Worauf Unternehmen bei der Einführung eines Produktinformationsmanagement-Systems ihr Augenmerk richten sollten.

Voranschreitende Digitalisierung bringt neben optimierten und beschleunigten Prozessen vor allem eines mit sich: exponentielles Datenwachstum. Dies gilt für personenbezogene Daten ebenso wie für Produktdaten. Fluten letztere IT-Systeme in unstrukturierter Form, ersticken Mitarbeiter an der Datenmasse. Unzählige Einzelinformationen liegen in unterschiedlichen Excel-Tabellen an diversen Orten und trotz der nicht mehr zu beherrschenden Menge an Daten erinnern die Produktbeschreibungen im Onlineshop an Schweizer Käse.

Sobald die Management-Ebene oder Geschäftsleitung merkt, dass die Einarbeitung und Pflege der Produktdaten zu viel der Arbeitszeit und zu vieler Ressourcen bedarf, sollte sie sich über eine passende Lösung für Produktinformationsmanagement informieren. So ein PIM-System fungiert als Datenbank und zeitgleich als multioperables Ausgabe-Cockpit zur zentralen Verarbeitung und Pflege von Produktinformationen. Mit der durchdachten Einführung eines PIM meistern Unternehmer die Big-Data-Herausforderung. Jedoch will ein solches Projekt gut geplant sein, denn die Einführung einer neuen Systemhoheit bedeutet eine bis zu einem Jahr dauernde Implementierungsphase mit entsprechendem Arbeitsaufwand für alle einbezogenen Mitarbeiter.

Um einen organisatorischen roten Faden festzulegen und damit Redundanz und unnötige Arbeiten zu vermeiden, erarbeiten Geschäftsleitung und Administratoren sowie Leiter der involvierten Abteilungen gemeinsam einen Fragenkatalog. Dabei achtet das Team darauf, den Systemen eine klare Hierarchie zuzuweisen.

Weitere vor einer Implementierung dringend zu besprechende Eckpunkte sind:
1. Experten im Unternehmen ermitteln
2. Ressourcen und Kapazitäten aller Unternehmensbereiche richtig einschätzen und zuteilen
3. Konkrete Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten bestimmen
4. Das führende System prioritär behandeln, um Redundanz zu vermeiden
5. Weitere laufende Projekte wie ERP, E-Commerce oder CMS berücksichtigen

Um das passende PIM-System zu finden und damit zügige Projekterfolge zu erzielen, sollten Geschäftsführer auf den Erfahrungshorizont eines qualifizierten Beratungshauses bauen. Dieses unterstützt bei der Konzeptionierung und liefert konkrete Antworten auf häufig gestellte Fragen:

1. Können Mitarbeiter ein PIM nutzen, wenn die Informationen im ERP-System liegen?

Grundsätzlich dürfen Daten in anderen Systemen wie dem ERP abgelegt bleiben. Doch entscheidet die Systemhierarchie über die Relevanz und die Verwendung von Informationen. Steht also PIM als führendes System über dem ERP, gehen Anwender mit Datenzentralisierung in PIM auf Nummer sicher.

2. Wie speise ich umfangreiche externe Daten in meine Datenbank?

Da Genauigkeit und Aktualität neben Vollständigkeit die obersten Bedingungen für gutes Produktdatenmanagement darstellen, bleibt der Lieferant die sicherste Datenquelle. Dieser stellt die vorhandenen Informationen im Excel-, XML-Format oder als Textdatei bereit. Üblicherweise tauschen Unternehmen und Lieferanten ihre Daten über Datenpools aus, die Standardformate für erweiterte Produktdaten und -klassifikationen unterstützen und einzelne Branchen unterteilen. Auch PIM-Systeme können als Datenpool von Zulieferern und Abnehmern Verwendung finden. Zur Vervollständigung greifen Datenmanager auf APIs oder Enterprise Service Bus (ESB) zurück. Besonders Firmen mit einer Vielzahl an Lieferanten, Produzenten und Produkten profitieren von einem zentralen Datenpool inklusive automatischer Überprüfung von Vollständigkeit und Qualität der Produktinformationen. Speziell entwickelte Konnektoren vereinfachen im nächsten Schritt das Einbinden in die eigene Datenbank und weisen verschiedenen Spalten passende Attribute zu. So erfolgen Einpflegen und Zuweisen automatisch.

3. Wie stelle ich ein hohes Qualitätslevel sicher?

Auch wenn Konnektoren Daten in Standardform einspeisen, garantieren sie keine hundertprozentige Qualität. Besondere Qualitätswerkzeuge erhöhen die Chance auf kontinuierliche Wertigkeit, ersetzen aber kein manuell durchzuführendes Datenqualitätskonzept. Quality Gates und Reportings verdeutlichen dem Management, das meist keinen direkten Einblick in die Datenverwaltung erhält, warum welche Daten im Webshop fehlen oder weshalb die Anreicherung der Daten manuelle Unterstützung erfordert. Beispielsweise gesetzliche Vorgaben, wie die Grundpreisangabe von Lebensmitteln, erfordern immer persönliche Überwachung, denn letztendlich übertrifft die Kontrollkompetenz des Menschen die der Maschine. Maschine Learning als künstliche Intelligenz zur Textgenerierung dient jedoch als willkommene Unterstützung im Kampf gegen Informationslücken und redundante Datenflut. Dauerhaft eingesetzt, liest die KI bei der manuellen Anreicherung der Produktdaten mit, lernt dazu und bedient sich über das Netzwerk hinaus an der Informationsfülle des Internets. Diese Maschine arbeitet wie eine Black Box: Sie muss sehen, wie Fehler entstanden sind, um diese als Fehler erkennen zu können. Je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr Übung erhält die KI und desto mehr korrekte Ergebnisse erzielt sie. Die Vervollständigung von Produktdatensätzen läuft dann maschinell und nimmt mit jedem Prozess an Qualität zu.

4. Existiert eine generelle Methode zur Datenimplementierung?

Wie neue Daten einzupflegen sind, hängt vom letztendlichen Zweck des gesamten Projektes ab. Das zuständige Team legt den Vorgang unbedingt vor seiner Nutzung im alltäglichen Workflow fest. Denn hat sich erst einmal Routine eingeschlichen, übertragen sich Fehler von der Strategie über den Prozess in die gesamte Datenbank. Teammitglieder mit adäquater Expertise in Quell- und Zielsystem tüfteln daher vorab ein passendes ETL-Konzept (Extract, Transform, Load) aus, das den Anforderungen des Projektes dient. Sobald das System-Setup feststeht, führt das Daten-Team die Migrationsstrategie aus. Nur so, mit kompetenter Beratung und Durchhaltevermögen, erreichen Datenflut-Geplagte ruhige Gewässer.

Quelle: marketing-boerse

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