Datenmodellierung als Fundament für KI-BereitschaftFragmentierung hat Auswirkung auf Qualität KI-gestützter Entscheidungen

Ob KI-Agenten im Unternehmen tatsächlich produktiv werden oder bereits vor dem Rollout scheitern, entscheidet sich an der Datenbasis. In vielen Organisationen liegen Informationen verteilt über getrennte Systeme wie CRM, ERP, Data Warehouses, Lagerverwaltung oder diverse SaaS-Tools. Diese Fragmentierung hat eine direkte Auswirkung auf die Qualität KI-gestützter Entscheidungen: KI-Agenten finden keine vollständigen Informationen, erkennen Zusammenhänge nicht zuverlässig oder liefern widersprüchliche Ergebnisse, die anschließend manuell korrigiert werden müssen.

Bei dieser Herausforderung die setzt Datenmodellierung an. Sie verbindet fragmentierte Datenquellen, schafft konsistente Strukturen und sorgt dafür, dass KI-Agenten mit korrekten, aktuellen und einheitlich interpretierbaren Informationen arbeiten.
KI-Datenmodellierung beschreibt den Prozess, Daten so zu strukturieren und aufzubereiten, dass sie für KI-Systeme nutzbar werden.

Im Unterschied zur klassischen Datenmodellierung, die vor allem auf transaktionale Konsistenz und zuverlässige Speicherung für den späteren Abruf ausgelegt ist, verfolgt die KI-Datenmodellierung einen stärker leistungs- und musterorientierten Ansatz. Im Fokus steht, dass KI-Modelle Beziehungen erkennen, Anomalien identifizieren und belastbare Vorhersagen ableiten können.

Dafür werden Rohdaten in saubere und strukturierte Datensätze überführt, mit dem Ziel, Daten so bereitzustellen, dass KI-Modelle daraus lernen und Entscheidungen automatisiert treffen können – als Grundlage für effizientere Prozesse und messbare Wettbewerbsvorteile.

KI-Datenmodellierung in der Unternehmens-IT

In der Praxis zeigt sich: Unternehmen, die ihre Daten nicht konsolidieren und vereinheitlichen, verlieren beim Einsatz von KI-Agenten wertvolle Zeit durch Fehlerbehebung. Statt Business Outcomes zu erzielen, müssen Teams Genauigkeitsprobleme, Governance-Risiken und Compliance-Fragen nachträglich adressieren.

Ein wesentlicher Treiber ist die Systemlandschaft selbst: Unternehmen nutzen im Durchschnitt 342 SaaS-Anwendungen. Die Folge sind Datensilos, die den Zugriff von KI-Agenten auf vollständige Informationen verhindern.

Diese Fragmentierung blockiert KI nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch. Zusätzlich wirken sich schlechte Datenqualität oder veraltete Informationen in KI-Systemen besonders gravierend aus: Fehler vervielfachen sich, weil KI-Agenten auf Basis falscher Felder oder unvollständiger Datensätze falsche Schlüsse ziehen.

Hinzu kommt ein Governance-Aspekt: Wenn KI-Agenten ohne klare Kontrollen auf sensible Daten zugreifen, entstehen Compliance-Verstöße und Haftungsrisiken. Und schließlich scheitern viele Initiativen daran, dass Teams Daten nicht schnell genug in der erforderlichen Qualität für konkrete KI-Anwendungsfälle bereitstellen können.

Anforderungen an KI-fähige Datenmodelle

Unternehmen, die KI-Agenten ohne strukturierte und validierte Datenmodelle in Betrieb nehmen, riskieren Systeme, die ungenaue Vorhersagen liefern, Verzerrungen in operative Abläufe tragen oder in Produktionsumgebungen vollständig kollabieren. Damit KI-Modelle vom Training bis zum Einsatz stabil funktionieren, sollten einige zentrale Anforderungen erfüllt sein:

