Prozess unterstützen. Microsoft Purview hilft Organisationen dabei, Informationen zu erkennen, zu klassifizieren, zu verstehen und zu steuern. Microsoft Fabric kann dabei helfen, Daten zusammenzuführen, aufzubereiten, zu analysieren, zu überwachen und für Berichte und KI-Szenarien verfügbar zu machen. Technologie kann jedoch nicht alles entscheiden. Organisationen brauchen weiterhin Menschen, die festlegen:

• Wer für Kundendaten verantwortlich ist
• Welche Definitionen maßgeblich sind
• Welche Datenqualität akzeptabel ist
• Wer Zugriff haben soll
• Wann eine KI-generierte Antwort sicher verwendet werden kann
• Wer für die endgültige Entscheidung verantwortlich bleibt

DATENQUALITÄT MUSS ZUR ENTSCHEIDUNG PASSEN
Viele Organisationen behandeln Datenqualität so, als müsste jedes Feld in jedem System perfekt sein. Das ist selten realistisch. Datenqualität sollte stattdessen an der jeweiligen geschäftlichen Entscheidung gemessen werden. Für eine Umsatzprognose könnten die wichtigsten Felder beispielsweise sein:

• Opportunity-Phase
• Erwartetes Abschlussdatum
• Prognosebetrag
• Kontoverantwortlicher
• Vertriebsgebiet
• Wahrscheinlichkeit
• Kundenstatus

Andere Felder sind für diese konkrete Entscheidung weniger wichtig. Die bessere Frage lautet daher nicht: „Wie bereinigen wir alle unsere Daten?“ Sondern: „Welchen Daten müssen wir für diese Entscheidung vertrauen?“ Das macht das Problem kleiner, messbarer und deutlich leichter beherrschbar.

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