Eine Grundvoraussetzung für den wertstiftenden Einsatz datengetriebener Künstlicher Intelligenz (KI) liegt in einer Datenbasis von ausreichender Qualität. Damit kommt der Datenbereitstellung und -aufbereitung eine zentrale Bedeutung zu. Um eine hohe Qualität sicherzustellen, empfiehlt sich die Verwendung eines Vorgehensmodells, das diese Anforderungen adressiert und nötige Aufgaben strukturiert. Das Data Science Process Model (DASC-PM) ist ein speziell für datengetriebene Projekte entwickeltes Vorgehensmodell, es liegt mittlerweile in der Version 1.1 vor. Mit einem Schwerpunkt auf der darin beschriebenen Phase der Datenbereitstellung werden im Folgenden Schritte zur Erstellung einer analytischen Datenquelle dargestellt.