Kunden weltweit vertrauen uNaice ihre Daten an
Alle Feature im Überblick –
Von Datenextraktion bis zur Qualitätssicherung
Aufnahme & Vorbereitung
Rohdaten? Her damit!
Der DataNaicer nimmt alles an – egal in welchem Format oder Zustand.
- Ob aus ERP-Systemen, Lieferantenexporten oder alten Produkttexten
- Ob Excel, XML oder Katalog.
- Strukturiert, semi-strukturiert oder völlig unstrukturiert – alles ist willkommen
Visuelle Aufbereitung
In der Vorverarbeitungsmaske werden die Daten sichtbar gemacht und Schritt für Schritt aufbereitet.
- Relevante Felder markieren, Unnötiges ausblenden
- Spalten zusammenführen, trennen oder umbenennen
- Eine klare, tabellarische Struktur entsteht – übersichtlich und logisch
Datenextraktion
Die Überführung von Rohdaten in ein kontextsensitives Modell mithilfe von Ontologien.
Semantische Erkennung und Attributzuordnung
- Der DataNaicer erkennt Begriffe und Zusammenhänge und versteht den Kontext von Produktattributen.
- Text-zu-Daten: Unstrukturierte Texte werden in strukturierte Daten umgewandelt, z. B. durch das Erkennen von Attributen wie „Kabellänge“ oder „Material“.
Harmonisierung von Klassifikationen
Das System sorgt dafür, dass unterschiedliche Klassifikationen aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Modell überführt werden, das Branchenstandards wie eCl@ss oder ETIM berücksichtigt.
Ontologien
Der Ontology Creator beschleunigt die Ontologieerstellung im DataNaicer und sorgt gleichzeitig für hohe Datenqualität. Große Datensätze können effizient verarbeitet werden, ohne zusätzlichen Personalaufwand, was Zeit spart und repetitive Aufgaben reduziert.
Das Tool erkennt Muster in den Daten, generiert Regeln für Attribute und Werte automatisch und wandelt unstrukturierte Informationen direkt in strukturierte Daten um. Gleichzeitig verhindert es Redundanzen, vereinheitlicht Schreibweisen und prüft Regeln in Echtzeit, um die Qualität sicherzustellen.
- Anpassbarer KI-Prozess
- Ausgabe in mehreren Sprachen
- Steuerbare Anzahl neuer Vorschläge
Datenbereinigung
Wir bereinigen und harmonisieren Rohdaten automatisch, um eine konsistente und maschinenlesbare Datenbasis zu schaffen. Typische Probleme wie fehlende Einheiten, Tippfehler oder uneinheitliche Schreibweisen werden automatisch erkannt und korrigiert.
Das System sorgt unter anderem für:
- Standardisierung von Zahlen und Maßeinheiten
- Auflösung von Synonymen und Abkürzungen
- Vereinheitlichung von Attributen und Kategorien
So entsteht ein sauberer, standardisierter Datenbestand, der die Grundlage für die intelligente Anreicherung und die automatisierte Texterstellung durch den ContentNaicer bildet.
Anreicherung (Enrichment)
Das Enrichment ist der Schritt, bei dem fehlende Datenpunkte automatisch ergänzt werden, um vollständigere Produktprofile zu erstellen und die Prozesseffizienz zu steigern.
Der DataNaicer nutzt verschiedene Quellen und KI-gestützte Analysen:
- KI-gestützte Fließtextanalyse: Unstrukturierte Texte (z. B. Produktbeschreibungen) werden durch NLP analysiert, um relevante Daten wie „Einsatzort = Outdoor“ automatisch hinzuzufügen.
- Integration externer Quellen: Durch die Verbindung mit Datenbanken und Herstellerseiten werden fehlende Details ergänzt.
- Verknüpfung mit Standards: Klassifikationssysteme wie eCl@ss oder ETIM ergänzen die Daten mit passenden Merkmalen.
Das Ergebnis sind vollständige Produktprofile, die für Suchfunktionen und Texterstellung genutzt werden können. Dabei bleibt der Workflow nicht-destruktiv, sodass die ursprünglichen Daten unangetastet bleiben.
Data Detection
Die Data Detection ist ein zentrales Feature des DataNaicers, das dynamische Veränderungen in Datenstrukturen erkennt und darauf reagiert, um die Datenqualität konstant zu halten.
Das System überwacht kontinuierlich alle eingehenden Datenströme und identifiziert automatisch neue Felder, geänderte Formate oder fehlende Attribute. Bei Änderungen werden Datenmanager proaktiv benachrichtigt, und die Regelwerke sowie Ontologien passen sich automatisch an – ohne manuelles Eingreifen.
