Data Darkness schlägt zu: Unstrukturierte Daten als KI‑Risiko

Firmen investieren Milliarden in KI, doch oft bleibt ein Teil der Datenbasis im Dunkeln. Data Darkness ist kein technisches Schlagwort, sondern ein praktisches Problem: Archive voller Logs, alte E‑Mails, Backup‑Buckets und Mediendateien, die niemand katalogisiert. Für KI‑Teams bedeutet das: Modelle bauen auf lückenhaften Fundamenten, Integrationen verzögern sich und Due‑Diligence‑Checks entpuppen sich als teurere Behördenspiele. Wir beginnen mit einer klaren Definition und zeigen dann, welche Risiken konkret drohen — und wie Teams dagegen vorgehen können.

Unter “Data Darkness” fassen Experten jenen Teil der Datenbestände zusammen, der zwar gespeichert, aber praktisch nicht nutzbar ist. Dazu zählen unstrukturierte Formate wie E‑Mails, PDFs, Chatlogs, Multimedia, Systemlogs, ältere Backups und Archive. Auch strukturierte Daten können dunkel sein, wenn Metadaten fehlen oder sie in veralteten Systemen liegen. Bedeutung für Unternehmen: diese Daten erzeugen Kosten (Speicher, Verwaltung), Unsicherheit (unbekannte Inhalte) und Risiken (Datenschutz, Haftung).

Zur Dimension: Branchenumfragen legen nahe, dass ein großer Teil der Unternehmensdaten ungenutzt bleibt. Marktstudien aus den letzten Jahren berichten häufig von Anteilen um die 50 % oder mehr — die genauen Zahlen schwanken je nach Branche und Methodik. Wichtiger Hinweis: Einige dieser Quellen stammen aus 2019–2020 und basieren auf Selbstberichten; deshalb ist die Aussagekraft begrenzt und muss als “Schätzung” verstanden werden. (Datenstand älter als 24 Monate: Splunk 2020.)

Warum diese Unschärfe eine Rolle spielt: Die bloße Menge sagt wenig über Risiko und Wert. Zwei Firmen mit jeweils 60 % ungenutzter Datenbasis können sehr unterschiedlich exponiert sein: Die eine hat vorwiegend anonymisierte Logs, die andere enthält persönliche Kundendaten in alten Dokumenten. Entscheidend ist die Zusammensetzung — also welche Formate, welche Metadaten vorhanden sind, und wie gut Daten katalogisiert sind.

Für KI‑Projekte ist der Unterschied relevant: Liefern dunkle Daten nützliche Signale, könnten sie Wert bergen; enthalten sie sensitive oder verzerrende Inhalte, erhöhen sie Haftung und Bias‑Risiken. Deshalb sollten Teams nicht nur Volumen messen, sondern Qualität, Herkunft und Aufbewahrungsregeln. Eine gründliche Dateninventur ist der erste Schritt, um das Ausmaß der Dunkelheit präzise zu bewerten.

KI‑Projekte leben von Datenqualität. Data Darkness bringt drei zentrale Probleme ins Projekt: fehlende Transparenz, versteckten Bias und unerwartete Integrationskosten. Fehlende Transparenz bedeutet, dass Teams nicht wissen, welche Daten existieren, wie vollständig sie sind oder ob sie überhaupt verarbeitet werden dürfen — ein Problem für Modellvalidierung und für regulatorische Nachweise.

Bias entsteht, wenn Modelle auf verzerrten Proben trainiert werden. Dunkle Daten enthalten oft historische Inhalte oder Nischen‑Use‑Cases, die die Stichprobe verschieben. Ohne Metadaten ist es schwer zu erkennen, ob eine Text‑ oder Bilderammlung repräsentativ ist. Ein sentimentales Beispiel: Ein Chatlog‑Datensatz aus einem bestimmten Marktsegment kann systematisch Vorurteile enthalten, die ein Modell ungeprüft übernimmt.

Integrationskosten sind praktisch und finanziell relevant: Unstrukturierte Daten erfordern Aufbereitung mit NLP‑Pipelines, Datenbereinigung, Duplikatsprüfung und Anreicherung mit Metadaten. Das schlägt sich in Projektplänen als zusätzliche Wochen oder Monate nieder — oft mit erheblichem Personal‑ und Toolaufwand. Für Unternehmen heißt das: Budgetschätzungen und Zeitpläne für KI‑Projekte sind ohne klares Inventar unsicher.

Ein weiterer Punkt sind Compliance‑ und Sicherheitsrisiken. Dunkle Daten können personenbezogene Informationen, vertrauliche Verträge oder sicherheitsrelevante Logeinträge enthalten. Werden sie übersehen, drohen Bußgelder, Nachbesserungen und Reputationsschäden. Für Startups in Finanz‑ oder Gesundheitsbereichen ist dieses Risiko besonders akut; Investoren fordern deshalb zunehmend spezifische Zusicherungen zur Datenlage vor Abschluss.

Praktische Folge: KI‑Teams sollten Data‑Scans als festen Teil von Proof‑of‑Concepts einplanen. Frühzeitige Stichproben geben Hinweise auf Content‑Risiken, Aufbereitungsaufwand und mögliche Verzerrungen. Je früher diese Erkenntnisse vorliegen, desto realistischer sind Budgets und Governance‑Pläne.

