Datenqualität in der KI: Herausforderungen, Umsetzung, Audits und Best Practices

Da Unternehmen prädiktive und generative künstliche Intelligenz (GenAI) einsetzen, um ihre Geschäftsabläufe zu verbessern, ist Datenqualität wichtiger denn je. Hochwertige, verlässliche Daten bilden die Grundlage für effektive KI und ermöglichen alles – vom Training und Testen bis hin zu Inferenz und Entscheidungsfindung.

Um dies zu unterstützen, modernisieren viele Unternehmen ihre Dateninfrastruktur. Sie wechseln zu skalierbaren Cloud-Plattformen, Echtzeitanalysen und benutzerfreundlicheren Entwickler-Tools. PwC zufolge haben 72 % der leistungsstärksten Unternehmen die Modernisierung ihrer Cloud-Daten priorisiert – mehr als doppelt so viele wie ihre Mitbewerber (33 %).

Warum Datenqualität für KI wichtig ist

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Ungenaue oder unvollständige Datensätze können Verzerrungen verursachen, die Modellgenauigkeit verringern und zu fehlerhaften Erkenntnissen führen, die dem Unternehmen schaden.

Eine Studie von Fivetran ergab, dass schlechte Datenqualität häufig zu Fehlentscheidungen führt, die Unternehmen bis zu 6 % ihres weltweiten Jahresumsatzes kosten können.

Datenqualitätsdimensionen, die Sie für KI verbessern sollten

Bei der Vorbereitung geht es nicht nur darum, Daten zu bereinigen und ihre Qualität sicherzustellen, sondern auch darum, dafür zu sorgen, dass sie die technischen Ziele der KI und die damit verbundenen Geschäftsergebnisse unterstützen. Data Engineers spielen dabei eine entscheidende Rolle: Sie verstehen, wie sich Datenattribute auf die Modellleistung auswirken, und stellen sicher, dass Trainingsdatensätze auf übergeordnete Ziele abgestimmt sind.

Dabei konzentrieren sie sich in der Regel auf einige zentrale Dimensionen der Datenqualität:

• Genauigkeit: Sind die Datenwerte korrekt? Falsch gekennzeichnete oder unrichtige Daten können die Modellleistung schnell beeinträchtigen.

• Vollständigkeit: Sind alle erforderlichen Felder ausgefüllt? Fehlende Werte können Modelle verwirren und zu weniger verlässlichen Ergebnissen führen.

• Konsistenz: Sind Formate und Datensätze in allen Quellen standardisiert? Inkonsistenzen (z. B. unterschiedliche Datumsformate oder doppelte Kundendatensätze) können das Training verzerren und später Probleme verursachen.

• Integrität: Sind die Datenelemente in ihrer Gesamtheit logisch nachvollziehbar? Eine hohe Datenintegrität hilft Modellen, schlüssigere und vertrauenswürdigere Schlussfolgerungen zu ziehen.

Typische Herausforderungen bei der Datenqualität von KI vermeiden

Obwohl Datenqualität für KI strategisch wichtig ist, sind Qualität und Genauigkeit laut VentureBeat seit 2021 um 9 % gesunken. Der Grund? Moderne KI-Modelle sind komplexer und benötigen mehr Daten. Sie erfordern differenziertere, annotierte und regelmäßig aktualisierte Eingaben. Zu den häufigsten Herausforderungen zählen:

• Datenfehler und Inkonsistenzen: Manuelle Fehler, Formatabweichungen und widersprüchliche Datensätze können die Schlussfolgerungs- und Lernfähigkeit eines Modells beeinträchtigen.

• Inkonsistente Kennzeichnung: Wenn Annotationen in verschiedenen Datensätzen voneinander abweichen, kann das Modelle verwirren, die Genauigkeit verringern und die Leistungsmessung erschweren.

• Verzerrungen in Daten: Verzerrte oder nicht repräsentative Daten – oft unbeabsichtigt eingeführt – können zu unfairen oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Kennzahlen zur Verbesserung der Datenqualität für KI nutzen

Mit den richtigen Kennzahlen lassen sich Probleme frühzeitig erkennen und Fortschritte im Laufe der Zeit messen. Durch die Festlegung von Ausgangswerten und die Beobachtung von Veränderungen können Teams eine zuverlässigere Grundlage für KI schaffen. Zu den gängigsten Kennzahlen zur Messung der KI-Qualität zählen:

• Fehlerquote: Misst, wie häufig falsche Datenpunkte im Datensatz vorkommen. Eine hohe Fehlerquote kann Modelle in die Irre führen und ihre Effektivität verringern.

• Vollständigkeitswert: Bewertet den Anteil vollständig ausgefüllter Felder. Fehlende Daten können die Genauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit von Modellen beeinträchtigen.

