Correspondance des produits

ProductMatch vous aide à reconnaître et à transformer des données complexes et non structurées sur les produits, provenant de sources disparates, afin de déterminer les relations hiérarchiques à l’aide de l’apprentissage automatique et de la reconnaissance contextuelle, pour permettre une vue unique des produits, optimiser les listes et les classer selon les normes du secteur.

Certifié pour la sécurité, la qualité, la conformité et l'intégrité du code.

Cas d'utilisation

Voyez comment nos clients utilisent ProductMatch

traits

Qu'obtenez-vous avec ProductMatch ?

Reconnaissance sémantique

Le puissant moteur de reconnaissance contextuelle de la plateforme permet de comprendre la correspondance et la préparation des données dans un format structuré, éliminant ainsi le besoin de transformation des données.

Déduplication et liaison des produits

Réduisez considérablement le nombre de pièces dans votre inventaire tout en enrichissant les données sur les produits avec des attributs et des classifications en établissant des correspondances dans toute l'entreprise.

Correspondance de motifs

Utilisez l'assistant Regex pour identifier rapidement des modèles et analyser les enregistrements dans de nouveaux champs. Exemple : Le texte "3 x 4 x 6" peut être extrait en : Longueur = 3, Largeur = 4, et Hauteur = 6.

Produit correspondant

Faites correspondre des champs clés comme le numéro de pièce et le nom du fabricant ou des capacités clés comme la fonctionnalité du produit en extrayant des attributs pour comprendre les relations entre les produits.

Interface de type "pointer-cliquer".

Data Ladder offre une interface moderne et visuelle dont il est prouvé qu'elle améliore d'au moins 10 % l'extraction, la normalisation et la structuration des attributs, ainsi que la précision des correspondances.

Normalisation à l'échelle

Identifiez et corrigez les fautes de frappe dans les données non structurées, analysez les attributs pertinents à l'aide d'un système avancé de correspondance des modèles et appliquez des règles de normalisation à grande échelle.

Solution

Une seule solution pour tous les problèmes de qualité des données

Capacités d'apprentissage automatique

Correspondance de motifs

Reconnaissance contextuelle

Validation de la qualité des données

Analyse syntaxique intelligente

Développement de la taxonomie

Traitement en mémoire

Fonctions de sortie personnalisées

Validation de la qualité des données basée sur des règles

L'intelligence compétitive

Bâtiment du catalogue

Analyse des lacunes du produit

Témoignages de clients

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Fusion de données provenant de sources multiples - Défis et solutions

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