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KI-Stammdatenaufbereitung – intelligent und effizient
Gut gepflegte Stammdaten sind die wichtigste Voraussetzung für einen erfolgreichen Onlineshop. Leider sind diese oft lückenhaft und müssen händisch aufbereitet werden, um damit im E-Commerce arbeiten zu können. Hier kommt KI ins Spiel.
Stammdaten und ihre Schattenseiten
Stammdaten-Pflege gehört zu den mühsamen Aufgaben im E-Commerce. Wer viele Daten hat, muss auch viel pflegen! Das stellt einen hohen Aufwand dar und ist zudem eine große Fehlerquelle.
Denn bei der manuellen Pflege müssen alle folgenden Schritte sorgfältig durchlaufen werden:
1. Datenbereinigung
Im ersten Schritt werden Fehler und Inkonsistenzen identifiziert sowie anschließend korrigiert.
2. Datenanreicherung
Dann müssen die Stammdaten mit zusätzlichen Informationen ergänzt werden.
3. Deduplizierung
Redundante Datensätze werden zusammengeführt.
4. Standardisierung
Und zuletzt werden Formate und Begriffe vereinheitlicht.
Stammdatenaufbereitung leicht gemacht
LLM’s und generative KI-Modelle automatisieren und verbessern die Stammdatenaufbereitung. Die Prozesse verändern sich mit LLM’s und generativer KI folgendermaßen:
1. Automatisierte Datenbereinigung
LLMs: Sie erkennen Textmuster und Zusammenhänge, die für die Bereinigung von Daten nützlich sind – wie die Korrektur von Tippfehlern, Standardisierung der Formatierung und das Ausfüllen fehlender Informationen.
Natural Language Processing: Die LLMs können in Kombination mit NLP-Techniken kontextabhängige Fehler erkennen und korrigieren, die für herkömmliche Systeme schwierig zu identifizieren sind.
2. Datenanreicherung
KI: Stammdaten werden mit zusätzlichen Informationen ergänzt.
Es werden neue Erkenntnisse aus bestehenden Daten generiert oder externe Quellen durchsucht, um relevante Informationen zu ergänzen – bspw. bei der Anreicherung der Produktmerkmale von Produktdaten anhand eines technischen Datenblattes.
3. Deduplizierung und Zusammenführung
LLM’s: Es können semantische Ähnlichkeiten zwischen Datensätzen erkannt werden. Dabei werden ähnliche Datensätze identifiziert und zusammengeführt, auch wenn diese nicht exakt übereinstimmen, sodass Redundanzen reduziert werden und die Datenkonsistenz verbessert wird.
4. Standardisierung
LLM’s: Sie standardisieren Datenformate und Begriffe.
KI: Muster und Konventionen in großen Datenmengen werden erlernt und können einheitliche Technologien sowie Struktur in Stammdaten gewährleisten.
KI und LLMs – Ihr Win:
- Geringerer Aufwand an Zeit und manueller Pflege
- Erkennung und Korrektur komplexer Fehler und Inkonsistenzen
- Schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen
- Flexible Anpassung an Anwendungsfälle und Datenarten
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