Vor einem KI-Projekt fehlt oft keine weitere Software, sondern eine verständliche Übersicht über vorhandene Informationen. Ein Dateninventar kann mit einer einfachen Tabelle beginnen.
Das Inventar beschreibt Bestände
Erfassen Sie zunächst Datenbereiche oder Quellen, nicht zwangsläufig jede einzelne Datei. Eine Zeile kann für eine Dokumentbibliothek, einen ERP-Bereich oder einen definierten Export stehen.
Wählen Sie eine sinnvolle Granularität. Wenn ein Ordner technische Handbücher und vertrauliche Personaldaten enthält, ist eine einzige Zeile zu grob. Wenn Sie dagegen jede Version eines unkritischen Merkblatts einzeln aufnehmen, wird das Inventar unnötig aufwendig.
Die Vorlage mit zwölf Feldern
Übernehmen Sie die folgenden Felder in eine Tabelle. Die ersten Einträge dürfen unvollständig sein; offene Angaben erhalten eine zuständige Person.
Bezeichnung und kurze Inhaltsbeschreibung.
Fachlicher Zweck und vorgesehene KI-Nutzung.
Quellsystem oder nachvollziehbarer Ablageort.
Verantwortliche Fachperson.
Technische Ansprechperson.
Format und grobe Grössenordnung.
Wichtige Kennungen und Beziehungen.
Aktualisierungsrhythmus oder auslösendes Ereignis.
Freigabestatus und relevante Version.
Vertraulichkeit und enthaltene Datenarten.
Erlaubte Nutzergruppen und externe Empfänger.
Bekannte Qualitätsprobleme und nächster Prüftermin.
Die W3C-Empfehlungen zu beschreibenden Metadaten erklären, warum Bedeutung, Herkunft und Zugriff für die Nutzbarkeit von Daten relevant sind. Das Inventar macht diese Informationen für Ihr Projektteam sichtbar.
Ein ausgefüllter Beispieleintrag
Bezeichnung: «Freigegebene Wartungsanleitungen». Zweck: technische Servicefragen beantworten. Quelle: definierte Dokumentbibliothek. Fachliche Verantwortung: technische Leitung. Format: PDF und einzelne gescannte Anlagen.
Kennungen: Dokumentnummer, Maschinenmodell und Revision. Aktualisierung: nach Freigabe einer neuen Anleitung. Nutzerkreis: berechtigter Service. Bekanntes Problem: ältere Scans enthalten teilweise schlecht lesbare Tabellen. Nächster Schritt: Stichprobe durch den Service prüfen.
Dieses Beispiel ist fiktiv. Es zeigt, wie ein Eintrag eine Entscheidung vorbereitet: Der Bestand ist grundsätzlich relevant, benötigt aber eine gezielte Qualitätsprüfung.
Unbekannt ist ein brauchbarer Status
Tragen Sie unbekannte Bearbeitungsorte, unklare Rechte oder fehlende Verantwortliche ausdrücklich ein. Leere Felder werden leicht übersehen; ein offener Punkt mit Termin lässt sich bearbeiten.
Bewerten Sie solche Lücken nach ihrer Bedeutung. Eine fehlende Mengenangabe kann für die erste Sichtung vertretbar sein. Ungeklärte Zugriffsrechte können dagegen verhindern, dass ein Bestand in den Pilot aufgenommen wird.
Technische und fachliche Herkunft verbinden
Ein Dateipfad zeigt, wo etwas liegt. Er erklärt nicht, wie die Information entstanden ist. Ergänzen Sie deshalb bei wichtigen Beständen den ursprünglichen Arbeitsprozess und relevante Verarbeitungsschritte.
Die W3C-Übersicht zu Provenienz behandelt genau diese Nachvollziehbarkeit. Für den Einstieg genügt häufig eine verständliche Beschreibung, etwa «monatlicher Export aus dem ERP, anschliessend manuell um Servicehinweise ergänzt».
Das Inventar für Entscheidungen nutzen
Markieren Sie Bestände als für den Pilot geeignet, nach Klärung geeignet oder vorerst ausgeschlossen. Halten Sie die Begründung fest. So wird das Inventar zu einer Arbeitsgrundlage statt zu einer reinen Dokumentationspflicht.
Verknüpfen Sie Qualitätsprobleme mit konkreten Massnahmen. Ein separates Audit kann die wichtigsten Bestände tiefer prüfen. Unsere Datenaudit-Checkliste beschreibt dieses Vorgehen.
Wer das Inventar aktuell hält
Benennen Sie eine Person, die Änderungen einsammelt. Verantwortliche Fachpersonen bestätigen ihre Einträge, wenn neue Quellen, andere Zwecke oder geänderte Zugriffe hinzukommen.
Beginnen Sie klein und erweitern Sie entlang realer Projekte. Unsere KI-Beratung für Schweizer KMU hilft, aus dieser Übersicht einen sinnvollen ersten Daten- und Anwendungsumfang abzuleiten.




