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20.01.2022

Die Macht der Daten: Studie offenbart Defizite in Unternehmen

52 Prozent der befragten europäischen Unternehmen glauben nicht, dass sie ohne relevante, aktuelle und vorschriftsmäßige Geschäftsdaten überleben können.

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Dun & Bradstreet, ein Business-Data-Unternehmen, nennt seinen Report einen Deep Dive in die Macht der Daten. Insgesamt wurden 1.704 Entscheidungsträger aus der Wirtschaft in Österreich, Großbritannien, Deutschland, Schweden, Norwegen, Dänemark, Finnland, Polen und Ungarn befragt. Das übergeordnete Thema: „The Future of Data“. Konkreter: Der Umgang mit Daten und deren Essentialität.

Den Ergebnissen nach ist wenig überraschend, dass zwei Drittel der Unternehmensleiter der Meinung sind, Daten seien das nützlichste Instrument für ihr Unternehmen , um neue Märkte zu erschließen (64 Prozent), und für die Ansprache neuer Kunden entscheidend (62 Prozent). Mehr als die Hälfte (52 Prozent) der befragten europäischen Unternehmen glauben nicht, dass sie ohne relevante, aktuelle und konforme Geschäftsdaten überleben werden.

Pandemie und die Daten-Notwendigkeit

Darüber hinaus nutzen 65 Prozent der Unternehmen Daten zur Riskikobewertng und zur Überwachung von Beschaffung und Versorgung (62 Prozent), da die Pandemie die Lieferketten weltweit weiterhin unterbricht.

„Angesichts der enormen Zunahme der verfügbaren Daten benötigen Unternehmen nicht nur irgendwelche Informationen, sondern Daten, die sorgfältig aufbereitet, zeitnah und genau sind. Mit anderen Worten: Daten, die für den Zweck geeignet sind“, sagt Anthony Scriffignano, Senior Vice President und Chief Data Scientist bei Dun & Bradstreet. „Unternehmen müssen schon seit geraumer Zeit die Art und Weise ändern, wie sie Informationen sinnvoll nutzen und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Informationen treffen, aber die Pandemie hat diese Notwendigkeit ganz nach oben auf die Tagesordnung der Unternehmen gesetzt. Es ist von entscheidender Bedeutung, sich Gedanken darüber zu machen, ob die Daten korrekt das Geschehen widerspiegeln – oder ob sie tatsächlich veraltet und irrelevant sind.“

Trotz Strategie Probleme

Allerdings geben Unternehmensleiter trotz der Überzeugung, dass genaue und zeitnahe Daten für die Geschäftsprozesse von entscheidender Bedeutung sind, zu, dass sie bei der Datenverwaltung Defizite haben. Selbst wenn Unternehmen über eine Datenstrategie verfügen, tun sich sie sich mit einem effektiven Datenmanagement (25 Prozent) und der Betrugsbekämpfung (22 Prozent) schwer. Dies habe zur Folge, dass mehr als ein Viertel (27 Prozent) der Projekte im Durchschnitt nicht den Geschäftsanforderungen entsprechen.

Im Detail sind es drei große Sorgen, die der Report offenbart: Man sorgt sich um Genauigkeit der Daten, die Unternehmen zu Planungszwecken speichern (47 Prozent); dass die eigene Firma nicht über die Technologie verfügt, um Daten zur Gänze zu nutzen (46 Prozent), und dass das Unternehmen bei der Datenbearbeitung zu langsam ist.

Zudem stellt sich für mehr als ein Viertel (27 Prozent) jener Befragten heraus, die ihre Datenkompetenz verbessern wollen, dass sie Schwierigkeiten haben, die richtigen Talente für die Analyse von Daten und die Anwendung von Erkenntnissen auf Geschäftsentscheidungen zu finden.

Datenschutz wichtiges Thema

Dieser Mangel an Talenten und Kenntnissen mache sich auch in anderen Bereichen des Geschäftslebens bemerkbar, wobei neue gesetzliche Anforderungen ein weiteres Problem für Unternehmen darstellen, die auf Kunden- und Lieferantendaten angewiesen sind. Die Hälfte macht sich Sorgen um die Wahrung des Datenschutzes, während ein Viertel der Unternehmen die Datenregulierung und rechtliche Verfahren als Risikoquelle angibt.

„Der bloße Zugang zu Datenverarbeitungswerkzeugen bedeutet noch nicht, dass ein Unternehmen diese auch sinnvoll einsetzt. Das Führungsteam muss sich vor allem auf Talente konzentrieren“, rät Scriffignano. „Datenkenntnisse sollten im Unternehmen absichtlich vorhanden sein, nicht zufällig. Neben der Rekrutierung neuer Talente ist es von entscheidender Bedeutung, die vorhandenen Mitarbeiter nicht zu vernachlässigen und kontinuierliche Weiterbildungsmaßnahmen einzuführen, um sicherzustellen, dass die Fähigkeiten frisch und relevant bleiben. Die Führungskräfte sind dafür verantwortlich, ein Klima zu schaffen, in dem die Menschen bereit sind zu lernen, einschließlich des Führungsteams selbst – denn wie wir wissen, werden Datenkenntnisse auch für den Lebenslauf des CEOs immer wichtiger.“

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Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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