Datenqualität von Artikel-Stammdaten: Machine Learning Verfahren zur teilautomatisierten Kategorisierung und zentralen Bereitstellung

Wie erfolgreich ein Unternehmen seine Produkte und Dienstleistungen am Markt positioniert, wie reibungslos Kontakte zu Kunden, Dienstleistern und Lieferanten funktionieren, hängt maßgeblich von der Datenqualität der Stammdaten ab. Die Kategorisierung der Stammdaten und deren Relevanz kann sich im Laufe der Zeit verändern. Zu besonders großen Anpassungen kommt es, wenn sich Unternehmensstrukturen ändern, v.a. durch Zukäufe anderer Unternehmen oder bei Neuausrichtung von Dienstleistungen und Angeboten. Dann müssen die Stammdaten konsolidiert und neu kategorisiert werden. Welchen Mehrwert Machine-Learning-Verfahren für eine automatisierte Zusammenführung und Kategorisierung der Artikel-Stammdaten leisten können, diskutieren wir im Rahmen dieses Vortrags.

• Begrüßung und Update aus dem Verein
  Jens Albrecht, Roland Zimmermann, Christian Langmayr
• Datenqualität von Artikel-Stammdaten: Machine Learning Verfahren zur
  teilautomatisierten Kategorisierung und zentralen Bereitstellung
  Dr. -Ing. Michael Daum, Dr. Matthias Faerber
• Diskussion und Abschluss