Warum KI allein die Probleme von Big Data nicht löst – und wie ERP-Systeme helfen können

Viele glauben, KI könne Big-Data-Herausforderungen eliminieren. Doch ohne ERP, strukturierte Daten und klare Prozesse bleibt das Potenzial ungenutzt.

In Zeiten, in denen Unternehmen enorme Datenmengen erzeugen und sammeln, klingt es oft so: Mit genug Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich alle Herausforderungen automatisch bewältigen. Dieser Glaube ist weit verbreitet. Jedoch sind die größten Schwierigkeiten von Big Data struktureller Natur und lassen sich nicht allein durch Algorithmen aus der Welt schaffen.

Damit Unternehmen den Wert ihrer Daten tatsächlich ausschöpfen können, braucht es mehr als nur KI. Es geht darum, Daten zu strukturieren, in Echtzeit bereitzustellen und sie in die operativen Prozesse einzubetten. Genau hier liegt die Stärke von ERP-Systemen. Sie bieten die stabile Grundlage, auf der Big Data und KI ihr Potenzial erst entfalten können.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Big Data?
• Die Rolle der künstlichen Intelligenz: Erwartungen und Grenzen
• Die typischen Probleme von Big Data
• Warum KI diese Probleme nicht allein beheben kann
• ERP-Systeme als notwendige Ergänzung
  • Wie ERP-Systeme helfen
• Zusammenspiel von Big Data, KI und ERP
• Fazit

Was ist Big Data?

Big Data beschreibt nicht nur große Datenmengen, sondern auch deren Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen erfassen Daten in Form von Zahlen, Texten, Bildern oder Signalen, die aus unterschiedlichen Quellen und in atemberaubendem Tempo anfallen. Diese Dynamik verspricht große Chancen: bessere Prognosen, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und effizientere Prozesse. Gleichzeitig entstehen neue Risiken.

Unternehmen, die Big Data nutzen wollen, stehen vor der Herausforderung, all diese Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, und zwar mit hinreichender Qualität und Struktur. Ohne diese Voraussetzungen bleiben große Datenmengen oft ungenutzt oder führen zu Fehlinterpretationen.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz: Erwartungen und Grenzen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) werden als Lösungen für die Herausforderungen großer Datenmengen gesehen. Die Erwartung besteht darin, dass AI aus Daten sinnvolle Informationen filtert, Muster erkennt, Vorhersagen macht und automatisierte Entscheidungen unterstützt.

Die Grenzen dieser Erwartung ergeben sich dann, wenn:

• Daten nicht sauber oder konsistent sind, sodass das KI-Modell „lernt“, Fehler oder Verzerrungen zu reproduzieren.
• Datenquellen fragmentiert sind, wenn unterschiedliche Abteilungen unterschiedliche Systeme verwenden, in denen Begriffe oder Datenstrukturen variieren. Dann können KI-Analysen widersprüchliche oder inkonsistente Ergebnisse liefern.
• Modelle und Algorithmen nicht transparent sind, sodass Unternehmen nicht nachvollziehen können, warum sie bestimmte Entscheidungen treffen oder Vorhersagen machen.

Dabei sind viele der zentralen Probleme von Big Data nicht technische, sondern strukturelle, organisatorische und qualitative Aspekte, die KI nicht automatisch überwinden kann.

Die typischen Probleme von Big Data

Big Data bringt ohne Zweifel Potenziale, aber auch zahlreiche Schwierigkeiten, darunter:

• Datenqualität und Fehlerhaftigkeit: Viele Datensätze enthalten Lücken, Ungenauigkeiten oder sind unvollständig. Wenn ein KI-Modell auf solchen Daten trainiert wird, sind die Ergebnisse zwangsläufig fehleranfällig.
• Daten­silos: Verschiedene Systeme, Abteilungen oder Standorte halten Daten isoliert. Ohne Integration gibt es kein einheitliches Gesamtbild.
• Veraltete Daten: Wenn Daten nicht regelmäßig aktualisiert oder geprüft werden, sinkt ihr Nutzen und ihre Aussagekraft. In dynamischen Umgebungen kann das zu Fehlentscheidungen führen.
• Übermäßiger Fokus auf Quantität über Qualität: Große Datenmengen beeindrucken, aber wenn die Qualität nicht stimmt, nutzt auch die Menge wenig.
• Mangelnde Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit: Besonders in regulierten Branchen oder bei entscheidungskritischen Anwendungen ist es wichtig, zu wissen, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist.