• Aktualität der Daten: Bewertet, wie aktuell die Daten sind. Das ist besonders wichtig für Modelle, die aktuelle Informationen benötigen, etwa zur Betrugserkennung, Prognose oder Personalisierung.

• Einzigartigkeit: Kennzeichnet doppelte Datensätze, durch die bestimmte Muster übermäßig stark gewichtet und Verzerrungen verursacht werden können.

• Gültigkeit: Erfasst, ob die Daten den erwarteten Formaten und Regeln entsprechen. Ungültige oder außerhalb des zulässigen Bereichs liegende Werte können zu Trainingsfehlern oder sogar zu Abstürzen des Modells führen.

Für Large Language Models (LLMs) sind robuste Evaluierungsmethoden, oft als „Evals“ bezeichnet, entscheidend für die Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität. Mit diesen Evals werden Qualität und Genauigkeit des Modells anhand verschiedener Aspekte wie sachlicher Richtigkeit, Kohärenz, Toxizität und Relevanz bewertet. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse für kontinuierliche Verbesserungen.

Leistungsfähige Datenqualitätsprogramme aufbauen

Eine hohe Datenqualität entsteht nicht zufällig, sondern ist das Ergebnis einer sorgfältig geplanten Strategie und kontinuierlichen Verwaltung. Datenteams können eine bessere Grundlage für KI schaffen, indem sie klare Standards festlegen und Risiken fortlaufend überwachen. Hier sind einige Best Practices:

• Richtlinien festlegen: Legen Sie Anforderungen für die Erstellung hochwertiger Daten fest, die relevant, nachvollziehbar und leicht zu interpretieren sind. Die Data Foundation empfiehlt, sich an Governance-Prinzipien auszurichten, die verantwortungsvolle KI unterstützen.

• Modelle überwachen: Nutzen Sie Sicherheits- und Monitoring-Tools, um Anomalien wie ungewöhnliche Datenmuster oder mögliche Poisoning-Angriffe zu erkennen, die das Modelltraining manipulieren könnten.

• Probleme beheben: Priorisieren Sie Probleme nach ihrem Schweregrad (kritisch, hoch, mittel, niedrig) und beheben Sie sie frühzeitig, um die Auswirkungen auf die Modellleistung zu verringern.

Techniken zur Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität für KI

Selbst mit einer soliden Strategie erfordert eine hohe Datenqualität Maßnahmen im Tagesgeschäft, um Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich verschärfen. Teams kombinieren häufig mehrere Techniken, um Datensätze sauber, verlässlich und für KI geeignet zu halten:

• Profiling: Analysieren Sie Daten, um Muster, Ausreißer und mögliche Qualitätsprobleme zu erkennen.

• Bereinigung: Korrigieren oder entfernen Sie ungenaue oder irreführende Datenpunkte.

• Anreicherung: Ergänzen Sie Datensätze um externe Informationen oder Daten von Drittanbietern, um sie aussagekräftiger und vollständiger zu machen.

• Standardisierung: Sorgen Sie dafür, dass Formate und Strukturen im gesamten Datensatz einheitlich sind.

• Validierung: Prüfen Sie, ob die Daten vorab festgelegte Regeln erfüllen (z. B. teilen Teams Datensätze häufig in Trainings- und Testdatensätze auf, um Probleme frühzeitig zu erkennen).

• Governance anwenden: Definieren Sie Verantwortlichkeiten, legen Sie Richtlinien fest und stärken Sie die Rechenschaftspflicht – unter Einhaltung der Compliance-Anforderungen.

Audits und Monitoring für langfristigen Erfolg

Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess – rund um die Uhr, 365 Tage im Jahr. Kontinuierliches Monitoring und regelmäßige Audits helfen Teams, neue Probleme frühzeitig zu erkennen und die zuverlässige Leistung von KI-Systemen langfristig sicherzustellen. Zu den Best Practices für langfristigen Erfolg zählen:

• Datenquellen und -formate bewerten: Prüfen Sie Daten-Pipelines regelmäßig auf Zuverlässigkeit und stellen Sie eine einheitliche Formatierung in Systemen wie CSV, JSON oder SQL sicher.

• Daten anhand von Qualitätskennzahlen messen: Nutzen Sie bewährte Kennzahlen, um Probleme wie fehlende Felder, Werte außerhalb des zulässigen Bereichs oder unerwartete Anomalien zu erkennen.

• Lücken bei Governance und Tools erkennen: Prüfen Sie Workflows auf Schwachstellen in Bereichen wie Datenherkunft, Zugriffskontrollen und Sicherheit.

• Automatisierte Warnmeldungen für Anomalien einrichten: Richten Sie Systeme ein, die ungewöhnliche Muster, Veränderungen oder fehlende Daten automatisch melden, wenn diese die Modellleistung beeinträchtigen könnten.

