DQC für Produktstammdaten
Lassen Sie nicht zu, dass falsche Produktstammdaten Ihr Geschäft beeinträchtigen
Wechseln Sie von manuellen Prüfungen und isolierten Bereinigungen zur proaktiven Kontrolle Ihrer Produktstammdaten mit DQC AI und menschlicher Aufsicht. Etablieren Sie ein nachhaltiges System zur kontinuierlichen Prüfung und Verbesserung Ihrer Stammdaten.
DQC IMPACT
Datenqualität in Produktstammdaten ist kein Nice-to-have.
Tägliche Herausforderung
Produktstammdaten müssen einer wachsenden Zahl von Interessengruppen und Anforderungen gerecht werden.
Risiken und Verluste
Unzuverlässige Produktstammdaten haben negative Auswirkungen auf das Geschäft: schlechte Sichtbarkeit, geringe Nachfrage, hohe Retouren, rechtliche Risiken, Vertrauensverlust, hohe Rabatte.
Schlechte Datenqualität wirkt sich direkt auf Ihr Ergebnis aus, wenn falsche Preisangaben, Abrechnungsfehler und verpasste Upselling-Möglichkeiten zusammenkommen und die Einnahmequellen stillschweigend versiegen.
Mitarbeiter verschwenden unzählige Stunden mit der manuellen Korrektur, Überprüfung und Abstimmung fehlerhafter Daten, anstatt sich auf wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren, die das Unternehmenswachstum fördern.
Ungenaue Kundendaten führen zu Personalisierungsfehlern, fehlgeleiteter Kommunikation und Servicefehlern, die das Vertrauen untergraben und Ihren hart erarbeiteten Ruf schädigen.
Entscheidungsträger, die sich auf fehlerhafte oder unvollständige Daten verlassen, machen unweigerlich kostspielige strategische Fehler, unabhängig von ihrem Fachwissen oder ihren analytischen Fähigkeiten.
Schlechte Daten führen zu unnötiger Redundanz in Prozessen, übermäßigen manuellen Workarounds und ineffizienter Ressourcenzuweisung, die die Betriebskosten in allen Abteilungen erhöhen.
Die wahren Kosten schlechter Datenqualität verbergen sich hinter den sichtbaren Kennzahlen in Form von verpassten Chancen, verzögerten Projekten und angehäuften technischen Schulden.
Ungenaue oder unsachgemäß verwaltete Daten erhöhen das Risiko der Nichteinhaltung von Vorschriften erheblich und können zu empfindlichen finanziellen Strafen und Rufschädigung führen.
Unzuverlässige Daten untergraben Analyseinitiativen grundlegend und machen teure KI- und Business Intelligence-Investitionen trotz ihrer technischen Raffinesse praktisch wertlos.
Erfolg mit der DQC Platform
- 100 % zweckgerechte Datenqualität
- 15x+ schnellere Problembehebung
- 1-5 Mio. € Kosteneinsparung in Jahr 1
Berechnen Sie Kosten schlechter Daten
Lesen Sie eine Fallstudie zu Produktstammdaten
Bessere Produktstammdaten mit der DQC Platform
Effektives Auffinden und Verbessern falscher Produktstammdaten sowie Automatisieren der Klassifizierung.
Arbeitet, wo Sie arbeiten
inklusive PIM, PLM, und ERP
Auf 3 Pfeilern gebaut
DQC Platform für 100% zweckmäßige Produktstammdaten
1) Finden Sie Datenprobleme mit KI.
- Einrichten von Datenqualitätsregeln mit Hilfe des DQC AI-Agenten
- Importieren Sie beliebige Regeln, Anforderungen oder Problembeschreibungen in natürlicher Sprache oder als Code in Sekundenschnelle
- Prüfen Sie auf Datenprobleme in und zwischen Systemen (z. B. PIM, ERP, PLM)
- Finden Sie Probleme in den Daten und lassen Sie den KI-Agenten alles für Sie dokumentieren
- Falsche Gewichte und Einheiten
- Falsche Abmessungen
- Inkonsistente Produktnamen
- Typografische Probleme
- Duplikate unscharf, semantisch
- Falsche Produktkategorien eCl@ss
- Fehlende Informationen & Platzhalter
- Falsche EAN/GTIN
- Falsche Preise
- Falsche Beschreibungen und Losgrößen
2) Daten an der Quelle mit KI und menschlichen Experten korrigieren.
- Generierung von KI-Vorschlägen für Datenkorrekturen und -verbesserungen
- Behebung von Problemen an der Quelle mit Fachexperten in voller Kontrolle
- Verfolgen des Änderungsverlaufs für vollständige Transparenz
- Beobachten der Verbesserung der Datenqualität im Laufe der Zeit
Zuweisung von Produkten zu Klassifizierungssystemen wie UNSPSC, eCl@ss und ETIM
Automatisierte Anreicherung von Produktattributen für den Digitalen Produktpass der EU (DPP) zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
3) Verhindern Sie Probleme an der Quelle.
Unternehmen können durch die Verbesserung ihrer Daten einen Mehrwert schaffen
Durch die Behandlung von Datenqualitätsproblemen an der Quelle können Unternehmen mit einer starken Grundlage beginnen und das Beste aus GenAI herausholen, erklärt Dr. Michael Spira von DQC.
Datenqualität Made in Germany
Sicher & verantwortungsvoll - DQC hat seinen Hauptsitz in München, Deutschland. Wir legen Wert auf Datensicherheit und Nutzerkontrolle. Vollständig DSGVO-konform. Die DQC Platform ist als SaaS oder Private Cloud verfügbar und Ihre Daten bleiben immer in Ihren Systemen. Es werden keine Kopien erstellt. Außerdem benötigt die DQC Platform nur Leserechte. Schließlich können Unternehmen ihre eigenen LLMs mitbringen.
Jetzt handeln!
Fangen Sie noch heute an, Produktstammdaten als Asset zu betrachten. Erfahren Sie, wie KI-Agenten Ihnen helfen können, Ihre Produktdaten zu verbessern.