Intelligent product data maintenance with AI - data cleansing, content mining & crawling
How modern AI technologies turn unstructured sources into usable product data - and thus increase efficiency, data quality and market success.
Whether online or stationary: product data determines visibility, conversion and sales. However, it is often incomplete, inconsistent or not even digitally available - scattered across PDFs, images, websites or old catalogs.
With modern AI technologies such as data cleansing, content mining and intelligent crawling, such information can be automatically indexed, structured and made usable for e-commerce or PIM. What used to be tedious manual work is now a scalable data process.
More than just tidying up: data cleansing
Everyone is familiar with classic data cleansing: removing duplicates, standardizing spellings, completing fields. However, the demand for data quality is much higher today - especially when it comes to automated export to web stores, marketplaces or print systems.
Modern data cleansing processes start earlier:
They automatically check data for formal and logical plausibility.
They detect incorrect units, contradictory measurements or inconsistent categorizations.
They automatically evaluate data quality based on defined rules.
The result: cleanly structured, consistently validated product data that not only works better internally - but also impresses externally.
Content mining: making information visible that was previously hidden
A lot of relevant product information is not available as structured data, but "hidden" in PDFs, old catalogs, website texts or even image material. Such sources can hardly be evaluated efficiently by hand.
This is where content mining comes into play:
New OCR methods digitize content from PDF documents, technical drawings or image material.
NLP (Natural Language Processing) understands natural language and extracts precise product features.
Image analysis recognizes colour variants, form factors or visually differentiating features - particularly relevant for product range images or style worlds.
Intelligent transformation then converts the extracted content into a usable, PIM-compatible format - ideal for structured further processing.
Crawling: Automatically capture product information from external sources
Intelligent crawling also helps to automatically obtain information from external platforms - for example from
Manufacturer and supplier sites
marketplaces
Online catalogs and price lists
Archives and data pools
Important: The targets of the crawling - i.e. the platforms or companies concerned - should be informed in advance about the data collection and give their consent. This ensures that crawling is not only technically efficient, but also legally and ethically compliant.
The AI specifically recognizes relevant content, filters out duplicate or outdated information and documents changes in real time. This keeps the database not only up-to-date, but also consistent and auditable.
Why the combination makes all the difference
Each of these technologies has advantages on its own. However, the approach only becomes really powerful in combination. The result is an end-to-end process - from data procurement to structured provision.
Typical advantages of the combined application:
Completeness: No relevant content goes unnoticed - regardless of the format.
Consistency: Content is automatically standardized, even for complex product ranges.
Speed: New content is available online or in the PIM more quickly.
Scalability: Even tens of thousands of articles can be processed efficiently and rule-based.
Relief for the team: bottlenecks in human resources are effectively compensated for by automated processes.
Practical example: From PDF catalogs to a PIM-ready database
A medium-sized manufacturer was faced with the task of preparing around 15,000 items for digital channels. The starting point: printed catalogs, PDFs, images and a few technical Excel spreadsheets.
The solution approach:
OCR/Vision AI analyzed the PDFs and extracted tables, descriptions and technical data.
NLP recognized characteristics such as dimensions, materials and areas of application from continuous text.
Image analysis supplemented visual data points.
Crawling retrieved missing information directly from supplier sites.
All information was structured, cleansed and transferred to the target system - including an automatic check for completeness and formal consistency. The result: several months of data entry work saved - and a market-ready data set in record time.
Fields of application in practice
The possible applications are many and varied:
Digitization of product ranges for manufacturers with catalogue-based databases
Product data migration for PIM/ERP changes
Marketplace connection with error-tolerant, automated data preparation
Attribute enrichment for SEO, filter logic or specific touchpoints
Onboarding processes for new suppliers or data pools
In short: AI-supported automation helps wherever data is not immediately ready for use.
Conclusion: intelligent data creates a real head start
The pressure on companies is growing: product ranges are changing faster, requirements are increasing - and digital channels expect clean, comprehensive data in real time. With data cleansing, content mining and automated crawling, a supposed "clean-up project" becomes a strategic lever: for efficiency, speed and sustainable data quality.
Mehr als nur aufräumen: Data Cleansing
Die klassische Datenbereinigung kennt jeder: Dubletten entfernen, Schreibweisen vereinheitlichen, Felder vervollständigen. Doch der Anspruch an Datenqualität ist heute deutlich höher – vor allem, wenn es um automatisierte Ausleitung in Webshops, Marktplätze oder Printsysteme geht.
Moderne Data-Cleansing-Verfahren setzen früher an:
Sie prüfen Daten automatisch auf formale und logische Plausibilität.
Sie erkennen fehlerhafte Einheiten, widersprüchliche Maße oder inkonsistente Kategorisierungen.
Sie bewerten automatisiert die Datenqualität anhand definierter Regeln.
Das Ergebnis: sauber strukturierte, durchgängig validierte Produktdaten, die nicht nur intern besser funktionieren – sondern auch extern überzeugen.
Content Mining: Informationen sichtbar machen, die bisher verborgen waren
Viele relevante Produktinformationen liegen nicht als strukturierte Daten vor, sondern „versteckt“ in PDFs, alten Katalogen, Website-Texten oder sogar Bildmaterial. Manuell lassen sich solche Quellen kaum effizient auswerten.
Hier kommt Content Mining ins Spiel:
Neue OCR-Methoden digitalisieren Inhalte aus PDF-Dokumenten, technischen Zeichnungen oder Bildmaterial.
