Metadaten per AI aufräumen: Zwei Wege aus der Handarbeit
TL;DR
Metadaten zu harmonisieren, also Labels, Identifier und Formate zu vereinheitlichen, damit Datensätze zusammenpassen, ist bis heute größtenteils Handarbeit. Der Beitrag zeigt, wie AI-gestützte Metadaten-Korrektur praktisch funktioniert, und stellt zwei Ansätze gegenüber: Validierung mit Mensch in der Schleife und autonome Agenten-Workflows. Dazu kommen Governance-Überlegungen für den Produktivbetrieb.
Nauti's Take
Metadaten-Bereinigung ist unglamourös und genau deshalb ein guter AI-Kandidat: viel Wiederholung, klare Regeln, messbares Ergebnis. Der Vorteil zeigt sich schnell, wenn Datensätze aus mehreren Quellen zusammenlaufen.
Die Grenze liegt beim autonomen Modus, denn ein falsch vereinheitlichter Identifier vergiftet stillschweigend alles, was danach darauf aufbaut. Human-in-the-Loop ist hier kein Bremsklotz, sondern Versicherung.
Quellen
