Experiment
Stammdaten bereinigen mit ChatGPT – ein Fail mit vielen Erkenntnissen
Jedes Unternehmen verwaltet eine Vielzahl von Daten über Mitarbeitende, Produkte und Prozesse. Bei einigen unserer Kunden stellen wir leider fest, dass die Datenbestände im Laufe der Zeit unkontrolliert und unkoordiniert anwachsen. Oft sind die Stammdaten nicht mehr strukturiert nachvollziehbar und “sauber”. Hier wieder Ordnung zu schaffen, ist mühsam und vor allem zeitaufwändig. Wir haben uns gefragt: Kann Generative KI bei der Bereinigung und Optimierung von Stammdaten helfen?
Wir haben es getestet:
In unserem Experiment testen wir, ob eine Out-of-the-Box-KI-Lösung die Datenbereinigung übernehmen kann. Also selbst erstellte KI-Tools, die speziell für diese Problemstellung trainiert wurden, sind daher ausgeschlossen.
Wir haben uns dazu entschieden, die Stammdatenbereinigung mit OpenAIs GPTs anzugehen. Die Wahl fiel auf ChatGPT, eine fortschrittliche KI-Lösung, welche aktuell gegenüber anderen generativen KI-Anwendung einen Vorsprung verbuchen kann. Das darauf aufbauende Feature der GPTs wurde erst Anfang des Jahres verkündet und ist daher noch nicht tief erforscht.
Ein GPT für die Stammdatenanaylse
Für unser Experiment haben wir einen GPT konfiguriert, der erfahrene Stammdatenverantwortliche bei der Analyse und Optimierung von Stammdatensätzen unterstützen soll. Die Konfiguration des GPT ist dabei denkbar einfach: Man definiert eine Hauptanweisung – den Prompt, vergibt einen Namen und lässt sich optional ein Titelbild für die Anwendung generieren.
Dank der eingegebenen Anweisung weiß unser „Stammdaten-Assistent“ nun, was zu tun ist. Zumindest in der Theorie. Nach dem Upload einer Stammdatenprobe beginnt der GPT sofort mit der Analyse der Daten und liefert Analyseergebnisse und Optimierungsvorschläge. Durch zusätzliche Anweisungen können auch gezielte Änderungen an den Stammdatensätzen vorgenommen werden.
Was ist ein GPT?
GPTs sind wörtlich übersetzt generative, vorprogrammierte Transformatoren. Es handelt sich um maßgeschneiderte Chatbots, die für einen bestimmten Zweck konfiguriert und mit dem entsprechenden Wissen gefüttert werden.
Abbildung 1: Stammdaten-GPT
Die Testphase und unsere Learnings
Datenbasis: Eine eher kleine Stichprobe mit 34 Datensätzen, mit eher homogenen Datenmängeln in verschiedenen Spalten des Datensatzes. Zum Beispiel stehen Maßangaben mit richtiger Formatierung in nicht für Maße vorgesehenen Spalten.
Hier funktioniert die Bereinigung durch die KI gut und die Ergebnisse, in diesem Beispiel, das Speichern der Breite, Länge und Tiefe in dedizierten Spalten, ist recht reproduzierbar. Der GPT erkennt Produkttypen, Materialien und Maße und sortiert diese in separate Tabellenspalten. Darüber hinaus werden fehlerhafte Eingaben korrigiert und Freitextfelder nach einer vorgegebenen und strukturierten Reihenfolge ausgefüllt. Der GPT muss jedoch sorgfältig bedient werden.
Abbildung 2: Input
Abbildung 3: Output
Es ist allerdings nicht möglich, alle Arbeitsschritte in einer Anweisung an die KI abzudecken. Im GPT müssen alle gewünschten Arbeitsschritte als einzelne Prompts hinterlegt werden. Nur so wird sichergestellt, dass die KI alle eingegebenen Befehle berücksichtigt.
Bei größeren Stichproben, heterogeneren Mängeln der Daten und einer Zunahme an unterschiedlichen Daten, wie z.B. Formatierung der Maßangaben, sinkt die Trefferquote unseres GPTs und die Ergebnisse werden qualitativ schlechter. Schon bei einer Teil-Datenmenge einer Warengruppe mit weniger als 500 Einträgen entsprechen die Ergebnisse in keinem Testfall unseren Qualitätsansprüchen.
Eine weitere Erkenntnis ist, dass das Wissen, mit dem wir die KI gefüttert haben, in den meisten Fällen keinen Einfluss auf die Qualität der Antworten unserer GPT hat. Wir haben z.B. Produkttypen, Zubehör oder Material beschriftet und Liste zu Normvorschriften zur Verfügung gestellt. Jedoch können wir keine Verbindung zwischen der Qualität der Antworten und der bereitgestellten Informationen feststellen.
Unser (vorläufiges) Fazit:
Nach Ablauf der vier Wochen unserer intensiven Testphase mit unserem temporären Stammdatenmanager GPT müssen wir leider sagen, dass er unsere Erwartungen nicht erfüllt hat.
Ja, es ist möglich, Daten zu bereinigen und zu optimieren, aber nur, wenn die Probleme relativ homogen sind und man den GPT an die Hand nimmt. In unserem Testdatensatz und auch in der Realität ist dies leider weniger der Fall. Unser Fazit ist daher bislang, dass GPT derzeit leider noch nicht in der Lage ist, bei einem hochkomplexen und vielschichtigen Problem wie der Stammdatenanalyse und -optimierung zu unterstützen.
Was sind Ihre Erfahrungen? Haben Sie schon ähnliche Versuche gestartet? Was waren Ihre Ergebnisse? Wir freuen uns über jeden Wissensaustausch zu diesem spannenden Thema!
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