Data Hygiene Assistant: findet fehlende Daten und hilft, sie zu beheben

Updated 2026-10-15

Die meisten Arbeitstools stehen vor demselben Zielkonflikt. Pflichtfelder bremsen Menschen bei der Eingabe aus, deshalb bleiben die meisten Felder optional. Dann verrottet der Datenbestand. Aufgaben ohne Bearbeiter, Deals ohne Abschlussdatum, Key Results, die seit Wochen niemand aktualisiert hat. Der Bericht sieht in Ordnung aus, bis sich jemand darauf verlässt.

Worknano behandelt fehlende wichtige Daten als Schuld, die jemand begleichen muss, nicht als Formularfehler. Admins definieren Regeln für die Datenhygiene. Jede Regel nennt ein Modell, das Feld, das ausgefüllt sein sollte (oder eine Bedingung, die nicht zutreffen sollte), die Datensätze, für die sie gilt, eine Schonfrist in Tagen, einen Schweregrad, das Feld, das angibt, wer die Korrektur schuldet, und eine Meldung. Worknano macht daraus einen Hygiene-Score, einen Bereich Datenhygiene auf deiner My page, eine tägliche Übersicht und diesen Agent.

Der Data Hygiene Assistant ist der Teil, der Dinge repariert. Die Erkennung ist reines Zählen nach den Regeln. Der Agent entscheidet nicht, was fehlt. Er übernimmt die Befunde und hilft dir, sie Datensatz für Datensatz abzuschließen.

Was er macht

• Beginnt mit einer Zusammenfassung. Zuerst berichtet er einen kompakten Überblick: den Score, welche Regeln Verstöße haben, bezogen auf die Anzahl geprüfter Datensätze, und wer die meisten Korrekturen schuldet. Meinst du deine eigenen Datensätze, beschränkt er die Prüfung darauf.
• Fragt, welche Regel er bearbeiten soll. Er listet die größten Lücken, zuerst die kritischen, und lässt dich wählen. Er lädt nie Zeilen für alle Regeln gleichzeitig.
• Arbeitet eine Regel nach der anderen ab. Er lädt pro Durchgang zehn Datensätze der gewählten Regel und macht nur weiter, solange weitere vorhanden sind und du mehr willst.
• Schlägt Werte nur mit Beleg vor. Der Datensatz selbst muss den Wert stützen. Beispiele: der Ersteller als Verantwortlicher, ein Projektenddatum für eine Aufgabe ohne Datum oder ein Datum aus der Beschreibung. Stützt nichts einen Wert, fragt er dich.
• Erklärt Bedingungsregeln. Manche Regeln markieren einen Zustand, etwa ein Key Result, das seit 30 Tagen nicht aktualisiert wurde. Er sagt in einfachen Worten, was die Bedingung bedeutet. Die Korrektur besteht darin, den Datensatz so zu aktualisieren, dass er nicht mehr zutrifft, etwa durch einen neuen Wert.

Wann er hilft

• Du öffnest den Assistenten am Montag und fragst, was fehlt. Er zeigt einen Score von 78, drei kritische Lücken und die zwei Personen, die die meisten Korrekturen schulden. Du wählst die kritische Regel für Aufgaben ohne Bearbeiter.
• Eine Teamleitung räumt vor einer Quartalsbesprechung auf. Der Assistent geht Key Results ohne verantwortliche Person durch, jeweils zehn auf einmal, und schlägt den Ersteller oder die Teamleitung vor, wo der Datensatz das stützt.
• Eine Vertriebsleitung bittet nur um die eigenen Datensätze. Der Assistent beschränkt die Prüfung auf die Deals, die dieser Person gehören.

So arbeitet er mit deinen Daten

Der Assistent hat vier Tools: die Hygieneprüfung, einen Leser für Datensätze, eine Feldabfrage und einen Aktualisierer. Er liest nur, was du lesen darfst, über dieselben Berechtigungsprüfungen wie jeder Assistent. Er erfindet nie Personen, Termine oder Beträge und schreibt nie einen Platzhalter, nur damit ein Datensatz vollständig aussieht.

Jede Änderung ist eine Vorschau. Der Aktualisierer legt einen Stapel in die Warteschlange, höchstens eine Seite mit Datensätzen, und nichts wird gespeichert, bevor du bestätigst. Du kannst einen Stapel ablehnen und andere Werte verlangen. Antworten bleiben kurz: Listen mit Datensatzbezeichnungen statt Tabellen mit allen Feldern. Standardmäßig läuft er auf einem schnellen Modell.

Ehrliche Grenzen: Was er nicht belegen kann, kann er nicht korrigieren. Steht der richtige Wert nur in deinem Kopf, fragt er nach. Außerdem kann er die Regeln nicht ändern. Admins bearbeiten sie auf der Organization page.

Warum er anders ist

• Schonfristen statt Pflichtfelder. Menschen können Datensätze schnell anlegen. Eine Regel beginnt erst zu zählen, wenn die Schonfrist abgelaufen ist, gerechnet ab einem Datum wie dem Startdatum.
• Verantwortung pro Regel. Jede Regel legt fest, wer die Korrektur machen soll. Eine Aufgabe ohne Bearbeiter kann dem Ersteller gehören, während eine Aufgabe ohne Fälligkeitsdatum dem Bearbeiter gehört.
• Modulübergreifende Regeln an einem Ort. Aufgaben, Projekte, Key Results, Objectives, Kontakte und Deals nutzen dasselbe Regelmodell und denselben Score. Dieselbe Datenbank und derselbe Bildschirm bedienen alle.
• Ein Agent, der behebt statt zu berichten. Ein Dashboard zeigt dir das Problem. Dieser Agent führt dich zur Korrektur und stellt sie zu deiner Bestätigung in die Warteschlange.

Wo du ihn findest

Der Bereich Datenhygiene auf deiner My page zeigt deinen Score und die offenen Regeln. Die Schaltfläche Mit Assistent beheben startet einen Aufräumchat, der mit der Hygieneprüfung und den kritischen Regeln beginnt. Die Prüfung steht auch My Agent, dem CRM Assistant und dem Organization Assistant zur Verfügung, damit du von diesen Seiten aus "Was fehlt?" fragen kannst. Du kannst den Data Hygiene Assistant auch überall dort namentlich wählen, wo du einen Agent auswählen kannst, oder ihn an einen Workflow hängen. Die vollständige Funktion, einschließlich der täglichen Übersicht, steht unter Datenhygiene.

Mach ihn zu deinem

Dieser Agent ist wie jeder andere ein Datensatz im Agents module. Du kannst Anweisungen, Modell, Temperatur und Tools ändern, ihn duplizieren oder mit einem leeren Agent beginnen. Deine Regeln sind wichtiger als sein Wortlaut, definiere also zuerst Regeln, die zu deinem Unternehmen passen. Eigenen Agent bauen zeigt die Schritte, So bearbeitest du einen Seitenassistenten und einen wiederverwendbaren Agent zeigt den Editor.