NLP (Natural Language Processing) versteht natürliche Sprache und extrahiert präzise Produktmerkmale.
Bildanalyse erkennt Farbvarianten, Formfaktoren oder optisch differenzierende Merkmale – besonders relevant bei Sortimentsbildern oder Stilwelten.
Durch intelligente Transformation werden die extrahierten Inhalte anschließend in ein nutzbares, PIM-fähiges Format gebracht – ideal für strukturierte Weiterverarbeitung.
Crawling: Produktinformationen aus externen Quellen automatisiert erfassen
Zusätzlich hilft intelligentes Crawling, Informationen von externen Plattformen automatisiert zu gewinnen – etwa von:
Hersteller- und Lieferantenseiten
Marktplätzen
Online-Katalogen und Preislisten
Archiven und Datenpools
Wichtig dabei: Die Ziele des Crawlings – also die betroffenen Plattformen oder Unternehmen – sollten vorab über die Datenerhebung informiert werden und ihre Zustimmung erteilen. So wird sichergestellt, dass das Crawling nicht nur technisch effizient, sondern auch rechtlich und ethisch einwandfrei erfolgt.
Die KI erkennt gezielt relevante Inhalte, filtert doppelte oder veraltete Angaben heraus und dokumentiert Änderungen in Echtzeit. So bleibt die Datenbasis nicht nur aktuell, sondern auch konsistent und auditierbar.
Warum die Kombination den Unterschied macht
Jede dieser Technologien bringt für sich genommen schon Vorteile. Richtig mächtig wird der Ansatz aber erst in Kombination. Denn dann entsteht ein durchgängiger Prozess – von der Datenbeschaffung bis zur strukturierten Bereitstellung.
Typische Vorteile einer kombinierten Anwendung:
Vollständigkeit: Kein relevanter Inhalt bleibt unbeachtet – unabhängig vom Format.
Konsistenz: Inhalte werden automatisch vereinheitlicht, auch bei komplexen Sortimenten.
Geschwindigkeit: Neue Inhalte sind schneller online oder im PIM verfügbar.
Skalierbarkeit: Auch zehntausende Artikel lassen sich effizient und regelbasiert verarbeiten.
Entlastung des Teams: Engpässe bei personellen Ressourcen werden durch automatisierte Prozesse effektiv kompensiert.
Praxisbeispiel: Von PDF-Katalogen zur PIM-ready-Datenbank
Ein mittelständischer Hersteller stand vor der Aufgabe, rund 15.000 Artikel für digitale Kanäle aufzubereiten. Die Ausgangsbasis: gedruckte Kataloge, PDFs, Bilder und vereinzelt technische Excel-Tabellen.
Unser Lösungsansatz:
OCR/Vision AI analysierte die PDFs und extrahierte Tabellen, Beschreibungen und technische Daten.
NLP erkannte aus Fließtexten Merkmale wie Maße, Materialien und Einsatzbereiche.
Bildanalyse ergänzte visuelle Datenpunkte.
Crawling holte fehlende Informationen direkt von Lieferantenseiten.
Alle Informationen wurden strukturiert, bereinigt und ins Zielsystem überführt – inklusive automatischer Prüfung auf Vollständigkeit und formale Konsistenz. Ergebnis: mehrere Monate Erfassungsaufwand eingespart – und ein marktreifes Datenset in Rekordzeit.
Anwendungsfelder in der Praxis
Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig:
Sortimentsdigitalisierung bei Herstellern mit katalogbasierten Datenbeständen
Produktdatenmigration bei PIM-/ERP-Wechseln
Marktplatzanbindung mit fehlertoleranter, automatisierter Datenaufbereitung
Attributanreicherung für SEO, Filterlogik oder spezifische Touchpoints
Onboarding-Prozesse bei neuen Lieferanten oder Datenpools
Kurz gesagt: Überall dort, wo Daten nicht sofort einsatzfähig sind, hilft KI-gestützte Automatisierung.
Der Druck auf Unternehmen wächst: Sortimente verändern sich schneller, Anforderungen steigen – und digitale Kanäle erwarten saubere, umfassende Daten in Echtzeit. Mit Data Cleansing, Content Mining und automatisiertem Crawling wird aus einem vermeintlichen „Aufräumprojekt“ ein strategischer Hebel: für Effizienz, Geschwindigkeit und nachhaltige Datenqualität.
Frequently asked questions (FAQ) about data cleansing & content mining
What is the difference between data cleansing and content mining?
Data cleansing optimizes existing structured data. Content mining extracts unstructured information (e.g. from PDFs or images) and converts it into a processable form.
Which data sources can be tapped into with content mining?
Typical sources are PDFs, catalogs, images, technical drawings, continuous text on websites or marketplaces - in other words, all non-structured content with a product reference.
How exactly does intelligent crawling work?
Crawling automatically scours external sources, extracts relevant content, compares it with existing data and updates it if necessary - with rules and AI logic in the background.
How is incorrect information recognized?
Incorrect information is identified by validation rules (e.g. dimensions, units, value ranges), comparison with reference data and AI-supported plausibility checks. Reasoning models also analyze logical correlations and identify contradictions that do not appear to violate the rules at first glance - such as combinations that are implausible in terms of physics or content.
How costly is the introduction of such solutions?
This depends on the data volume and the system landscape - forbeyond offers scalable modules that can also be introduced in stages: from pilot projects to full integration into the PIM.
