13.03.2025

Sprachdaten sind für Unternehmen mit hohem Übersetzungsaufkommen Gold wert. Jahrelang wurden Translation Memorys befüllt und Terminologiedatenbanken aufgebaut – immer mit dem Ziel, Übersetzungskosten zu senken, Konsistenz zu gewährleisten und Zeit zu sparen. Doch was als strategische Investition begann, hat sich in vielen Unternehmen zu einem unüberschaubaren Datenberg entwickelt. Das Horten von Sprachdaten führt zunehmend zum Gegenteil des ursprünglich Beabsichtigten: steigende Kosten, ineffiziente Prozesse und sogar Qualitätseinbußen bei Übersetzungen. Es wird also dringend Zeit für einen digitalen Frühjahrsputz.

Um Sprachdaten überhaupt nutzbar zu machen, setzen Unternehmen auf sogenannte Translation Memorys, in denen segmentweise Ausgangstexte und deren Übersetzungen gespeichert werden sowie Terminologiedatenbanken, in denen Fachtermini für alle benötigten Sprachen einem bestimmten Begriff zugeordnet sind. Diese digitalen Gedächtnisse wachsen mit jedem abgeschlossenen Übersetzungsprojekt und jeder zusätzlichen Sprachkombination. Hinzu kommen immer neue Fachbegriffe, Definitionen und Benennungsvarianten. Bei der Integration von Altdaten, Unternehmenszukäufen oder der Zusammenführung verschiedener Datenquellen kommt es dabei häufig zu sprunghaftem Wachstum.

Die wenigsten Unternehmen verfügen allerdings über etablierte Prozesse zur regelmäßigen Kontrolle und Pflege ihrer Sprachdaten. Besonders problematisch wird dies, wenn die Datenquellen verschiedene Qualitätsniveaus aufweisen oder wenn sich über die Zeit grundlegende Änderungen in der Unternehmenskommunikation ergeben haben – sei es durch Corporate-Language-Anpassungen, Rebranding oder schlicht durch die natürliche Evolution der Fachsprache. Das kann unter anderem dazu führen, dass Translation Memorys mehrere Übersetzungsvarianten für einen identischen Ausgangssatz enthalten. Was einst als wertvolle Abkürzung diente, hat sich zu einem digitalen Labyrinth entwickelt.

Die unkontrollierte Anhäufung von Sprachdaten bringt also Risiken für die Übersetzungsqualität und -effizienz mit sich. Wenn mehrere, leicht unterschiedliche Übersetzungen für dasselbe Ausgangssegment im Translation Memory existieren, müssen Übersetzer:innen bei jedem Vorkommen prüfen und entscheiden, welche Variante die richtige ist. Dies kostet nicht nur wertvolle Zeit, sondern führt auch zu höheren Kosten, da Segmente, die eigentlich als 100 %-Match gelten würden, neu bewertet und angepasst werden müssen. In Terminologiedatenbanken entstehen durch Dubletten mit widersprüchlichen Informationen oder durch fehlende Verwendungsinformationen zusätzliche Unsicherheiten. Diese Inkonsistenzen pflanzen sich durch alle nachfolgenden Übersetzungsprojekte fort und können die Textqualität nachhaltig beeinträchtigen.

Besonders kritisch wird es, wenn die Sprachdaten als Grundlage für KI-Anwendungen oder maschinelle Übersetzung dienen sollen. Die Nutzung unsauberer Daten für das Training von maschinellen Übersetzungssystemen kann zu überraschenden und unerwünschten Ergebnissen führen. Ein System, das mit widersprüchlichen Übersetzungsvarianten trainiert wurde, übernimmt diese Inkonsistenzen und verstärkt sie möglicherweise sogar. Ähnlich verhält es sich bei der Nutzung von Terminologiedaten als Glossar für maschinelle Übersetzung: Enthält das Glossar zu viele Einträge oder widersprüchliche Vorgaben, kann dies die Qualität der maschinellen Übersetzung erheblich verschlechtern. Auch für andere KI-Anwendungen wie Chatbots oder Large Language Models (LLM) ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend. Veraltete oder fehlerhafte Daten führen nicht nur zu fehlerhaftem Output, sondern verursachen durch tokenbasierte Abrechnungsmodelle auch unnötige Kosten. Bei jedem Einsatz von Sprachdaten gilt daher: Qualität vor Quantität.

