Warum Lieferantendaten zum Engpass in der digitalen Wertschöpfung werden
Händler mit umfangreichem Sortiment oder wachsendem Lieferantennetzwerk kennen das Problem: Jeder Lieferant liefert Daten anders – strukturell, inhaltlich und formal. Während einige vollständige BMEcat-Kataloge senden, kommen andere mit einfachen Excel-Tabellen oder unstrukturierten Medienpaketen auf die Händler zu.
Typische Folgen:
- Zeitintensive manuelle Datenpflege der Lieferantendaten
- Lückenhafte oder fehlerhafte Produktdaten und Stammdaten
- Verzögerungen beim online-Listing
- Inkonsistenzen im PIM-System, im Shop oder in Marketingmaterialien
Gerade im E-Commerce wirken sich solche Probleme direkt auf die Time-to-Market und Conversion Rates aus – und verursachen unnötig hohe Prozesskosten.
Was ein modernes Data Onboarding von Lieferantendaten leisten muss
Ein zeitgemäßer Onboarding-Prozess für Lieferantendaten erfüllt vier zentrale Aufgaben:
- Formatvielfalt verarbeiten: Unterstützung gängiger Datenformate wie BMEcat, Excel, CSV, XML und JSON – idealerweise automatisiert.
- Inhalte validieren und anreichern: Prüfung auf Vollständigkeit, Pflichtfelder, Dubletten und semantische Qualität.
- Daten-Mapping & Transformation: Die gelieferten Daten müssen auf interne Taxonomien, Klassifikationen (z. B. eCl@ss, ETIM) und Systemlogiken abgebildet werden. Dieses sogenannte Mapping ist entscheidend, um Daten richtig zu interpretieren und strukturiert in PIM-, ERP- oder E-Commerce-Systeme zu integrieren.
- Nahtlose Integration: Übergabe der verarbeiteten Daten an zentrale Systeme – ohne Medienbrüche und ohne wiederholte manuelle Eingriffe.
Je besser diese Schritte technisch unterstützt werden, desto schneller gelangen Produkte an den Point of Sale – und desto weniger Ressourcen bindet das Daten-Onboarding intern.
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KI im Data Onboarding: Effizientere Prozesse und bessere Datenqualität durch künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz spielt eine immer wichtigere Rolle beim Onboarding von Lieferantendaten – insbesondere für Verantwortliche im Produktdatenmanagement, Stammdatenmanagement und Category Management. Intelligente Prozesse erkennen bereits beim ersten Import semantische Zusammenhänge, etwa unterschiedliche Bezeichnungen für identische Attribute („EAN“ vs. „GTIN“) oder gleiche Produkte von verschiedenen Lieferanten. Durch Natural Language Processing (NLP) lassen sich fehlende Werte automatisch ergänzen – etwa passende Produktkategorien, Merkmale oder technische Spezifikationen. Gleichzeitig deckt KI potenzielle Fehler wie inkonsistente Maßeinheiten, unplausible Preise oder Dubletten zuverlässig auf.
So werden manuelle Korrekturaufwände deutlich gesenkt und die Datenqualität nachhaltig verbessert. Dank der lernenden Systeme passt sich die KI mit jeder neuen Datenquelle besser an und steigert die Effizienz beim Onboarding kontinuierlich. Für Händler und Hersteller bedeutet das: schnellere Time-to-Market, reduzierte Aufwände und valide Produktdaten – auf Knopfdruck.
Data Onboarding: Technologische Lösungen für den digitalen Handel
In der Praxis fehlt es vielen Händlern an einem durchgängigen Prozess für das Onboarding von Lieferantendaten. Schnittstellen zwischen externen Datenquellen und internen Systemen sind oft fragmentiert, Medienbrüche und manuelle Eingriffe die Regel. Klassische PIM- oder ERP-Systeme stoßen hier schnell an ihre Grenzen, selbstentwickelte Lösungen decken oft nicht alle Anwendungsfälle ab.
An dieser Stelle kommen spezialisierte Plattformlösungen wie gateway ins Spiel, die genau für diesen Übergang konzipiert wurden. Sie übernehmen die technische Steuerung des Onboardings – von der Validierung über die semantische Prüfung und das Daten-Mapping bis hin zur Integration in bestehende IT-Landschaften. Zunehmend kommen dabei auch KI-gestützte Dienste zum Einsatz, etwa zur automatisierten Klassifikation, Texterzeugung oder semantischen Prüfung. So lassen sich nicht nur strukturierte, sondern auch inhaltlich vollständige Produktdaten erzeugen – bei deutlich reduziertem manuellem Aufwand.
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Fazit: Effizinetes Data Onboarding ist erfolgskritisch für Digitalstrategien
Wer seine Lieferantendaten effizient verarbeitet, verbessert nicht nur die Qualität einzelner Produktinformationen, sondern schafft die Basis für durchgängig digitale Prozesse. Das Onboarding – einschließlich strukturiertem Daten-Mapping –wird so zum strategischen Bestandteil einer modernen Datenstrategie. Es verkürzt Projektlaufzeiten, erhöht die Skalierbarkeit und reduziert langfristig den Aufwand für Pflege und Kontrolle. Gerade im Wettbewerb um Sichtbarkeit und Geschwindigkeit am digitalen Point of Sale wird die Fähigkeit, neue Produkte schnell und fehlerfrei zu integrieren, zum echten Erfolgsfaktor.