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Wenn Daten wirken: Von Komplexität zu KlarheitWir verwandeln Datensilos
in vernetzte, hochwertige
Informationen – für Daten,
die Ihr Unternehmen
wirklich voranbringen.

Mit unserer semantischen KI verbinden wir isolierte Datenquellen intelligent, sodass Ihre kritischen Unternehmensdaten kontinuierlich verbessert und aktuell gehalten werden.

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SummaryManagement Summary

Data Quality

Datenqualität

Zunehmende Datenmängel + wachsende Datensilos führen zu operativen Störungen, Risiken und Compliance-Verstößen. Folge: steigende Kosten, sinkende Effizienz und gefährdete Steuerbarkeit.

Data Tsunami

Daten-Tsunami

Um bis zu 145 % mehr Daten pro Jahr machen Datensilos und mangelhafte Datenqualität zum Risiko – mit steigenden IT-Kosten und sinkender Entscheidungsqualität.

Data Tsunami

Semantische KI

KI-Modelle lernen aus fragmentierten Daten in verschiedenen Silos, erkennen Zusammenhänge und optimieren gezielt die Qualität geschäftskritischer Informationen.

Strategic Lever

Strategischer Hebel

Höhere Datenqualität senkt Fehlerquoten, reduziert operative Störungen und Risiken – und führt zu einer verbesserten Entscheidungsqualität.

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DeepWisely

DeepWisely ist ein Startup, das gemeinsam mit führenden Forschungsinstituten eine semantische KI-Plattform entwickelt. Derzeit im Prototyp-Stadium, soll die Plattform ab 2026 als SaaS-Service marktreif und 
integrationsfähig bereitstehen.

Erfolgsfaktor DatenqualitätMangelhafte Daten
Weniger Leistungsfähigkeit

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Produktivitätsverluste

Schlechte Datenqualität führt zu erheblichen Verlusten in der Produktivität der Mitarbeiter

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Profitabilitätsverluste

Die verminderte Effizienz durch schlechte Datenqualität reduziert die Gewinne des Unternehmens

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Umsatzverluste

Mangelhafte Daten beeinträchtigen die Verkaufsleistung und verursachen Umsatzeinbußen

Schlechte Datenqualität führt zu Effizienzverlusten, erhöhten Risiken und mangelhafter Entscheidungsbasis

Erfolgsfaktor DatenqualitätQualitätsmängel verstärken Risiken und Kosten

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Datenwachstum

Jährliche Zunahme bei SaaS-Services

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Umsatzverluste

Unternehmensweiter Datenwachstum

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Kostenanstieg (IT-Betrieb)

Kostenanstieg durch Datenwachstum

Die Datenexplosion verschärft die Folgen mangelhafter Qualität – und verwandelt sie in einen schwer kalkulierbaren Risikohebel

Business Impact mangelhafter DatenqualitätPraxisbeispiel einer führenden amerikanischen Bank

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Herausforderung Datenchaos

  • Fehlende Integration:
    Akquisitionen (Salomon Brothers + Travelers Group) führten zu isolierten Systemlandschaften.

  • IT im Silodenken:
     Dezentrale Bereiche agierten ohne gemeinsame Governance oder Datenbasis.

  • Versäumte Erneuerung:
     Altsysteme blieben, strategische Investitionen in IT-Infrastruktur aus.

Business Impact
Business Impact

  • $ 400 Mio. Strafzahlung (2020)
    aufgrund fehlender Daten- und Risikokontrolle

  • $ 126 Mio. Strafzahlung (2024)
    erneut aufgrund fehlender Daten- und Risikokontrolle

  • $ 900 Mio. Fehlüberweisung (2020)

  • $ 82 Milliarden Beinahe-Fehlüberweisung (2024)
     anstatt $ 280

  • Sicherheitspanne (2024) mit 360.000 kompromittierten Konten

Hohe Aufwand für Datenqualität:

  • Manuelle Stammdatenkorrekturen sind aufwändig undineffizient
  • BI-Tools liefern nur begrenzt verlässliche Ergebnisse
  • Datensilos und verteilte Cloud-Systeme erhöhen Komplexität und Pflegeaufwand
  • Strengere Regulierung erfordert zusätzliche Prüf- und Bereinigungsmaßnahmen
  • KI-Anwendungen setzen saubere Daten voraus – deren Aufbereitung ist ressourcenintensiv
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DatenqualitätDatenqualität ist der Schlüssel zu wirksamem Management und nachhaltigem Erfolg

Datenqualität

Genauigkeit

Genauigkeit

Vollstandigkeit

Vollständigkeit

Aktualitat

Aktualität

Konsistenz

Konsistenz

Arrow
Operative Effizienz

Operative Effizienz

Weniger Fehler und Störungen sichern reibungslose Abläufe und steigern die Effizienz

Bessere Entscheidungen

Bessere Entscheidungen

Zuverlässige Daten bilden die Basis für fundierte, bessere Entscheidungen

Umsatzwachstum

Umsatzwachstum

Datenqualität reduziert Fehlerquoten, stärkt Kundenvertrauen und ermöglicht nachhaltiges Umsatzwachstum

Kostensenkung

Kostensenkung

Weniger Fehlbuchungen und Störungen senken nachhaltig die Betriebskosten

Unsere LösungUnsere Lösung

Semantische Datenintelligenz für bessere Datenqualität

  • Die semantische Middleware vernetzt isolierte Datensilos, verarbeitet Informationen intelligent und verbessert kontinuierlich die Qualität geschäftskritischer Unternehmensdaten.
  • LLMs und semantische KI ermöglichen die kontextbezogene Interpretation komplexer Daten – für eine präzise und skalierbare Optimierung der Datenqualität.
  • Kontextrelevante Abhängigkeiten zwischen Daten, Silos und Systemen werden automatisch erkannt und korrekt zugeordnet – auch komplexe Einflussfaktoren auf die Stammdatenqualität lassen sich so zuverlässig berücksichtigen.
Data Organization

