DataNaicer
Intelligent & automatisiert

Wir extrahieren, normal­isieren und strukturieren deine Daten aus Texten, Tabellen und Datenbanken in maschinen­lesbarer Form

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Intelligente Datenaufbereitung ist die Grundlage fĂŒr die Zukunft der Automatisierung

Deine neue Datenstruktur ermöglicht Suchanfragen in natĂŒrlicher Sprache, automatische Texterstellung, Produktempfehlungen sowie moderne Filter- & Vergleichsmöglichkeiten fĂŒr deine Kund:innen. Ganz nebenbei bist du fĂŒr zukĂŒnftige KI-basierte Anwendungen optimal aufgestellt.

Eine neue Datenstruktur

Tabellen sind nicht mehr zeitgemĂ€ĂŸ

Zweidimensionale Datenstrukturen sind unflexibel und können nur einen Bruchteil der Informationstiefe darstellen, die moderne Web-Anwendungen benötigen. Zumeist hĂ€ndisch befĂŒllt sind sie zudem anfĂ€llig fĂŒr Inkonsistenzen, inhaltliche Fehler und unreine DatensĂ€tze. 

Automatische Extraktion ohne hÀndische Datenaufbereitung

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 fĂŒr allgemeine Infos versteckt. Der komplette Prozess ist automatisiert.

Die DNA deiner Daten: Attribute & Werte

Aus den extrahierten Daten aller Quellen wird eine neue Datensammlung gebildet. Diese ergĂ€nzt und normalisiert sich automatisch. In dieser Datenaufbereitung werden logische VerknĂŒpfungen gebildet, die zu einer umfassenden und potenziell lĂŒckenlosen Datenstruktur heranwachsen, die nur saubere und maschinenlesbare Attribut-Werte-Paarungen enthĂ€lt.

Die Ontologie als neue Struktur

Statt einer starren Tabelle organisieren wir deine neue Datenstruktur als Ontologie – eine Methode aus dem Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz. Das intelligente System ist regelbasiert und greift auf einen riesigen Stamm an Erfahrungswerten aus bereits absolvierten, themennahen Datensortierungen zurĂŒck, kann aber auch mit individuellen Regeln an jedes BedĂŒrfnis flexibel angepasst werden.

Warum unsere Struktur wirklich ĂŒberlegen ist

Im Gegensatz zu Texten und Tabellen, die ein- oder maximal zweidimensionale Logikverbindungen abbilden können, ist die Ontologie als intelligentes System fÀhig, eine multidimensionale Datenstruktur abzubilden. Dies schafft generell eine hochwertigere und reinere Informationsdichte.
Ein Beispiel aus der Praxis: Attribute, die sich mehrere Produktgruppen teilen (z. B. Farbe oder Material), mĂŒssen nur einmal gepflegt werden und sind anschließend global verfĂŒgbar.

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Deine Daten können mehr – wir machen dich fit fĂŒr die Zukunft

Dein Investment in unsere Lösung zur Datenaufbereitung ist eine Investition in eine sichere Datenzukunft. Mit der Ontologie als Grundlage fĂŒr maschinenlesbare Daten kannst du dich zurĂŒcklehnen: Du bist sicher aufgestellt fĂŒr kommende Herausforderungen der Digitalisierung in deiner Branche.

Features & Technik

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Einfacher Start

Deine laufenden Prozesse werden nicht unterbrochen. Bestehende Daten bleiben weiterhin im Live-Betrieb. Die Datenaufbereitung erfolgt parallel. Das Hosting ĂŒbernehmen wir.

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Kosteneffizient

Der Aufwand fĂŒr das Einpflegen von neuen EintrĂ€gen und Informationen in deine Datenstruktur wird fast auf null reduziert. Data Studio und deine Ontologie arbeiten fĂŒr dich.

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Time to Market

Daten (z. B. von Vorlieferant:innen) werden auf Knopfdruck in die gewĂŒnschte Form gebracht und das immer wieder. Produkte sind im Handumdrehen angelegt und aktualisiert.

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Automation

Deine Datenaufbereitung muss nur einmal eingerichtet werden. Danach ist der automatisierte Prozess wartungsfrei. Neue Rohdaten werden verlĂ€sslich zur Anreicherung herangezogen oder als neue EintrĂ€ge vereinheitlicht abgelegt – immer wieder neu.

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Flexibel

Data Studio ist dazu da, dir Arbeit abzunehmen. Die Datenquellen, die zum Aufbau oder zur Anreicherung eingegeben werden, sind in der Form völlig frei.
Oder einfacher: Wir können aus allem eine gute Datenstruktur machen.

 

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Schnittstellen

Das Hosting der automatisiert aufbereiteten und abgelegten Daten erfolgt bei uns. Die direkte Anbindung erfolgt idealerweise per REST API. Optional gibt es verschiedene Exportmöglichkeiten zur RĂŒckĂŒberfĂŒhrung in dein lokales (PIM-)System. 

Anreicherung, Normal­isierung & etwas Magie

Intelligente Anreicherung durch Logik & beliebige Quellen

Jede Regel und jede Logik Ihrer Ontologie muss nur einmal angelegt werden – anschließend ist sie eine bleibende Institution und arbeitet fĂŒr dich völlig automatisch bei immer optimalem Ergebnis. Neue Datenquellen (z. B. von Vorlieferanten) werden zuverlĂ€ssig in Ihre gewĂŒnschte Form gebracht. Auf Knopfdruck und immer wieder! Außerdem können Attribute, die logisch sind,  automatisch ergĂ€nzt werden. Kommt doch mal etwas völlig Neues, das die Logik nicht abbilden kann, wird einfach eine neue Regel ergĂ€nzt, die diesen Umstand abdeckt. Es muss nie wieder ein Datensatz manuell eingepflegt werden.

Automatische Normalisierung von vergleichbaren Werten

Unreine Daten sind Informationen, die zwar vorhanden, aber nicht einheitlich oder vergleichbar sind. Dies beinhaltet unterschiedliche Einheiten, Begriffe in anderen Sprachen oder oft auch Schreibfehler. Diese augenscheinlich marginalen Imperfektionen stehen dir bei modernen Anwendungen wie Produktempfehlungen, -vergleichen und -suchen im Wege. Die Bounce Rate von Kund:innen, die nicht finden können, was sie suchen, steigt. Data Studio löst diese inkonsistenten und unreinen Daten durch eine intelligente Datenaufbereitung auf, und schafft eine saubere, normalisierte Datenstruktur.

Deine Datenstruktur wird immer intelligenter

Data Studio lernt hinzu und legt die Erkenntnisse in deiner Ontologie ab. So dienen Synonyme und Bezeichnungen aus anderen Sprachen zur Anreicherung und Verbesserung deiner Daten. HĂ€ufige Fehlschreibweisen können fĂŒr Anwendungen – wie eine Produktsuche – wertvolle Informationen darstellen. ZusĂ€tzlich wird jeder Datenpunkt mit beliebigen Meta-Informationen versehen, die deine Prozesse bereichern. Dies kann z. B. eine Gewichtung fĂŒr Sortierungen oder Vererbungen von Attributen sein.

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