Tools für KI-gestützte Datenqualität

Um die Datenqualität im großen Maßstab zu verbessern, benötigen Sie die richtigen Tools, um Probleme zu erkennen und zu verhindern. Führungskräfte aus den Bereichen Daten, Analytics und KI treiben diese Arbeit häufig voran, indem sie in Plattformen investieren, die Datenvalidierung und -überwachung systematischer gestalten, darunter:

• Great Expectations: Ein Open-Source-Framework zum Erstellen und Validieren von Datenqualitätsprüfungen.

• Soda: Bietet Echtzeit-Monitoring und automatisierte Tests, um Datenprobleme frühzeitig zu erkennen.

• Monte Carlo: Konzentriert sich auf Data Observability und erkennt Anomalien, bevor diese nachgelagerte Systeme beeinträchtigen.

• Snyk: Unterstützt Entwickler dabei, Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit Daten, Code und Compliance zu erkennen – ein wichtiger Bestandteil jeder soliden Daten-Governance-Strategie.

Ein praktischer Plan zur Verbesserung der Datenqualität für KI

Je enger KI in Softwaresysteme integriert wird, desto weniger lassen sich Datenqualität und Anwendungssicherheit getrennt betrachten. Fehler in einem Bereich können sich leicht auf andere auswirken. Deshalb setzen Führungskräfte auf kontinuierliche Verbesserungsprogramme, die auf folgenden Säulen beruhen:

• Datenvorbereitung und -bereinigung: Nutzen Sie Vorverarbeitungs-Pipelines, um Daten vor Beginn des Trainings zu standardisieren, anzureichern und Duplikate zu entfernen.

• Verbesserung und Transformation der Datenqualität: Nutzen Sie ETL-/ELT-Tools mit integrierten Qualitätsprüfungen und optimieren Sie diese kontinuierlich anhand der Leistung Ihrer Modelle.

• Governance und Unternehmenskultur: Schaffen Sie eine Datenkultur, in der Mitarbeitende Verantwortung für die Qualität übernehmen, klare Erwartungen festlegen und Daten als Produkt betrachten, das kontinuierliche Pflege erfordert.

• Sicherheitstools für die Entwicklung: Statten Sie Teams mit Tools wie Snyk aus, die Schwachstellen in Code, Open-Source-Paketen, Containern und Cloud-Infrastruktur erkennen und beheben helfen – allesamt zentrale Komponenten sicherer KI-Systeme.

Datenqualität zur strategischen Priorität machen

KI hat die Angriffsfläche vergrößert. Angreifer haben es nicht mehr nur auf Anwendungen abgesehen, sondern auch auf die zugrunde liegenden Daten und Modelle selbst. Und da Software immer schneller ausgeliefert und KI-gestützte Programmier-Tools immer häufiger eingesetzt werden, steigt das Risiko, dass Fehler unentdeckt bleiben.

Da 40 % des automatisch generierten Codes unverändert eingecheckt werden und mehr als ein Drittel bekannte Schwachstellen enthält, nutzen Angreifer zunehmend Taktiken wie Cross-Site-Scripting und SQL-Injection, um KI-gestützte Entwicklungs-Pipelines auszunutzen.

Um die Nase vorn zu behalten, müssen Sicherheit, Compliance und Entwicklung zusammenarbeiten. Investitionen in sichere Entwicklungspraktiken wie proaktives Code-Scanning und die Behebung von Schwachstellen mit Tools wie Snyk verringern das Risiko, dass Schwachstellen in KI-gestützte Systeme gelangen, und tragen zur Integrität von Anwendungen bei, die sensible Daten verarbeiten. Initiativen wie die Data-&-AI-Arbeit der Linux Foundation, die Snyk als stolzer Sponsor unterstützt, fördern diesen kollaborativen Ansatz. Sie schaffen ein gemeinschaftliches Umfeld, in dem Herausforderungen rund um KI-Daten angegangen und Open-Source-Innovationen in den Bereichen KI und Daten vorangetrieben werden.

Sichern Sie die Datenqualität für KI mit Snyk

Zuverlässige KI beginnt mit soliden Daten und Systemen, die kleine Probleme erkennen, bevor sie zu größeren werden. Da Unternehmen für Analysen, Automatisierung und Kundentools auf KI setzen, ist es unverzichtbar, die Datenqualität in jeder Phase des Lebenszyklus aufrechtzuerhalten.

Snyk unterstützt Entwickler dabei, ihren Beitrag zu leisten, indem das Unternehmen den Code schützt, der diese Daten verarbeitet und nutzt. Mit Snyk Code können Teams sowohl manuell als auch KI-generierten Code auf Schwachstellen prüfen. Snyk Code basiert auf Snyk Agent Fix und liefert sichere, sofort umsetzbare Vorschläge zur Behebung direkt in der IDE.

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