DQC automatisiert die Datenqualitรคt
Datenqualitรคt neu gedacht: Wie DQC Unternehmen vor fatalen Fehlern bewahrt


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DQC revolutioniert die Datenqualitรคt: Die KI-gestรผtzte Plattform erkennt und korrigiert Fehler automatisch โ mit dem Menschen als Entscheidungstrรคger. So werden Daten zur verlรคsslichen Grundlage fรผr bessere Geschรคftsentscheidungen-
Inhaltsverzeichnis
- Warum DQC gegrรผndet wurde
- Die erste Herausforderung: Warum nicht die Kundengewinnung das Problem war
- Wachstum und Zukunft: Wie DQC mit KI und AWS skaliert
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Anfang 2022 sah die Startup-Landschaft im Bereich Datenqualitรคt anders aus. Zwar gab es etablierte Anbieter, doch das Problem fehlerhafter Daten blieb allgegenwรคrtig. Zu dieser Zeit erkannten Dr. Michael Spira und Johannes Boyne die Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise. Ihre Vision: eine Software, die nicht nur geschรคftsrelevante Datenfehler findet, sondern sie aktiv korrigiert und zukรผnftig verhindert.
Warum DQC gegrรผndet wurde
Spira, ein promovierter Mathematiker und Finanzรถkonom mit Erfahrung bei der Boston Consulting Group, und Boyne, ein erfahrener Softwareentwickler, hatten in ihren vorherigen Projekten immer wieder mit den negativen Auswirkungen schlechter Daten zu kรคmpfen. Sie sahen, wie Unternehmen wertvolle Ressourcen verschwendeten und Fehlentscheidungen trafen, nur aufgrund einer unsauberen Datenbasis. Auf einem gemeinsamen Projekt im Jahr 2020/2021 kristallisierte sich die Dringlichkeit des Problems erneut heraus. Obwohl das Thema seit Jahrzehnten bekannt war, fehlte eine wirklich effektive und benutzerfreundliche Lรถsung.
Schnell wurde klar: Hier gab es eine Chance, etwas zu bewegen. Ende 2021 begannen sie, ihre Idee zu konkretisieren, und im April 2022 wurde DQC offiziell in Mรผnchen gegrรผndet. Mit Dr. Thomas Koch als COO komplettierte ein dritter erfahrener Manager das Fรผhrungsteam.
Die erste Herausforderung: Warum nicht die Kundengewinnung das Problem war
Die grรถรte Herausforderung in der Anfangsphase war รผberraschenderweise nicht die Kundengewinnung, wie es bei vielen Startups der Fall ist, sondern die Entwicklung des Produkts selbst. Denn wรคhrend andere Grรผnder oft mรผhsam nach ihren ersten Kunden suchen mรผssen, wurde DQC die hohe Relevanz des Problems zum Vorteil: In รผber 80 Prozent der Gesprรคche bestรคtigten potenzielle Kunden, dass sie mit ihrer Datenqualitรคt zu kรคmpfen hatten. DQC entschied sich dennoch bewusst dagegen, auf bestehende Netzwerke zurรผckzugreifen. Sie wollten Kunden gewinnen, die von der Lรถsung รผberzeugt waren, nicht solche, die ihnen einen Gefallen taten.
Ihr erster Kunde: Vattenfall. รber einen Podcast stieรen sie auf Sebastian Kaus, Head of Data Governance bei dem Energiekonzern. Seine Schilderungen deckten sich perfekt mit der Vision von DQC. Dieser erste Erfolg bestรคtigte den Grรผndern, dass sie auf dem richtigen Weg waren.
Ein wichtiger Meilenstein war der รbergang vom Proof of Concept zum Produktivsystem bei Vattenfall. Zu sehen, wie ihre Lรถsung in einer realen Umgebung tatsรคchlich funktionierte und messbare Verbesserungen und Mehrwert generierte, war eine enorme Bestรคtigung. Das positive Feedback von Vattenfall und anderen Kunden bestรคrkte DQC in seiner Mission.
Wachstum und Zukunft: Wie DQC mit KI und AWS skaliert
Die Plattform des Startups basiert auf einem Dreiklang aus Statistik,Algorithmen und Regelbรคumen, Machine Learning und Large Language Models. Diese Kombination ermรถglicht es, Datenfehler automatisch zu erkennen, zu korrigieren und zukรผnftig zu vermeiden. Jedoch steht der Mensch dabei immer noch im Mittelpunkt: DQC liefert Vorschlรคge, der Nutzer entscheidet. Dieser โHuman-in-the-Loopโ-Ansatz ermรถglicht eine effiziente und kontrollierte Verbesserung der Datenqualitรคt.
Die Teilnahme am AWS Generative AI Accelerator Programm war ein weiterer bedeutender Schritt. Hierbei handelt es sich um ein Fรถrderprogramm des Tech-Giganten Amazon Web Services (AWS) bei dem 80 Startups aus einer Vielzahl an Bewerbungen ausgewรคhlt und gefรถrdert werden. Sie erhielten in einem Zeitraum von zehn Wochen Zugriff auf Cloud-Credits, Expertise von Branchenfรผhrern wie NVIDIA, Mistral und Meta sowie ein wertvolles Netzwerk aus Experten.
Konkret half das Programm DQC, seine Go-to-Market-Strategie zu verfeinern und die Infrastruktur fรผr die anstehende Skalierung zu optimieren. Ein weiteres Ergebnis dieser Unterstรผtzung: Die Aufnahme in den AWS Marketplace gelang in Rekordzeit.
DQC zeigt, dass Datenqualitรคt mehr ist als nur ein technisches Thema โ sie ist die Grundlage fรผr bessere Entscheidungen, effiziente Prozesse und nachhaltigen Erfolg. Was als Vision von drei Grรผndern begann, hat sich zu einer wegweisenden Lรถsung entwickelt, die Unternehmen wie Vattenfall bereits heute echte Mehrwerte bietet. Mit einem klaren Fokus auf Innovation, Nutzerfreundlichkeit und den Menschen im Zentrum ihrer Technologie stehen Spira, Boyne und ihr Team erst am Anfang einer spannenden Reise.
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