Produkt Übereinstimmung

ProductMatch unterstützt Sie bei der Erkennung und Umwandlung komplexer, unstrukturierter Produktdaten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, um mithilfe von maschinellem Lernen und Kontexterkennung hierarchische Beziehungen zu ermitteln und so eine einheitliche Produktansicht zu ermöglichen, Angebote zu optimieren und in branchenübliche Klassifizierungen einzuordnen.

Zertifiziert für Sicherheit, Qualität, Compliance und Code-Integrität.

Anwendungsfälle

Sehen Sie, wie unsere Kunden ProductMatch nutzen

Merkmale

Was bekommen Sie mit ProductMatch?

Semantische Erkennung

Die leistungsstarke Kontexterkennungs-Engine der Plattform hilft beim Abgleich und bei der Aufbereitung von Daten in einem strukturierten Format, so dass eine Datenumwandlung nicht erforderlich ist.

Produktdeduplizierung und -verknüpfung

Reduzieren Sie die Anzahl der Teile in Ihrem Bestand drastisch und reichern Sie gleichzeitig die Produktdaten mit Attributen und Klassifizierungen an, indem Sie sie unternehmensweit abgleichen.

Abgleich von Mustern

Verwenden Sie den Regex-Assistenten, um schnell Muster zu erkennen und Datensätze in neue Felder zu zerlegen. Beispiel: Der Text "3 x 4 x 6" kann extrahiert werden in: Länge = 3, Breite = 4 und Höhe = 6.

Produktabgleich

Vergleichen Sie Schlüsselfelder wie Teilenummer und Herstellername oder Schlüsselfunktionen wie Produktfunktionalität, indem Sie Attribute extrahieren, um Produktbeziehungen zu verstehen.

Zeigen-und-Klicken-Schnittstelle

Data Ladder bietet eine moderne, visuelle Schnittstelle, die nachweislich die Attributextraktion, Standardisierung, Strukturierung und Abgleichgenauigkeit um mindestens 10 % verbessert.

Standardisierung in großem Maßstab

Erkennen und korrigieren Sie Tippfehler in unstrukturierten Daten, analysieren Sie relevante Attribute mit erweitertem Mustervergleich und wenden Sie Standardisierungsregeln in großem Umfang an.

Lösung

Eine Lösung für alle Datenqualitätsprobleme

Fähigkeiten des maschinellen Lernens

Abgleich von Mustern

Kontexterkennung

Validierung der Datenqualität

Intelligentes Parsing

Entwicklung von Taxonomien

In-Memory-Verarbeitung

Benutzerdefinierte Ausgabefunktionen

Regelgesteuerte Validierung der Datenqualität

Konkurrenzfähiges Wissen

Kataloggebäude

Analyse der Produktlücke

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INDUSTRIEN

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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen

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