Neue Attribute werden erkannt und Vorschläge zur Integration ins bestehende Schema geliefert. So lernt das System kontinuierlich dazu und stellt sicher, dass die Datenqualität auch bei wandelnden Anforderungen erhalten bleibt.
Qualitätssicherung
Qualitätssicherung: Menschliche Kontrolle, maschinelle Effizienz
Die ValidationStation verbindet menschliches Urteilsvermögen mit der automatisierten KI-Arbeit im DataNaicer. Sie ermöglicht es, KI-Ergebnisse zu prüfen, zu kommentieren und zu korrigieren, und sorgt so für Qualitätssicherung und kontinuierliche Verbesserung.
- Überprüfung komplexer Fälle (Edge Cases): Nur die 1 % unsicherer Daten landen beim Menschen; 99 % werden automatisch von der KI verarbeitet.
- Rückfluss ins System: Jede menschliche Entscheidung wird als neue Automatisierungsregel zurückgespielt, wodurch die KI kontinuierlich dazulernt.
- Skalierbare Qualität: Menschliche Kontrolle erhöht die Datenqualität, reduziert Risiken und stärkt die Fachkompetenz der Nutzer.
Die Qualitätssicherung ist damit ein zentrales Element der Mensch-Maschine-Kollaboration.
Integration & Mehrsprachigkeit
Der DataNaicer lässt sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren und unterstützt Mehrsprachigkeit standardmäßig – entscheidende Vorteile für internationale Rollouts.
- Nahtlose Systemintegration: Optimierte Daten können direkt in PIM-, ERP- oder Shopsysteme übernommen werden, ohne die bestehende IT-Infrastruktur zu verändern. APIs, standardisierte Exporte (CSV, JSON, XLS) und automatisierte Pipelines sorgen für einfache Anbindung, während die Datenhoheit erhalten bleibt.
- Globale Skalierung durch Mehrsprachigkeit: Ein Datenmodell (Ontologie) kann auf Knopfdruck in beliebige Sprachen übertragen werden, inklusive Lokalisierung von Einheiten, Währungen und regionalen Besonderheiten.
- Content-Generierung: Die mehrsprachige Datenbasis ermöglicht dem ContentNaicer, automatisch Texte in verschiedenen Sprachen zu erstellen, was insbesondere für internationale Händler relevant ist.
Wie wir rund 5 Millionen Datenpunkte automatisiert aufbereiten – am Beispiel des führenden Haustechnik-Großhändlers in Deutschland.
NEU: Der DataNaicer kann auch Standards wie eCl@ss oder ETIM!
Der DataNaicer kann nun etablierte Branchenstandards berücksichtigen und sorgt durch seine Ontologie-Transformations-Engine für die Harmonisierung unterschiedlicher Klassifikationen und Taxonomien aus verschiedenen Datenquellen.
Dazu gehören Klassifikationssysteme wie eCl@ss oder ETIM, die harmonisiert und miteinander verknüpft werden können. Dadurch gewährleistet der DataNaicer die Einhaltung relevanter Normen und Standards, die für den Datenaustausch mit Partnern und Marktplätzen unerlässlich sind
Der DataNaicer
Optimierete (PIM-)Stammdaten für jeden Anwendungsfall – auf Knopfdruck auch in verschiedenen Sprachen
Lieferantendaten – ein Albtraum in 27 Excel-Sheets
Für Unternehmen mit umfangreicher Produktpalette ist die manuelle Pflege und der Import von Lieferantendaten oft eine „Dauerbaustelle“. Daten aus verschiedenen Quellen sind häufig lückenhaft und unlesbar. Der DataNaicer löst das, indem er Rohdaten jeder Art durch eine visuelle Vorverarbeitungsmaske in strukturierte, nutzbare Informationen überführt und so die automatisierte Datenverarbeitung optimiert.
Automatische Extraktion: Aus Text werden Daten
Durch algorithmische Datenanalyse mit Techniken aus dem maschinellen Lernen extrahieren wir zur Bereinigung deine relevanten Bestandsdaten aus beliebigen Quellen wie Tabellen und Texten. Durch die Analyse werden auch unreine Informationspaarungen erkannt, wie z. B. eine Farbbeschreibung, die sich in einem Tabellenfeld für allgemeine Infos versteckt.
Die Daten-DNA: Attribute & Werte
Aus den extrahierten Daten aller Quellen wird eine neue Datensammlung gebildet. Diese ergänzt und normalisiert sich automatisch. In dieser Datenaufbereitung werden logische Verknüpfungen gebildet, die zu einer umfassenden und potenziell lückenlosen Datenstruktur heranwachsen, die nur saubere und maschinenlesbare Attribut-Werte-Paarungen enthält.
