Onedot-Demo: KI-Onboarding für den Baumarkt braucht ein Zielmodell

Die Onedot-Session ist eine Live-Vorführung des KI-Mappings für den Baumarkthandel. Stephan Spijkers und Rafael Foerg zeigten, wie Lieferantendaten in ein PIM gelangen, abgebildet auf ETIM und auf eigene Taxonomien.

Die Seite nennt für Rafael Foerg zwei Titel. Die Einleitung nennt ihn Technical Lead at onedot. Die Referentenzeile nennt ihn Global Head of AI Digitalisation & Strategy, Onedot. Die Quelle schrieb diesen zweiten Titel „Gloal“. Beide Titel bleiben stehen, bis die Aufzeichnung zeigt, welchen er an diesem Tag verwendet hat.

Referenten:

• Rafael Foerg - Technical Lead at onedot, und in der Referentenzeile Global Head of AI Digitalisation & Strategy, Onedot
• Stephan Spijkers - Co-Founder, PIMvendors.com

Die Session behandelte Folgendes:

• Die manuelle Arbeit: komplexe Lieferantenformate, uneinheitliche Taxonomien und Wochen manueller Arbeit, bevor ein Produkt online ist.
• Die Demo: eine Live-Vorführung des KI-Mappings von Onedot, mit Beispielen, wie Produktdaten von Lieferanten in einem PIM ankommen.
• Die Taxonomien: ETIM und eigene Taxonomien, für Händler und Distributoren im Baumarkt- und Heimwerkerbereich sowie im B2B.
• Die Empfehlungen: Wege, das Onboarding zu verkürzen und die Genauigkeit zu erhöhen.

Mapping schreibt einen Wert in das Ziel, das Sie vorgeben. Ist ETIM das Ziel, müssen Klasse und Attribut gewählt sein, bevor das Modell läuft. Ist das Ziel Ihre eigene Taxonomie, muss jemand diese Liste verantworten. Wer in die falsche Klasse mappt, speichert einen falschen Datensatz.

Produktklassifikation: GS1, ETIM und ECLASS beschreibt, was eine ETIM-Klasse von der Datei verlangt. Der Produktdatenprozess setzt Onboarding vor Anreicherung und Publikation. In diese Abfolge ordnet sich die Demo ein. Eine spätere Ausarbeitung einer Onedot-Mapping-Session, KI-Mapping braucht weiterhin einen Verantwortlichen für das Zielmodell, behandelt diesen Punkt zur Verantwortung in einem eigenen Beitrag. KI-bereite Produktdaten beschreibt, was der Datensatz nach dem Mapping leisten muss, wenn ein Assistent ihn lesen soll.