MDM Booster KI-Funktion
Klassifikation: Ordnung für präzise Analysen
Die Klassifizierung von Daten spielt eine zentrale Rolle für eine Vielzahl von Prozessen. Oftmals ist eine Zuordnung von Daten zu einer Klasse Voraussetzung für präzise Prognosen, wie z.B. die Zuordnung von Artikeln zu Warengruppen. Der MDM Booster untersützt Sie dabei, diese Aufgabe mittels Künstlicher Intelligenz zu automatisieren.
- Automatische Zuordnung: Meldungen, Artikel oder Anfragen mittels KI zuordnen.
- Hohe Genauigkeit: Reduzieren Sie Fehler und vervollständigen Sie Ihre Daten
- Skalierbarkeit: Große Datenmengen effizient automatiiert verarbeiten.
- Erhöhte Sicherheit: Sensible Daten automatisch identifizieren und schützen.
- Regelkonform: Erleichtert die Einhaltung von DSGVO- und Compliance-Vorgaben.
Datenklassifizierung: Daten gezielt gruppieren und strukturieren
Die Datenklassifizierung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein automatisierter Prozess, bei dem Daten oder Objekte in Kategorien eingeteilt werden. Ordnen Sie Ihre Daten automatisiert mit Ihren individuellen KI-Modellen mit hoher Genauigkeit und in Echtzeit zu. So können beispielsweise Materialien, Störungen oder Anfragen automatisch passenden Gruppen, wie z.B. Warengruppen, Mitarbeitergruppen oder Vertriebsbereichen zugeordnet werden.
Unstrukturierte Daten erschweren den Überblick und kosten wertvolle Ressourcen
Die Digitalisierung bietet Unternehmen enorme Chancen. Für automatisierte Prozesse werden Daten oftmals in strukturierter Form (in Feldern) benötigt. Erfahrungsgemäß liegen die Daten jedoch oftmals nicht säuberlich geordnet, sondern häufig unstrukturiert und in unterschiedlichen Formaten vor. Für klassische Systeme und Menschen kann diese Situation eine große Herausforderung darstellen.
Stammdatenverwaltungs-Systeme (Master Data Management-Systeme) minimieren den Aufwand bereits deutlich. Künstliche Intelligenz kann zu einer weiteren Entlastung und Optimierung einen wertvollen Beitrag liefern sowie Ihre Experten entlasten. Das Wissen Ihrer Experten kann dauerhaft gesichert und der Organisation zur Verfügung gestellt werden.
Nutzen Sie KI-basierte Klassifikation
- Minimaler Aufwand: Manuelle Suche und Zuordnung in unstrukturierten Daten oder Pflege von Mappings und Regeln entfällt.
- Optimierte Prozesse: Ordentlich zugeordnete Daten sind die Grundlage für eine Vielzahl von Prozessoptimierungen.
- Risikominimierung: Viel regulatorische Vorgaben erfordern eine Klassfikation und Zuordnung von Daten, wie z.B. Dual Use, Zolltarifnummern oder Ausfallrisiken.
Praxisbeispiel: Automatische Zuordnung von IT-Störungen zu Mitarbeitergruppen oder Lösungen
Ein Unternehmen erhält täglich hunderte Tickets über ein Ticketsystem für den Kundensupport. Diese Tickets beziehen sich auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anfragen und Störungen, wie z. B.:
Softwareprobleme (Fehlermeldungen in Anwendungen)
Hardwareprobleme (defekte Laptops, Drucker)
Zugangsprobleme (vergessene Passwörter, fehlende Berechtigungen)
Die bisherige, teil-automatisierte Analyse und Zuordnung durch Mitarbeitern oder Regeln, wird durch ein individuell trainiertes KI-Modell unterstützt. Das KI-Modell konnte mehr als 98% der Anfragen korrekt zuordnen und verarbeiten.
So funktioniert es:
- Training: Das KI-Modell wird mit historischen Tickets und den jeweiligen Zuordnungen / Lösungen trainiert.
- Automatische Zuordnung: Neue Tickets werden in Echtzeit klassifiziert. Das KI-Modell interpretiert die Informationen des Tickets, antwortet bei unkritischen Anfragen selbstständig oder leitet das Ticket an die zuständige Mitarbeitergruppe weiter (z. B. Software-Team, Hardware-Support).
Dieses Prinzip der Klassifikation wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z. B. zur Kategorisierung von E-Mails (Spam-Erkennung), der Sortierung von Produkten in Online-Shops oder zur Analyse medizinischer Daten.
Die Vorteile
- Effizientere Bearbeitung von Tickets und Anfragen
- Entlastung der erfahrenen IT-Mitarbeiter von Routineaufgaben und Unterstützung neuer IT-Mitarbeiter
- Reduzierung von Fehlern
- Höhere Kundenzufriedenheit durch schnelle Lösungen
- 24*7-Bearbeitung von Anfragen
Typische Beispiele für die Klassifizierung von Daten
Kundendaten
Einsatzgebiet: Vertrieb, Marketing, Kundenservice
Kundendaten sind essenziell für personalisierte Angebote, zielgerichtete Werbekampagnen und eine effiziente Kundenbetreuung. Durch eine feingranulare Klassifizierung können Unternehmen ihre Kunden schneller einschätzen und bessere Angebote unterbreiten.
