Das verborgene Potenzial von Dark Data im Produktdaten-Management

Was ist Dark Data – und warum ist es für E-Commerce und PIM-Verantwortliche relevant?

Ob technische Spezifikationen in alten Katalogen, Texte in Handbüchern oder historische Lieferantendaten – in vielen Unternehmen existieren wertvolle Informationen außerhalb der sichtbaren Systeme. Diese Dark Data entstehen überall dort, wo Daten nicht strukturiert, nicht klassifiziert oder schlicht vergessen werden. Das erschwert effiziente Prozesse, behindert Automatisierung und senkt die Datenqualität. Gleichzeitig birgt es enormes Potenzial, wenn diese Quellen gezielt identifiziert und in die Datenlandschaft integriert werden – besonders im PIM- und MDM-Umfeld, wo Produktdatenqualität geschäftskritisch ist.

Beispiele für Dark Data im Produktdaten-Management:

• Hersteller-PDF-Kataloge
• PDFs mit Tabellen oder Spezifikationen, die nie ins PIM übernommen wurden.
• Handbücher und technische Dokumentationen, deren Texte wichtige Attribute enthalten.
• Medienarchive mit Bildern oder Videos ohne Metadaten oder Verknüpfung zum DAM und PIM.
• Historische Lieferantendaten aus Legacy-Systemen, die nicht migriert wurden.
• Sicherheitsdatenblätter
• Schnittstellenprotokolle und Logfiles, die Hinweise auf Fehler und Muster liefern.

Wie Künstliche Intelligenz ungenutzte Datenquellen erschließt

Die größte Hürde bei Dark Data ist die fehlende Struktur. Genau hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel. Mit Content-Mining-Verfahren lassen sich Informationen aus PDFs oder Katalogen automatisch auslesen. Tabellen mit Spezifikationen, Maße oder Materialien werden erkannt und in strukturierte Attribute überführt.

Auch längere Texte, etwa aus Bedienungsanleitungen oder Produktbeschreibungen, können von KI semantisch analysiert werden. So entstehen aus unübersichtlichen Dokumenten nutzbare Datenpunkte. Ergänzend prüfen Validierungsalgorithmen die Konsistenz: Sind Maße plausibel, fehlen Attribute oder widersprechen sich Werte? Dabei schafft es die KI auch zusammengehörige Information über mehrere Seiten hinweg aufzufinden und in Relation zu setzen. 

Die Vorteile sind klar:

schnellerer Zugriff auf bislang verborgene Inhalte, weniger manueller Aufwand und höhere Datenqualität durch automatisierte Prüfungen.
So werden verstreute Dokumente zur verlässlichen Grundlage für konsistente Produktinformationen – und stärken die Produktdatenstrategie von Entscheider:innen, die auf valide Daten angewiesen sind.

Vom Archiv ins PIM – wie Datenmigration Dark Data wieder nutzbar macht

Dark Data findet sich nicht nur in Dokumenten, sondern auch in alten Systemen. Historische Lieferantendaten oder veraltete Exporte enthalten oft wertvolle Informationen, die ungenutzt bleiben. Erst durch Datenmigration und Integration können sie wieder wirksam werden.

Dabei reicht es nicht, Daten nur zu verschieben. Unterschiedliche Formate müssen transformiert, Attribute gemappt und Klassifikationen harmonisiert werden. Im Anschluss werden die Daten in PIM- oder MDM-Systeme integriert und für alle Kanäle verfügbar gemacht.

Das Ergebnis: 

Altdaten werden Teil einer modernen Produktdatenlandschaft – statt im Archiv zu verstauben, leisten sie aktiven Beitrag zur Datenqualität.

Welche Vorteile die Nutzung verborgener Daten bringt:

Die systematische Erschließung von Dark Data wirkt sich unmittelbar auf den Alltag aus. Unternehmen, die verborgene Daten nutzbar machen, profitieren gleich mehrfach:

• Geschwindigkeit: Schnellere Sortimentspflege und kürzere Time-to-Market.
• Qualität: Vollständigere und geprüfte Produktdaten für bessere Kundenerlebnisse.
• Compliance: Unterstützung bei regulatorischen Anforderungen wie Lieferkettengesetz oder WEEE.
• Kosten: Niedrigere Speicher-, Backup- und Betriebskosten durch Eliminierung redundanter/obsoleter Daten.
• Konsistenz: Einheitliche Informationen in allen Kanälen und Anwendungen.
• Effizienz: Weniger redundante Pflege und manuelle Korrekturen.

So entsteht aus bislang unsichtbaren Datenquellen ein messbarer Mehrwert – sowohl für interne Prozesse als auch für die externe Kommunikation.

Data Governance: Steuerungsinstrument für Dark Data

Damit Dark Data nicht zum unkontrollierten Ballast wird, braucht es klare Data-Governance-Strukturen. Ohne Regeln und Verantwortlichkeiten geraten Daten in Silos, werden unkoordiniert gespeichert und verlieren ihren Wert. Governance legt dagegen fest, wie Daten klassifiziert, geprüft, archiviert oder gelöscht werden. Sie schafft Transparenz über Datenflüsse und definiert Rollen, wer welche Rechte und Pflichten hat.

Wesentliche Elemente einer Governance-Strategie sind:

• Datenklassifizierung & Metadatenpflege
• Regeln für Speicherung, Archivierung und Löschung
• Zugriffs- und Berechtigungssteuerung
• Monitoring und Audit-Funktionen
• Richtlinien für Datenqualität und Konsistenz

Darüber hinaus adressiert Governance explizit Datenschutz und Sicherheit: Klare Aufbewahrungs- und Löschkonzepte, Rollen- und Rechtemodelle, Verschlüsselung, Protokollierung sowie regelmäßige Audits minimieren das Risiko von Datenabflüssen und unbefugtem Zugriff – gerade bei ehemals verborgenen Beständen. Das ist essenziell für DSGVO-Konformität.

Erst durch ein strukturiertes Governance-Framework wird Dark Data beherrschbar. Es schafft Transparenz, macht verborgene Informationen auffindbar und ermöglicht, sie gezielt in bestehende Produktdatenprozesse zu integrieren – kontrolliert, sicher und nachvollziehbar.

Schritt für Schritt aus Schattenquellen Mehrwert schaffen

Der Weg zur Nutzung von Dark Data ist ein Prozess, der sich in klaren Schritten vollziehen lässt:

Plattformen wie forbeyond.gateway unterstützen diese Schritte, indem sie Onboarding, Transformation und Mapping automatisieren und Dark Data schrittweise in den Tagesbetrieb einbinden.

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FAQ: Wichtige Fragen zum Thema Dark Data