Warum KI diese Probleme nicht allein beheben kann

Selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle können Fehler nicht beseitigen, die schon in der Datenbasis liegen. KI verstärkt oft bestehende Probleme. Wenn beispielsweise Fehler in Trainingsdaten vorhanden sind, reproduzieren Modelle diese Fehler. Auch kann KI nicht von sich aus messen, ob Daten aktuell sind oder ob Prozesse korrekt dokumentiert sind.

Darüber hinaus fehlt KI häufig der Bezug zu den operativen Geschäftsabläufen. Ein Modell kann zwar eine Vorhersage liefern, aber wenn diese Vorhersage nicht in die realen Tagesprozesse eingebunden ist, bleibt sie theoretisch. Ohne strukturelle Integration, also die Einbindung von Daten in die Ablaufprozesse, fehlt der Handlungsrahmen, um auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren.

ERP-Systeme als notwendige Ergänzung

ERP-Systeme sind sozusagen das Rückgrat, auf dem effizientes Datenmanagement aufgebaut werden kann. Sie vereinheitlichen Daten und Prozesse, ermöglichen eine zentrale Quelle der Wahrheit und stellen sicher, dass operative Abläufe nachvollziehbar, konsistent und aktuell sind.

Ein ERP verbindet die typischen Unternehmensbereiche (Produktionsplanung, Lager, Einkauf, Vertrieb, Finanzen usw.) in einem System. Statt Daten über verschiedene Tools und Plattformen verstreut zu haben, bündelt ERP diese Daten, sorgt für eine gemeinsame Definition von Begriffen und Prozessschritten und minimiert Inkonsistenzen und Wiederholungen.

Wie ERP-Systeme helfen

ERP-Systeme ermöglichen ein robustes Datenmodell, in dem definiert ist, welche Informationen wie erfasst, gespeichert und verarbeitet werden sollen. Fehler bei der Dateneingabe werden durch Validierungsregeln verringert, und redundante Einträge werden reduziert.

Ein weiterer Vorteil ist die Echtzeitverfügbarkeit von Daten. ERP-Systeme erlauben, dass neue Informationen sofort ins System fließen: ob Lagerbestände, Produktionskennzahlen oder Vertriebsergebnisse. Dadurch lassen sich Entscheidungen auf einer aktuellen Datenbasis treffen, nicht mit veralteten Zahlen.

Integration ist ein weiterer zentraler Nutzen. Wenn Daten nicht aus isolierten Quellen kommen, sondern alle Abteilungen auf dieselben Daten zugreifen, entsteht Transparenz. Vertrieb, Einkauf, Produktion und Finanzabteilung arbeiten dann mit derselben Sicht auf Kennzahlen.

Schließlich schafft ERP Vertrauen und Nachvollziehbarkeit. Prozesse, Änderungen und Transaktionen sind dokumentiert. Wenn eine Analyse, KI-Prognose oder Entscheidung aus Big Data erbracht wird, kann klar gezeigt werden, woher die Daten stammen und wie sie zustande gekommen sind.

Zusammenspiel von Big Data, KI und ERP

Erst das Zusammenspiel von Big Data, KI und ERP führt zu nachhaltigem Nutzen. Die ERP-Lösung stellt die stabile Grundlage bereit, Big Data liefert zusätzliche Perspektiven und externe Informationen, während KI diese Daten analysiert und Muster sichtbar macht. Jede dieser Technologien hat ihre Grenzen, aber zusammen bieten sie ein starkes und zukunftsorientiertes Datenmanagement.

Fazit

Big Data ist kein Selbstzweck. Ohne Struktur, Qualität und Prozessbezug bleibt es ein Rohstoff, der ungenutzt oder sogar irreführend sein kann. Künstliche Intelligenz erweitert die Möglichkeiten, löst jedoch die grundlegenden Probleme nicht von selbst. ERP-Systeme sind daher unverzichtbar, weil sie die Datenbasis liefern, auf der Big Data und KI aufbauen können.

Unternehmen, die diese Technologien strategisch kombinieren, sichern sich nicht nur bessere Einblicke, sondern auch die Fähigkeit, schneller, präziser und transparenter zu entscheiden. Der wahre Wert von Big Data liegt nicht in der schieren Menge, sondern in der intelligenten Integration und genau das macht ein modernes ERP-System möglich.