Use Case

AI-Ready Data Foundation für operative KI-Agenten

KI-Agenten liefern nur dann belastbare Empfehlungen, wenn die zugrunde liegenden Daten stimmen. Eine AI-Ready Data Foundation schafft die Datenbasis, auf der Disposition, Service und operative Steuerung zuverlässig arbeiten können.

Wenn KI bereit ist, aber die Daten es nicht sind

Viele Unternehmen starten KI-Initiativen mit klarer fachlicher Vision: Agenten sollen Disponenten unterstützen, Touren vorschlagen, Kundeninformationen berücksichtigen und operative Entscheidungen beschleunigen. Doch sobald diese Agenten auf reale Datenlandschaften treffen, entstehen Probleme.

Fahrzeugstammdaten unterscheiden sich zwischen Systemen. Kundendaten existieren mehrfach, mit verschiedenen Schreibweisen, Nummern und Vertragsinformationen. Historische Leistungsdaten liefern je nach Quelle unterschiedliche Aussagen. Ausgemusterte Fahrzeuge, unvollständige Subunternehmerdaten oder widersprüchliche Vertragsbedingungen führen dazu, dass KI-Agenten Empfehlungen geben, die operativ nicht belastbar sind.

Das wirtschaftliche Problem liegt nicht im KI-Modell. Es liegt in der Datenbasis. Ohne harmonisierte Stammdaten, klare Geschäftsregeln und verlässliche Datenflüsse entstehen Fehlentscheidungen, Akzeptanzprobleme und Projektstopps. Die Organisation verliert Zeit, Budget und Vertrauen in eine grundsätzlich sinnvolle Initiative.

Der Zielzustand ist eine belastbare Datenschicht, die operative KI-Agenten mit konsistenten, geprüften und fachlich eindeutigen Informationen versorgt.

Die Datenbasis, auf der KI zuverlässig arbeiten kann
Eine AI-Ready Data Foundation schafft Ordnung in fragmentierten Datenlandschaften. Sie harmonisiert zentrale Entitäten, klärt Datenverantwortung und stellt sicher, dass KI-Agenten nicht auf widersprüchlichen Quellen, sondern auf einem belastbaren fachlichen Fundament arbeiten.
Verlässliche Stammdaten
Fahrzeuge, Kunden, Verträge, Aufträge und operative Stammdaten werden über Systeme hinweg harmonisiert und eindeutig zugeordnet.
Weniger Fehlentscheidungen
KI-Agenten greifen auf geprüfte Daten zu und vermeiden Vorschläge, die auf veralteten, doppelten oder widersprüchlichen Informationen beruhen.
Höhere Akzeptanz in der Organisation
Disponenten, Fachbereiche und Management gewinnen Vertrauen, weil Empfehlungen nachvollziehbar und fachlich plausibel werden.
Bessere operative Steuerung
Auftragslage, Fahrzeugverfügbarkeit, Kundenhistorie und weitere operative Signale werden in einer gemeinsamen Datenlogik zusammengeführt.
Skalierbare Grundlage für weitere KI-Anwendungen
Die geschaffene Datenbasis kann nicht nur für einen Agenten, sondern für weitere Analytics-, Automatisierungs- und Steuerungsfälle genutzt werden.

Für Unternehmen mit KI-Ambition und komplexer Datenrealität

Der Use Case eignet sich für Unternehmen, die KI-Agenten oder intelligente Assistenzsysteme in operativen Prozessen einsetzen möchten, deren Datenlandschaft jedoch historisch gewachsen und fragmentiert ist. Besonders relevant ist der Ansatz für Logistik, Transport, Serviceorganisationen, Außendienststeuerung und andere Bereiche mit vielen Stammdaten, hohen Echtzeitanforderungen und komplexen operativen Abhängigkeiten.

Eingesetzte Technologien
Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Azure Data Factory
Wir etablieren Azure Data Factory als Cloud-basierte Integrations- und Orchestrierungsplattform, sodass Datenflüsse zwischen On-Premises-Systemen, Cloud-Diensten und Analytics-Plattformen zuverlässig automatisiert werden können.
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Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Image Christian Straube