Beispiele: Einteilung in Neukunden, Bestandskunden und VIP-Kunden Kategorisierung nach demografischen Merkmalen (Alter, Standort, Branche)
Materialstammdaten
Einsatzgebiet: Einkauf, Lagerverwaltung, Produktion
Materialstammdaten enthalten wichtige Informationen zu Produkten und Materialien. Eine einheitliche Klassifizierung erleichtert die Bestandsverwaltung, reduziert Fehler in der Produktion und verbessert die Nachverfolgbarkeit.
Beispiele:
Klassifizierung nach Warengruppen (z. B. Rohstoffe, Halbzeuge, Fertigprodukte) Standardisierte Zuordnung nach ECLASS oder UNSPSC für reibungslosen Datenaustausch. Automatisierte Identifikation von Substituten zur Optimierung der Lagerhaltung.
Lieferantendaten
Einsatzgebiet: Beschaffung, Lieferantenmanagement, Qualitätskontrolle
Eine systematische Klassifizierung von Lieferantendaten hilft Unternehmen, ihre Lieferanten effizient zu verwalten, Risiken zu minimieren und zuverlässige Partnerschaften aufzubauen.
Beispiele:
Einteilung in strategische, operative oder einmalige Lieferanten
Bewertung nach Qualität, Lieferzeiten und Zuverlässigkeit.
Buchhaltung
Einsatzgebiet: Finanzbuchhaltung, Controlling, Rechnungswesen
Buchhaltungsdaten müssen präzise und nachvollziehbar strukturiert sein, um eine reibungslose Verarbeitung von Rechnungen, Kostenstellen und Finanztransaktionen zu gewährleisten.
Beispiele:
Automatische Kategorisierung von Einnahmen und Ausgaben nach Kostenarten.
Zuordnung von Rechnungen zu Projekten oder Abteilungen.
Erkennung von steuerlichen Pflichtfeldern (z. B. Umsatzsteuer-ID, Rechnungsnummern).
Personaldaten
Einsatzgebiet: Personalmanagement, Gehaltsabrechnung, Recruiting
Personaldaten enthalten sensible Informationen, die gut strukturiert und geschützt werden müssen. Eine gezielte Klassifizierung erleichtert die Verwaltung und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
Beispiele:
Einteilung nach Beschäftigungsstatus (Vollzeit, Teilzeit, Werkstudent, Freelancer).
Kategorisierung nach Qualifikationen und Weiterbildungszertifikaten.
Technische Dokumentationen
Einsatzgebiet: Produktentwicklung, Qualitätsmanagement, Compliance
Technische Dokumentationen enthalten wichtige Informationen zu Produkten, Maschinen oder Prozessen. Eine strukturierte Klassifizierung erleichtert die Verwaltung und den schnellen Zugriff auf relevante Daten.
Beispiele:
Automatische Einordnung von Handbüchern, Spezifikationen und Wartungsanleitungen.
Kategorisierung nach Produktversionen oder Normen (z. B. ISO 9001, CE-Kennzeichnung).
Verknüpfung mit Materialstammdaten zur Vereinfachung von Produktionsprozessen.
MDM Booster
KI-gestützte Klassifizierung für präzise Stammdaten
Automatisierte Klassifizierung mit KI
Der MDM Booster klassifiziert Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen vollautomatisch mittels Künstlicher Intelligenz. Vorteile:
✔ Fehler bei Zuordnungen und der Klassifikation werden minimiert
✔ Neue Daten werden automatisch zugeordnet
✔ Die Notwendigkeit der manuellen Pflege oder des Einsatzes von Regeln und Mappings wird minimiert.
Nahtlose Integration in bestehende Systeme
Durch offene Schnittstellen lässt sich der MDM Booster problemlos in bestehende MDM-, ERP-, PIM- oder CRM-Systeme integrieren. Standards und Standformate, wie z.B. SQL, CSV, Excel, OpenAPI und S3 werden vielfältig unterstützt.
Individuelle KI-Modelle für maßgeschneiderte Klassifizierung
Der MDM Booster ermöglicht es, KI-Modelle gezielt auf unternehmensspezifische Anforderungen zu trainieren – ohne KI-Expertise.
Mit der KI-gestützten Klassifikation des MDM Boosters sparen Sie Zeit, verbessern die Datenqualität und automatisieren Sie ihre Datenorganisation nachhaltig.
Weitere Anwendungsfälle im Kontext Klassifkation
Analysieren Sie vertrieblich relevante Informationen mit eigenen KI-Modellen und prognostizieren Sie mögliche Kundenabwanderungen, um frühzeitig gegensteuern zu können.
Für die präzise Vorbereitung Ihrer Vertriebsstrategien ist eine Einteilung der verschiedenen operativen und strategischen Aufgabenstellungen sowie der Einfluss auf die Zielerreichung eine wichtige Voraussetzung.
Bei Massendaten, wie z.B. im Bankenbereich mit Kreditkarten, fällt eine Betrugserkennung mittels KI relativ leicht. Der MDM Booster unterstützt Sie bei der Erkennung von Geldwäsche-Vorfällen, betrügerischen Bestellungen oder nicht-gültigen Dokumenten und einer relativ geringen Anzahl von Transaktionen durch das Training individueller KI-Modelle.
Demo Termin
Lernen Sie den MDM Booster im Kontext der Klassifikation kennen. Unternehmen erhalten mit dem MDM Booster eine leistungsfähige KI-Software, mit der sich Daten automatisiert analysieren und Aufgaben, wie z.B. die Klassifizierung effizient umsetzen lassen.
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