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


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DQC revolutioniert die Datenqualität: Die KI-gestützte Plattform erkennt und korrigiert Fehler automatisch – mit dem Menschen als Entscheidungsträger. So werden Daten zur verlässlichen Grundlage für bessere Geschäftsentscheidungen-
Inhaltsverzeichnis
- Warum DQC gegründet 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 Datenqualität anders aus. Zwar gab es etablierte Anbieter, doch das Problem fehlerhafter Daten blieb allgegenwärtig. Zu dieser Zeit erkannten Dr. Michael Spira und Johannes Boyne die Notwendigkeit einer neuen Herangehensweise. Ihre Vision: eine Software, die nicht nur geschäftsrelevante Datenfehler findet, sondern sie aktiv korrigiert und zukünftig verhindert.
Warum DQC gegründet wurde
Spira, ein promovierter Mathematiker und Finanzökonom 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 kämpfen. 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 Lösung.
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 München gegründet. Mit Dr. Thomas Koch als COO komplettierte ein dritter erfahrener Manager das Führungsteam.
Die erste Herausforderung: Warum nicht die Kundengewinnung das Problem war
Die größte Herausforderung in der Anfangsphase war überraschenderweise nicht die Kundengewinnung, wie es bei vielen Startups der Fall ist, sondern die Entwicklung des Produkts selbst. Denn während andere Gründer oft mühsam nach ihren ersten Kunden suchen müssen, wurde DQC die hohe Relevanz des Problems zum Vorteil: In über 80 Prozent der Gespräche bestätigten potenzielle Kunden, dass sie mit ihrer Datenqualität zu kämpfen hatten. DQC entschied sich dennoch bewusst dagegen, auf bestehende Netzwerke zurückzugreifen. Sie wollten Kunden gewinnen, die von der Lösung überzeugt waren, nicht solche, die ihnen einen Gefallen taten.
Ihr erster Kunde: Vattenfall. Über einen Podcast stießen sie auf Sebastian Kaus, Head of Data Governance bei dem Energiekonzern. Seine Schilderungen deckten sich perfekt mit der Vision von DQC. Dieser erste Erfolg bestätigte den Gründern, dass sie auf dem richtigen Weg waren.
Ein wichtiger Meilenstein war der Übergang vom Proof of Concept zum Produktivsystem bei Vattenfall. Zu sehen, wie ihre Lösung in einer realen Umgebung tatsächlich funktionierte und messbare Verbesserungen und Mehrwert generierte, war eine enorme Bestätigung. Das positive Feedback von Vattenfall und anderen Kunden bestärkte 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 Regelbäumen, Machine Learning und Large Language Models. Diese Kombination ermöglicht es, Datenfehler automatisch zu erkennen, zu korrigieren und zukünftig zu vermeiden. Jedoch steht der Mensch dabei immer noch im Mittelpunkt: DQC liefert Vorschläge, der Nutzer entscheidet. Dieser „Human-in-the-Loop“-Ansatz ermöglicht eine effiziente und kontrollierte Verbesserung der Datenqualität.
Die Teilnahme am AWS Generative AI Accelerator Programm war ein weiterer bedeutender Schritt. Hierbei handelt es sich um ein Förderprogramm des Tech-Giganten Amazon Web Services (AWS) bei dem 80 Startups aus einer Vielzahl an Bewerbungen ausgewählt und gefördert werden. Sie erhielten in einem Zeitraum von zehn Wochen Zugriff auf Cloud-Credits, Expertise von Branchenführern 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 für die anstehende Skalierung zu optimieren. Ein weiteres Ergebnis dieser Unterstützung: Die Aufnahme in den AWS Marketplace gelang in Rekordzeit.
DQC zeigt, dass Datenqualität mehr ist als nur ein technisches Thema – sie ist die Grundlage für bessere Entscheidungen, effiziente Prozesse und nachhaltigen Erfolg. Was als Vision von drei Gründern begann, hat sich zu einer wegweisenden Lösung 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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