• Einheitliche Datenstruktur als Basis für konsistente KI-Ergebnisse; relevante Daten müssen einem gemeinsamen Schema folgen und über eindeutige Identifikatoren verbunden sein. Nur so können KI-Agenten Beziehungen zwischen Entitäten wie Kunden, Bestellungen, Produkten oder Support-Tickets korrekt nachverfolgen, ohne auf Dubletten oder Brüche zu stoßen
• Zugriff auf aktuelle Daten statt Entscheidungen auf „Stand von gestern“; KI-Agenten müssen Daten im Moment des Handelns abrufen können. Wenn sie auf veralteten Informationen basieren, entstehen falsche Entscheidungen, weil der Agent nicht die aktuelle Realität abbildet, sondern den „Stand von gestern“ verarbeitet.
• Saubere und validierte Daten als Schutz vor Kettenreaktionen; schlechte Datenqualität wirkt sich unmittelbar auf alle KI-Systeme aus. Deshalb müssen Dubletten bereinigt, fehlende Felder ergänzt oder markiert, Formate vereinheitlicht und veraltete Informationen archiviert werden. Nur validierte Daten verhindern, dass sich Fehler im System vervielfachen.
• Kontextbezogene Metadaten für interpretierbare KI-Entscheidungen; KI-Agenten benötigen Kontext, um Daten richtig zu interpretieren. Metadaten wie Herkunft, Aktualisierungshäufigkeit, Zuverlässigkeit und Geschäftsregeln helfen dabei, Datenpunkte einzuordnen und Beziehungen zu verstehen.
• Geregelte Zugriffskontrollen als Voraussetzung für Governance und Compliance; KI-Agenten sollten nur auf die Daten zugreifen, die sie für ihre Aufgabe benötigen. Ohne Zugriffskontrollen entstehen Sicherheits- und Compliance-Risiken, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen.

Fehler, die KI-Datenmodelle aushebeln

Wenn Unternehmen beim Aufbau KI-fähiger Datenmodelle grundlegende Fehler machen, entstehen Systeme, die ungenaue Vorhersagen liefern, bestehende Verzerrungen verstärken und teure Überarbeitungen nach sich ziehen. Besonders kritisch ist, dass viele dieser Probleme erst im laufenden Betrieb sichtbar werden – also dann, wenn der Schaden bereits entsteht. Diese Fehler treten dabei besonders häufig auf:

• Speicherlogik priorisieren – und den KI-Zugriff vergessen; viele Organisationen investieren erhebliche Zeit in die Perfektionierung von Data-Warehouse-Schemata. Für KI-Agenten ist jedoch nicht entscheidend, wie elegant Daten abgelegt sind, sondern wie schnell und flexibel sie auf Informationen zugreifen können. Werden Zugriffsmuster, Abfragegeschwindigkeit und Datenverknüpfungen nicht konsequent auf KI-Anwendungsfälle ausgerichtet, entstehen Engpässe – und KI bleibt in der Praxis langsam, unpräzise oder schwer integrierbar.
• Datenherkunft ignorieren – und Fehler nicht mehr nachvollziehen können; wenn KI-Agenten falsche Antworten liefern, muss sich schnell klären lassen, woher die zugrunde liegenden Daten stammen und welche Verarbeitungsschritte sie durchlaufen haben. Ohne nachvollziehbare Datenherkunft wird diese Analyse extrem aufwendig: Troubleshooting dauert dann Tage statt Stunden. Herkunftsverfolgung ist deshalb nicht nur ein Governance-Thema, sondern ein entscheidender Faktor für Betriebsstabilität.
• Punkt-zu-Punkt-Integrationen bauen – und Wartungskomplexität eskalieren lassen; ein weiterer häufiger Fehler ist der Aufbau direkter Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zwischen Systemen. Was anfangs pragmatisch wirkt, wird schnell zum Wartungsalbtraum: Statt einer stabilen Architektur entsteht ein schwer beherrschbares Integrationsgeflecht. Skalierbarer ist ein Ansatz über zentrale Integrationsplattformen, die als Hub fungieren und Datenflüsse standardisieren. So lassen sich neue Quellen kontrolliert anbinden, ohne das gesamte Systemgefüge zu destabilisieren.
• Datenmodellierung als einmaliges Projekt betrachten – statt als kontinuierliche Disziplin; viele KI-Initiativen scheitern nicht an der ersten Umsetzung, sondern an der fehlenden Weiterentwicklung. Geschäftsanforderungen verändern sich, Systeme werden ersetzt und neue Datenquellen entstehen. Wird Datenmodellierung jedoch als einmaliges Projekt behandelt, veraltet das Modell – und KI-Agenten verlieren nach und nach ihre Zuverlässigkeit. Ein KI-fähiges Datenmodell muss daher als lebendes System verstanden werden, das kontinuierlich gepflegt und angepasst wird. Nur so bleibt die Datenbasis kompatibel mit dem tatsächlichen Geschäftsbetrieb.

Datenmodellierung entscheidet über den Erfolg von KI-Agenten

KI-Agenten sind nur so gut wie die Datenmodelle, auf denen sie arbeiten. Ohne einheitliche Strukturen, aktuelle und saubere Daten sowie aussagekräftige Metadaten entstehen inkonsistente Ergebnisse, hoher manueller Korrekturaufwand und Governance-Risiken.

Unternehmen sollten Datenmodelle daher nicht als Nebenprojekt betrachten, sondern als zentrale Voraussetzung für skalierbare KI im operativen Betrieb – inklusive klarer Zugriffskontrollen und kontinuierlicher Weiterentwicklung.

Markus Müller ist Global Field CTO API Management bei Boomi.

Boomi