DeepwiselyUnser USP

USP

Flexibel anpassbare KI-Architektur: Trennung von Daten, Strukturen, Semantik und KI-Verfahren ermöglicht eine individuelle Anpassung an verschiedenste Branchen

Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Ein domänenunabhängiges Datenmodell sorgt für klare Datenherkunft, Versionierung und volle Rückverfolgbarkeit – Vertrauen inklusive

Intelligente Datenfusion: Unterschiedliche Datenquellen und – formate werden kontextbasiert und präzise miteinander verknüpft – Datensilos werden effizient aufgelöst.

Vorteil

Kosteneffizienz durch Wiederverwendbarkeit: Keine Neuentwicklung nötig – schneller Rollout in unterschiedlichen Geschäftsbereichen

Minimiertes Compliance-Risiko: Auditierbare Datenprozesse schaffen Vertrauen bei Kunden, Partnern und Regulatoren

Reduzierte Integrationskosten & höhere Datenqualität: Schnellerer Zugriff auf vernetzte Informationen – bessere Entscheidungsgrundlagen

Semantische Datenfusion bringt Ordnung ins Datenchaos – für mehr Effizienz, bessere Entscheidungen und Wettbewerbsvorsprung

Business ImpactMehrwert statt Datenchaos

Decisions

Bessere Entscheidungen treffen

Hochwertige Daten ermöglichen fundierte, datenbasierte Entscheidungen – und führen zu messbar besseren Geschäftsergebnissen.

Bridging Data

Datensilos überbrücken

Die Auflösung von Datensilos beseitigt Prozessbarrieren und schafft durchgängige Informationsflüsse.

Operational Efficiency

Operative Effizienz steigern

Zuverlässige Stamm- und Kerndaten reduzieren Fehler, beschleunigen Prozesse und erhöhen die Gesamteffizienz im Unternehmen.

Customer Satisfaction

Kundenzufriedenheit steigern

Zuverlässige Daten ermöglichen ein besseres Kundenverständnis – und führen zu messbar höherer Zufriedenheit.

Competitive Advantages

Wettbewerbsvorteile sichern

Unternehmen mit exzellenter Datenqualität erkennen Chancen schneller, optimieren Abläufe gezielter und setzen sich vom Wettbewerb ab.

Reduce Risks

Risiken senken. Compliance sichern

Datenqualität entscheidet: Nur saubere, konsolidierte Daten ermöglichen verlässliches Risiko- und Compliance-Management.

UmsetzungIntegration und Umsetzung

Number 1

Initialanalyse

Ermittlung des Status quo der Datenqualität mithilfe einer strukturierten Scoring-Methodik – inklusive einer speziell auf Datenqualität ausgerichteten Reifegradanalyse.

Number 2

Implementierung

Bereitstellung und Integration der semantischen KI-Lösung als Cloud-Service. Schrittweise Einführung innerhalb von 4–8 Wochen.

Number 3

Optimierungsergebnisse

Datenpräzision von bis zu 99 % erreichbar. Automatisierte Compliance-Analysen. Intelligente Anreicherung durch KI- Modelle.

DeepwiselyÜber uns

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Expertenteam

Gegründet von erfahrenen KI- Expert:innen, Wissenschaftler:innen und Führungskräften mit der Mission, eine KI-Plattform der nächsten Generation für semantische Middleware zu entwickeln.

Unser Fokus

Lösungen für fragmentierte Dateninfrastrukturen und komplexe Compliance-Anforderungen – mit Datenqualität als zentralem Geschäftsfaktor.

Forschungskooperation

Partnerschaften mit führenden KI- Forschungseinrichtungen. Einsatz neuester Forschungsergebnisse für semantische KI-Modelle im
Unternehmenseinsatz.

Alexander KourilGründer von DeepWisely
Alexander Kouril

Alexander KourilGründer von DeepWisely

Erfahrener Gründer, Geschäftsführer und Vertriebsprofi mit dem Ziel, DeepWisely als innovatives KI-Unternehmen für autonome Datenqualitätsoptimierung kritischer

Unternehmensdaten aufzubauen:

  • Über 25 Jahre Führungs- und Vertriebserfahrung in der Softwareindustrie – Schwerpunkt: KI-gestützte Optimierung von Produktion und Lieferketten
  • Exzellent vernetzt im Fraunhofer-Umfeld, Gründungsmitglied des KI-Bundesverbands, enge Zusammenarbeit mit Entwicklung, Vertrieb und Kapitalmarkt
  • Erfolgreiche Führung und Vermarktung technologiegetriebener Innovationsprojekte

Mein Credo:
Ich bin ein unternehmerisch denkender Ingenieur mit Leidenschaft für disruptive Technologien, die durch agile HighTech-Startups Wirklichkeit werden.

Besondere Motivation ziehe ich aus der Führung und Ausrichtung interdisziplinärer Teams auf ein klares Ziel – mit dem Anspruch, gemeinsam tragfähige Innovationen schnell zur Marktreife zu bringen.

Ich schätze langfristige, vertrauensvolle Partnerschaften mit Experten aus Vertrieb, Entwicklung, Beratung, Integration und IP-Management – als zentrale Basis für nachhaltigen Erfolg.