Die Ontologie als neue Struktur
Statt einer starren Tabelle organisieren wir deine neue Datenstruktur als Ontologie – eine Methode aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Das intelligente System ist regelbasiert und greift auf einen riesigen Stamm an Erfahrungswerten aus bereits absolvierten, themennahen Datensortierungen zurück, kann aber auch mit individuellen Regeln an jedes Bedürfnis flexibel angepasst werden.
Warum die Qualität garantiert bleibt
Der DataNaicer garantiert hohe, konsistente Datenqualität durch eine Kombination aus maschinellem Lernen, festen Regeln und menschlicher Kontrolle über die ValidationStation. Deren Feedback verbessert kontinuierlich die KI. Zudem überwacht der DataNaicer eingehende Datenströme auf Veränderungen (Data Detection) und passt Regelwerke dynamisch an. Die aufbereiteten, strukturierten Daten lassen sich problemlos in bestehende IT-Infrastrukturen wie PIM- oder ERP-Systeme integrieren – Mehrsprachigkeit wird standardmäßig unterstützt.
Wir haben 14 verschiedene Begriffe für Gelb – aber ‚gelb‘ steht auf der roten Liste. Der DataNaicer sorgt dafür, dass genau solche Regeln überall eingehalten werden – automatisch und konsistent.
Markus Dühn
Team Lead Data Science
Good to know
Warum macht der DataNaicer den Unterschied?
Anders als PIM-Systeme oder LLMs setzt DataNaicer früher an: Er versteht, analysiert und strukturiert Daten, bevor die Generierung startet. Gleichzeitig ist er flexibler als klassische ETL-Tools – API-first, modern und mit voller Kontrolle über Modelle, Logiken, Transformationen und Bereitstellung.
Funktionen im Überblick
- Schnittstellen zu ERP, PIM, CRM, Tracking & mehr
- Automatische Datenaufnahme, Normalisierung und Validierung
- Standardisierte Datenmodelle nach individuellen Regeln
- Historisierung, Protokollierung und transparente Verarbeitung
- Export in PIM-Systeme, Content-Plattformen oder API-Endpunkte
Für Datenprofis gemacht
Du musst KI nicht bremsen. Du musst sie lenken.
Deshalb durchläuft beim DataNaicer jeder Datensatz automatisch mehrere Ebenen wie bei einem Parkhaus– vom Import über Reinigung, Strukturierung, Anreicherung und Validierung.
Ein generisches KI-Modell ist nur eine einzelne Etage: Es reagiert auf strukturierte Daten, bereitet sie aber nicht vor. Ohne das vollständige „Parkhaus“-System bleiben Inkonsistenzen und fehlende Informationen unentdeckt.
Kostenloser Ratgeber: Der DataNaicer
Dich erwarten:
- Alles was du über Daten wissen musst auf 100 Seiten
- Grundlagen und Case Studies
- Außerdem in der 2. Auflage neu:
- ein kritischer Vergleich von GPT und anderen Lösungen,
- ein umfangreicheres Kapitel zur Datenextraktion und
- noch mehr Praxisbeispiele!
Das Beste?
Vereinbare jetzt einen Termin mit unserem Experten und du erhältst den Ratgeber kostenlos dazu!
uNaice DataNaicer ist erst der Anfang
uNaice ContentNaicer
uNaice DataContentNaicer
uNaice News Stream
FAQs
Antworten auf die wichtigsten Anliegen
Wie unterscheidet sich der DataNaicer von klassischen ETL-Systemen oder reinen LLMs (wie ChatGPT)?
Im Gegensatz zu klassischen ETL-Systemen, die bei heterogenen Quellen an ihre Grenzen stoßen, kann der DataNaicer strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Quellen gleichermaßen verarbeiten und verfügt über ein inhaltliches (semantisches) Verständnis der Daten. Im Gegensatz zu reinen LLMs, die strukturierte Eingangsdaten benötigen und nicht regelbasiert steuerbar sind, bietet der DataNaicer Fehlerkorrektur, Einheitenumrechnung und eine regelbasierte Steuerung durch Master Rules. Er beginnt früher im Prozess: Er versteht, analysiert und strukturiert die Daten, bevor eine Generierung erfolgt.
Warum DataNaicer statt selbermachen?
Studien und Projekterfahrungen zeigen: Der Eigenbau solcher Systeme
erfordert 12–18 Monate Entwicklungszeit, bindet mehrere FTEs aus IT und Fachbereich und
verursacht sechs- bis siebenstellige Investitionen, bevor erste Ergebnisse produktiv nutzbar sind.
