In Tagen statt Jahren: Tschechisches Ministerium katalogisiert 30 Jahre Daten mit KI

Übersicht in 30 Jahren Datengeschichte schaffen

Wie viele Daten kann eine Institution in 30 Jahren ansammeln?

Beim tschechischen Ministerium für Arbeit und Soziales (MPSV) kommen Dutzende von Datenbanken, mehr als 13.000 Tabellen und über 100.000 Spalten zusammen. Jedes System und jedes Team hat seine eigenen Spuren hinterlassen – mit unterschiedlichen Bezeichnungen, Strukturen und Beschreibungen.

Die Vielzahl an Systemen, Datenquellen und Benennungen erschwerte nicht nur die Einarbeitung neuer Mitarbeitender, sondern auch die effiziente Nutzung der Daten für Politik, Verwaltung oder KI-Anwendungen. Besonders für Geschäftsbereiche wie Arbeitsmarktpolitik oder soziale Sicherung war unklar, welche Daten vorhanden sind und wie sie genutzt werden können. Ein klassisches manuelles Mapping hätte Jahre gedauert – Zeit, die das Ministerium angesichts wachsender Anforderungen an Transparenz, digitale Services und KI-Einsatz nicht hatte.

In Tagen zum zentralen Datenkatalog mit Generativer KI

Gemeinsam mit Adastra und Microsoft setzte das Ministerium einen Pilot-Hackathon um. Fachleute für Datenanalyse, KI und Verwaltung arbeiteten eng zusammen. Mithilfe von Large Language Models (LLMs) konnte Adastra automatisiert:

• Tausende Tabellen und Spalten als „fachlich“ oder „technisch“ klassifizieren
• Synonyme erkennen und Duplikate bereinigen
• sogenannte „Meta-Spalten“ je Fachbereich (z. B. Sozialpolitik, Arbeitsmarkt) erstellen

Ergebnis: Ein zentraler, business-orientierter Datenkatalog, der zeigt:

• Welche Informationen vorhanden sind
• Wo sie gespeichert sind
• Wie sie miteinander verbunden sind

Der Katalog ist fachlich verständlich, aber technisch präzise – die Brücke zwischen Verwaltung und IT.

Arbeiten, die früher jahrelangen manuellen Aufwand erfordert hätten, können heute dank Large Language Models (LLMs) in wenigen Stunden bis Tagen erledigt werden. Die Ergebnisse wurden durch Stichprobenprüfung von Hunderten neu erstellter Begriffe und Spaltenbeschreibungen validiert. Diese wurden manuell überprüft und auf einer Schulnotenskala bewertet – mit einem Durchschnittswert zwischen 1,5 und 1,7 (wobei 1 = sehr gut).

Konkret verbessert sich der Alltag so:

Vorher:

Neue Mitarbeitende brauchten Wochen zur Orientierung. Geschäftsbereiche wussten nicht, welche Daten existieren. Die Datenmodelle waren zu technisch.

Jetzt:

• Fachanwender:innen sehen direkt, welche Datenbanken relevante Infos enthalten
• Volltextsuche in Power BI macht Daten explorierbar
• Einarbeitungszeiten sinken drastisch

Datenkatalog bereit für KI, Analytik und Rechtskonformität

Ein klar strukturierter, einheitlicher Datenkatalog eröffnet dem Ministerium für Arbeit und Soziales neue Möglichkeiten:

• Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen – etwa Chatbots, die es Nutzer:innen ermöglichen, Daten in natürlicher Sprache abzufragen, ohne die Datenbankschemata kennen zu müssen.
• Einfachere Systemmodernisierung – durch die Identifizierung redundanter Spalten und Strukturen müssen bei der Weiterentwicklung von Systemen nur die relevanten, dokumentierten Elemente migriert werden.
• Schnellere Analysen und Berichte – ermöglicht Anwendungsfälle wie die Prognose von Leistungszahlungen, die Modellierung von Rückkehrmustern von Klient:innen oder die Empfehlung passender Stellenangebote.
• Unterstützung gesetzlicher Anforderungen – das Ministerium kann klar dokumentieren, welche Daten es verwaltet und wo diese gespeichert sind.

Durch die schnelle und intelligente Erfassung von 30 Jahren Daten hat das Ministerium einen entscheidenden Schritt in Richtung moderne Verwaltung gemacht – effizient, transparent und zukunftsfähig.