Produktdaten aufbereiten

Investitionen in die Produktdatenaufbereitung helfen dem Unternehmen und verschaffen einen Wettbewerbsvorteil.

Produktdatenaufbereitung

Was soll KI oder Big Data in der nachgelagerten Prozessanalyse leisten können, wenn die Basis der Produktdaten nicht sauber ist?

Innovationsfähigkeit sicherstellen

Durch saubere und standardisierte Produktdaten wird die Innovationsfähigkeit der gesamten Unternehmung gestärkt. Systeme können besser miteinander kommunizieren und wertvollere Analysen können durchgeführt werden.

Hilfsmittel

  • Master Data Management
  • Operational / Transactional Data Quality
  • Information Governance
  • Data Integration
  • Data Migration
  • Big Data

Qualitativ hochwertige Daten sind:

  • Frei von Fehlern
  • Aktuell
  • Vollständig
  • Relevant
  • Maschinenlesbar
  • Standardisiert (eClass, BMEcat, etc.)
  • Frei von Redundanzen

Ressourcenmanagement

Produktdaten und Produktinformationen sind für viele erfolgreiche Unternehmen eine der wichtigsten Ressourcen. Dennoch wird den Produktdaten gerade auf Herstellerseite nicht ausreichend Beachtung geschenkt. Aus diesem Grund liegt die Produktdatenaufbereitung häufig in den Händen der Händler. Qualitative hochwertige Daten helfen beim Vergleich von Produkten, helfen bei der Auffindbarkeit im Web, im eigenem Webshop und führen zu richtigen Entscheidungen!

Als Marktplatz für gewerbliche Einkäufer haben wir diverse Tools und Algorithmen entwickelt, um den Lieferanten und auch uns die Arbeit mit Daten zu erleichtern. Unser oberstes Ziel ist es Produkte unterschiedlicher Hersteller vergleichbar zu machen.

Maximilian Kramer

Geschäftsführer, eldurado GmbH

Katalogdatenmanagement mit eldurado

kontextbasierte Datenaufbereitung

Wir haben eine Methode zur kontextbasierten Datenaufbereitung und eine dazugehörige Qualitätssicherung entwickelt. Unsere Methode sieht eine in Phasen untergliederte Vorgehensweise vor, welche zum Einen die technische Analyse und zum Anderen die fachliche Analyse der Daten abdeckt.

1. Integration: Erstellung spezifischer Schnittstellen für die Integration heterogener Daten. Realtime-Daten können über verschiedene gängige Formate aufgenommen werden (XML, CSV, JSON etc.). Unser Converter ermöglicht den Zugriff auf diverse Datenbankstrukturen und gibt das Ergebnis in gewünschter Qualität wieder aus.

2. Datenvorbereitung: Alle Daten aus diversen Quellen können unabhängig von ihrem Format direkt in den Converter geladen werden. Bei der Definition objektorientierter Datenstrukturen unterstützen wir Sie gerne. Verschiedene Funktionen, Transformationen und statistische Auswertungsmöglichkeiten helfen bei der detaillierten Aufbereitung der Daten.

3. Fachliche Analyse: Für die fachbezogene Analyse werden die Fachbereiche der Kunden einbezogen und es wird ein direkter Bezug zu den Prozessen im Unternehmen hergestellt. Eine fachliche Konsistenz der Daten soll durch die Identifizierung von Kernobjekten, Soll-/Ist-Vergeleich, Kontexbildung, Hypothesen-Tests, Bildung von Fehlerclustern und der Definition von prozessabhängigen Einschränkungen erreicht werden.

4. Datenaufbereitung: Auf Wunsch reichern wir Ihre Produktdaten durch weitere Datenquellen an. So ist es uns zum Beispiel möglich aus einer selbstlernenden Datenbank zu jedem Produkt Synonyme hinzuzufügen. Meta-Schlüsselwörter können einfach ergänzt werden, damit Ihre Kunden Produkte über die interne Suche einfacher finden. Selbst die Ergänzung von Branchenstandards wie zum Beispiel eClasses sind für unseren Converter keine Herausforderung.

Produktdatenaufbereitung anfragen!

Wir freuen uns darauf Ihnen zu helfen!