Dazu kommen laufende Wartungs- und Weiterentwicklungskosten.
Vor allem aber fehlt häufig die notwendige Spezialisierung: Ontologiemodellierung, semantische KI-
Interpretation, Regelwerke für Attributextraktion oder automatische Normalisierung sind keine
klassischen IT-Kompetenzen – sondern hoch spezialisierte Domänen. Genau hier setzt der
DataNaicer an: Du erhältst eine ausgereifte, sofort einsatzfähige Plattform, die bereits in mehreren
Enterprise-Projekten im Einsatz ist, sich nachweislich skaliert, und die du individuell auf Deine
Produktdatenstruktur konfigurieren kannst.
Unterstützt der DataNaicer Branchenstandards wie eCl@ss oder ETIM?
Ja, der DataNaicer berücksichtigt etablierte Branchenstandards wie eCl@ss oder ETIM und sorgt dafür, dass individuelle Datenmodelle darauf ausgerichtet und kompatibel sind. Die Ontologie-Transformations-Engine harmonisiert unterschiedliche Klassifikationen, was für den Datenaustausch mit Partnern unerlässlich ist.
Wie integriert sich der DataNaicer in meine bestehenden Systeme?
Der DataNaicer lässt sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur integrieren. Die aufbereiteten Daten können in PIM-, ERP- oder Shopsysteme integriert werden. Die Lösungen ergänzen deine bestehenden Systeme, statt sie zu ersetzen. Die Anbindung erfolgt über APIs, Datenkonnektoren oder standardisierte Exporte (CSV, JSON, XLS).
Welche Arten von Datenquellen können angebunden werden?
Von relationalen Datenbanken über Cloud-Plattformen bis zu API-basierten Systemen: Der DataNaicer unterstützt eine Vielzahl an Quellen und ermöglicht so eine ganzheitliche Sicht auf alle relevanten Datensätze.
Was bedeutet "Intelligente Anreicherung" (Enrichment) im Detail?
Die intelligente Anreicherung ergänzt fehlende Datenpunkte automatisch und logisch. Dabei kommen moderne Methoden des Natural Language Processing (NLP) zum Einsatz, um Informationen aus unstrukturierten Texten (z. B. Fließtexten in Produktbeschreibungen oder Bedienungsanleitungen) zu extrahieren. Ein Beispiel hierfür ist die Ableitung des Attributs „Einsatzort = Outdoor“ aus der Textpassage „ideal für den Außenbereich“. Zusätzlich können externe Quellen (z. B. Herstellerseiten) eingebunden werden, um Lücken zu schließen.
Was ist die Rolle der Ontologien im DataNaicer?
Ontologien sind strukturierte Wissensmodelle, die dem DataNaicer ein kontextsensitives Modell zuweisen. Sie ermöglichen es dem System, Begriffe, Bedeutungen und Zusammenhänge zu erkennen (z. B., dass „Leistung“ in Watt, PS oder Ampere angegeben sein kann). Außerdem können durch die Ontologie-Transformations-Engine unterschiedliche Klassifikationen und Taxonomien aus verschiedenen Quellen harmonisiert werden.
Wie funktioniert die Datenbereinigung und Normalisierung?
Der DataNaicer erkennt, korrigiert und harmonisiert automatisch typische Schwächen in Produktdaten, wie fehlende Einheiten, uneinheitliche Schreibweisen und Tippfehler. Er führt eine automatische Einheitenumrechnung durch (z. B. „3,5 cm“ wird zu „35 mm“) und gleicht Synonyme aus (z. B. „Cheddar“ wird zu einer einheitlichen Bezeichnung)
Wie wird die Datenqualität gesichert?
Die Qualität wird durch ein mehrstufiges Verfahren garantiert: durch die regelbasierte Modellierung mittels „Master Rules“ und die Integration der ValidationStation. Die ValidationStation ist ein Interface, in dem menschliche Fachexperten die Ergebnisse der KI überprüfen und korrigieren können. Jede manuelle Rückmeldung wird als neue Automatisierungsregel in das System zurückgespielt, wodurch die KI kontinuierlich dazulernt und sich verbessert.
Kann der DataNaicer mehrsprachig arbeiten?
Ja, Mehrsprachigkeit ist standardmäßig enthalten. Ein einmal aufgebautes Datenmodell (die Ontologie) lässt sich auf Knopfdruck in beliebige Sprachen übertragen. Das System unterstützt dabei nicht nur die Übersetzung, sondern auch die Anpassung von Maßeinheiten oder länderspezifischen Besonderheiten (Lokalisierung).