Die Antwort auf Data Darkness ist praktisch: Inventarisieren, klassifizieren, priorisieren. Schritt eins ist eine umfassende Dateninventur — eine Liste aller Repositories, Formate und Zugriffsrechte. Moderne Tools unterstützen automatisierte Scans, liefern Metadaten‑Coverage und heben sensible Felder hervor. Auf dieser Basis lassen sich Prioritäten setzen: Welche Sammlungen sind relevant für anstehende KI‑Use‑Cases, welche müssen aus Compliance‑Gründen zuerst geprüft werden.

Pipeline‑Design folgt dem Inventar: Rohdaten durchlaufen automatische Klassifikation (NLP, Mustererkennung), Anonymisierung/Masking, Qualitätschecks und schließlich eine Metadaten‑Anreicherung. Für unstrukturierte Formate sind NLP‑Modelle nötig, um Themen, Entitäten oder Sentiment zu extrahieren. Wichtig ist dabei, nicht alles gleich zu verarbeiten: Stichprobengetriebene Aufbereitung reduziert Kosten und liefert schnelle Learnings für größere Datenmengen.

Governance ist das verbindende Element. Regeln für Aufbewahrung, Löschung, Zugriff und Verantwortlichkeiten gehören in klare Policies. KPIs wie Metadaten‑Abdeckung, Anteil ROT‑Daten (redundant, obsolete, trivial) und Time‑to‑Catalog sind nützlich, um Fortschritt messbar zu machen. Vertragsseitig sollten Investoren und Käufer Data‑Inventar‑Zusicherungen und Remediation‑Escrow fordern — also Geldreserve für nachträgliche Bereinigung.

Neben Technik ist Kultur zentral: Teams müssen Lernen fördern, Dokumentation belohnen und Silos aufbrechen. Oft blockieren organisatorische Hemmnisse eher als fehlende Tools. Kleine, wiederholbare Erfolge — etwa das Katalogisieren eines kritischen S3‑Buckets oder das Anonymisieren einer Kundenkommunikationsquelle — schaffen Vertrauen und senken den Druck bei größeren Aufträgen.

Kurz: Eine pragmatische Kombination aus Inventar, automatisierter Pipeline und strikter Governance bringt Licht in die Dunkelheit. Priorisierung, Stichproben und vertragliche Absicherung reduzieren finanzielles Risiko und machen KI‑Projekte planbarer.

Für Investoren ist Data Darkness ein Bewertungsfaktor. Bei M&A‑Transaktionen sollten Käufer vor Closing ein Data‑Inventory und Stichproben‑Audits fordern. Vertragliche Schutzmechanismen — Reps & Warranties zur Datenlage, Escrows für Remediation und Kaufpreisanpassungen — sind inzwischen gängige Werkzeuge, um unbekannte Nacharbeiten abzusichern. Investoren erwarten klare KPIs, die Fortschritt bei der Datenbereinigung messbar machen.

Startups stehen unter Zeitdruck: Sie müssen schnell skalieren, haben aber oft fragmentierte Datenquellen. Praktische Empfehlung: Priorisieren Sie datenintensive Use‑Cases, bauen Sie früh ein einfaches Data Catalog auf und automatisieren Sie Datenbereinigung dort, wo das Produkt direkt davon profitiert. Investoren honorieren Transparenz: Eine saubere, dokumentierte Datenbasis erhöht Exit‑Chancen und senkt Verhandlungsturbulenzen.

Grosse Unternehmen wiederum haben oft die Ressourcen für umfassende Programme, scheitern aber an organisatorischer Komplexität. Hier lohnen sich zentrale Teams für Data Governance, standardisierte Scan‑Pipelines und konzernweite Policies. Zusätzlich können Corporate‑Ventures oder Partnerschaften mit spezialisierten Dienstleistern Engpässe schnell adressieren.

Branchenspezifisch variieren die Prioritäten: In regulierten Sektoren wie Health oder Finance sind Compliance‑Risiken dominant; in Konsumgüterbranchen geht es häufig um Kundeninsights und Produktoptimierung. In allen Fällen gilt: Unsicherheit reduziert den Unternehmenswert. Wer Data Darkness adressiert, schafft nicht nur bessere KI‑Projekte, sondern auch verlässlichere Bewertungen.

Pragmatisch heißt das für Entscheider: Fordern Sie Dateninventare, planen Sie Stichproben‑Audits in der Due‑Diligence, und budgetieren Sie Remediation‑Aufwand. Wer früh beginnt, spart nachträgliche Überraschungen — und macht KI‑Investments planbar.

Data Darkness ist kein abstraktes Problem, sondern ein konkreter Kosten‑ und Risikohebel für KI‑Projekte und Investments. Eine datenbasierte Inventur, automatisierte Aufbereitungspipelines und klare Governance reduzieren Unsicherheit und senken Haftungsrisiken. Investoren, Startups und Konzerne profitieren von frühen Prüfungen, Stichproben und vertraglicher Absicherung. Wer die Arbeit jetzt macht, verhindert teure Überraschungen später.