In der heutigen Zeit, in der sich durch den Einsatz von KI viele Chancen ergeben, ist es für Unternehmen besonders wichtig, sich auf die Möglichkeiten neuer Technologien konzentrieren zu können. Damit dies gelingt, benötigt man die Sicherheit, dass die eigenen Daten qualitativ hochwertig und möglichst vollständig vorliegen.
Ein Product Information Management System (PIM) hilft Unternehmen dabei, alle produktbezogenen Informationen zentral zu verwalten, zu pflegen und für verschiedene Kanäle bereitzustellen. So können Daten konsistent, aktuell und effizient genutzt werden. Ein entscheidender Vorteil in der digitalen Welt.
PIM-Systeme unterstützen Sie dabei, für Ihre Produktdaten diese Sicherheit zu gewinnen. Die Auswahl des für Sie richtigen Systems kann bereits ein erster wichtiger Schritt sein. Doch worauf sollte man beim Auswahlprozess, beim anschließenden Customizing und bei der Einführung der Software achten? Dieser Beitrag soll Ihnen erste Ideen dazu geben.
Aus welchen Gründen Sie sich auch immer dazu entscheiden, ein neues PIM-System einzuführen, es ist wichtig, Ihre bisherigen Prozesse zur Artikelstammanlage zu kennen und eine klare Vorstellung davon zu haben, wie komplex Ihre Daten sind. Denken Sie auch daran, wo und wie die Artikelstammdaten in Ihrem Unternehmen verwendet werden. So gibt es sicher Anforderungen aus diversen Bereichen an Ihre Stammdaten.
An erster Stelle bei der Auswahl eines PIM-Systems steht sicher die Frage, ob Ihre Daten adäquat im System abgebildet werden können.
➥ Die Erweiterungsfähigkeit eines PIMs kann die Reaktionsfähigkeit auf gesetzliche Vorgaben enorm erhöhen und damit auch die Kosten reduzieren. In den vergangenen Jahren gab es zum Beispiel im Lebensmittelhandel viele Anforderungen zur Auszeichnung von Informationen auf der Ware, aber auch Nachweispflichten beim Transport von Tabakwaren und das Lieferkettengesetz.
Da ein PIM-System seine Daten an verschiedene andere Anwendungen abgeben wird, ist es ebenfalls wichtig, auf die Funktionen zum Weitergeben der Daten Wert zu legen.
Erst nach diesen ersten beiden Fragen sollte man sich das User-Interface der Anwendung anschauen.
Nach diesen teils fachlichen Fragen sollte auch immer danach geschaut werden, ob die Anwendung technisch in die bisherige IT-Landschaft passt.
Wie schon erwähnt, ist es essenziell, seine Daten zu kennen. Eine Abteilung, die für die Eingabe von Artikelstammdaten zuständig ist, wird in den seltensten Fällen alle Anwendungsgebiete für die Nutzung der Daten im Detail kennen. Je mehr Stakeholder in die Frage nach einer vollständigen, strukturierten Datenbeschreibung (auch Datenmodell genannt) eingebunden werden, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, mit der Einführung des PIM-Systems deutliche Verbesserungen auch in den nachgelagerten Systemen zu erzeugen.
Achten Sie aber darauf, dass nicht jedes Datum in die Anforderungen an ein PIM aufgenommen wird. Ein Stammdatum sollte sich immer durch seine Stabilität auszeichnen. Faustformel: Daten, die sich schnell verändern, sind tendenziell keine guten Stammdaten.
Bevor ein PIM-System eingeführt wird, sollte ein Proof of Concept (POC) durchgeführt werden, um zu überprüfen, ob das gewünschte Datenmodell technisch abbildbar ist. Dafür sollte ausreichend Zeit eingeplant und alle relevanten Stakeholder aktiv eingebunden werden. Die Migration bestehender Daten, die Planung des Go-Live, die Unterstützung der Anwender sowie die Definition klarer Pflege- und Erweiterungsprozesse sind ebenfalls zentrale Erfolgsfaktoren. Denken Sie in Ihrem Projektplan auch an das Anpassen bzw. Neu-Erstellen von Schnittstellen zu nutzenden Anwendungen. Ein PIM-System ist nur ein Baustein Ihrer IT-Landschaft.
Zusammengefasst bedeutet das:
Sie benötigen Unterstützung? Dann kann Mages Consulting Ihnen mit Sicherheit helfen. Wir haben zwei Module, die hierzu passen:
Fangen Sie bitte nicht erst an, sich über Datenqualität Gedanken zu machen, wenn Sie die Daten an eine KI senden, um im Handumdrehen Empfehlungen zu bekommen, wie Sie Ihr Business auf ein neues Level heben. Die KI-Verfahren haben allesamt Methoden, um schlechte Daten zu erkennen, aber sie machen diese nicht richtig, sondern klammern sie aus. Stellen Sie sich also frühzeitig die Frage, ob die Erfassung Ihrer Artikel-Stammdaten in Ihrem Unternehmen den richtigen Stellenwert besitzt.
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