Für viele Unternehmen wird deshalb ein Frühjahrsputz nötig, um ihre Daten gewinnbringend nutzen zu können. Eine systematische Bereinigung der Sprachdaten setzt bei verschiedenen Aspekten gleichzeitig an. Im Fokus stehen dabei formal unsaubere Daten wie Segmente mit falschen Satzzeichen oder fehlerhafter Formatierung in Translation Memorys sowie falsche Zuordnungen, die häufig durch eine falsche Segmentierung des Ausgangstextes entstehen. Ebenso problematisch sind Dubletten und ähnliche Einträge, die zu Unsicherheiten im Übersetzungsprozess führen und die Datenbank unnötig aufblähen. Auch fehlende Informationen, etwa unvollständige Einträge in der Terminologiedatenbank oder fehlende Tags im Translation Memory, sowie veraltete Daten zu nicht mehr existierenden Produkten oder Funktionen müssen identifiziert und bereinigt werden.

Durch den Einsatz automatisierter Analysetools wie oneCleanup lassen sich auch große Datenmengen effizient auf Bereinigungspotenziale untersuchen. Der Service kombiniert eine skriptbasierte Analyse mit linguistischer Expertise und ermöglicht eine schnelle Einschätzung des tatsächlichen Bereinigungsbedarfs. Die übersichtliche Darstellung der Analyseergebnisse erleichtert die Entscheidung, welche Maßnahmen mit welcher Priorität umgesetzt werden sollten. Wichtig ist dabei ein strukturiertes Vorgehen, das die spezifischen Anforderungen des Unternehmens berücksichtigt und die Daten auch während der Bereinigung einsatzfähig hält. Eine schrittweise Umsetzung ermöglicht es, die wichtigsten Problembereiche zuerst anzugehen und unmittelbare Verbesserungen zu erzielen.

Der Aufwand für die Datenbereinigung zahlt sich mehrfach aus. Bereinigte Translation Memorys führen zu schnelleren Übersetzungsprozessen und reduzierten Kosten, da vorhandene Übersetzungen optimal genutzt werden können. Statt multiple, leicht unterschiedliche Übersetzungsvarianten prüfen zu müssen, erhalten Übersetzer:innen eindeutige Matches, die sie direkt übernehmen und bei Bedarf anpassen können.

Eine konsistente, aktuelle Terminologiedatenbank unterstützt die einheitliche Kommunikation über alle Sprachen und Kanäle hinweg. Die korrekte Verwendung der Fachterminologie stärkt nicht nur die Markenidentität, sondern erleichtert auch das Verständnis komplexer Sachverhalte bei Kund:innen und innerhalb des Unternehmens. Gerade in regulierten Branchen oder bei sicherheitsrelevanten Produkten ist eine präzise und einheitliche Terminologie zudem ein wichtiger Faktor für die Compliance und Risikominimierung.

Zudem bilden saubere Sprachdaten eine solide Grundlage für die Integration neuer Technologien wie maschinelle Übersetzung und KI-Anwendungen, zum Beispiel unternehmenseigene Chatbots. Ein weiterer Vorteil liegt in der verbesserten Skalierbarkeit und Flexibilität der Übersetzungsprozesse, beispielsweise bei der Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern. Unternehmen gewinnen so die Agilität, die sie in einem globalen und sich schnell verändernden Marktumfeld benötigen.

Die regelmäßige Pflege und Bereinigung von Sprachdaten entwickelt sich zunehmend zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor im globalen Wettbewerb. Der digitale Frühjahrsputz sollte dabei nicht als einmalige Aktion, sondern als kontinuierlicher Prozess verstanden werden. Ähnlich wie bei anderen Qualitätsprozessen im Unternehmen geht es darum, klare Verantwortlichkeiten zu definieren, Prüfroutinen zu etablieren und die Datenqualität regelmäßig zu überwachen.

Mit oneCleanup bieten wir einen Service, der durch die Kombination von Automatisierung und linguistischer Expertise auch umfangreiche Datenbestände effizient analysieren und bereinigen kann. Das Ergebnis sind schlankere, qualitativ hochwertigere Datenbanken, die ihren ursprünglichen Zweck wieder optimal erfüllen: Kosten zu sparen, Prozesse zu beschleunigen und die Qualität zu verbessern.

Sie möchten Ihre Sprachdaten auf den Prüfstand stellen? Unsere Expert:innen analysieren Ihre Translation Memorys und Terminologiedatenbanken und entwerfen mit Ihnen eine maßgeschneiderte Strategie zur Datenbereinigung. Wir stehen Ihnen gerne für ein Beratungsgespräch zur Verfügung.