In einer Welt, in der Daten als das neue Gold gehandelt werden, sehen sich viele Unternehmen mit einer der größten Herausforderungen konfrontiert: der Qualität ihrer Produkt- und Materialstammdaten. Stellen Sie sich ein mittelständisches Unternehmen vor, das über Jahre hinweg seine Produktdaten angehäuft hat, ohne dabei auf die Konsistenz oder Genauigkeit zu achten. Jedes Mal, wenn neue Produkte eingeführt werden oder bestehende Produkte aktualisiert werden, kommt es zu Verwirrung: Dasselbe Produkt tritt unter unterschiedlichen Namen, Artikelnummern oder Kategorien auf. Dies führt nicht nur zu Missverständnissen bei den Kunden, sondern auch zu ernsthaften finanziellen Einbußen. Die Lösung für diese weit verbreitete Problematik kommt in Form einer bahnbrechenden Technologie: der Erweiterung von TL Match zur Matching-Plattform für Produkt- und Materialstammdaten.
In der Anfangsphase der Einführung von TL Match begann das Unternehmen, seine Adressdaten zu bereinigen. Diese erste Erfolgsgeschichte schuf Vertrauen in die Lösung und den Wunsch, die Technologie auf Produktstammdaten auszudehnen. Die ersten Umsetzungen waren vielversprechend. Ein Team von ehemaligen Ingenieuren und Kaufleuten in der Datenqualität entschloss sich, die nächste Herausforderung anzunehmen: die effektive Erkennung von Produktdubletten und die Konsolidierung von Informationen über mehrere Quellen hinweg. Sie erkannten schnell, dass viele der vorhandenen Systeme, wie ERP oder PIM, nicht in der Lage waren, die Identität oder Ähnlichkeit von Daten fehlertolerant zu erkennen. Stattdessen arbeiteten diese Systeme häufig mit starren Regeln, die nur gut funktionierten, solange die Daten lückenlos und perfekt strukturiert waren. Doch reale Daten sind oft inkonsistent, und genau dies ist der Punkt, an dem TL Match einen Unterschied macht.
Das Team begann, ihre ersten Schritte in die Welt des Produkt-Matchings zu unternehmen. Sie setzten auf eine intelligente Matching-Schicht, die in der Lage war, auch fehlerhafte oder unklare Daten zu analysieren und zu identifizieren, was zusammengehörte. Eine Besonderheit dieser Lösung war die Fähigkeit, scorebasierte und erklärbare Entscheidungen zu treffen. So konnten sie nicht nur identische Produkte finden, sondern auch solche, die ähnlich genug waren, um als Varianten betrachtet zu werden. Je mehr das Team arbeitete, desto klarer wurde, wie sehr ein fehlertolerantes Matching die Effizienz steigern und Kosten senken konnte.
Eines der ersten Projekte war die Konsolidierung von Katalogen aus verschiedenen Lieferanten. Der E-Commerce-Verantwortliche des Unternehmens war frustriert über die hohe Retourenquote, die direkt auf die Unklarheit im Produktkatalog zurückzuführen war. Zahlreiche Anfragen von Kunden, die ähnliche Produkte suchten, verliefen im Sand, und oft fanden die Nutzer nicht das, was sie wollten – selbst wenn das gesuchte Produkt im Katalog vorhanden war. TL Match half dabei, aufzuzeigen, welche Produkte tatsächlich identisch waren, und zwar unabhängig davon, wie sie beschriftet waren. Im Anschluss wurde die Produktsuche optimiert, und die Conversion-Rate stieg deutlich an.
Parallel dazu entfaltete sich in der Industrie eine ähnliche Geschichte. Ein Unternehmen blickte auf seine Materialstämme und stellte fest, dass dieser Bereich ebenso problematisch war. Hier führten Konstrukteure ständig neue Teile ein, weil sie nicht wussten, dass ähnliche oder identische Komponenten bereits existierten. Dies führte zu unnötigen Neuanlagen und letztlich zu höheren Kosten. Für das Einkaufsteam bedeutete dies, dass sie mit verschiedenen Preisen und Qualitätsstandards für das gleiche Bauteil jonglieren mussten. Mit Hilfe von TL Match konnten sie diese unsichtbaren Verbindungen aufdecken, die zuvor verborgen geblieben waren. Die Wiederverwendung von Bestandsteilen wurde Realität, und die Bestellungen wurden schneller und effizienter abgewickelt.
Während die Implementierung fortschritt, entwickelten die Teams klare Pilotprojekte und Anwendungsfälle, die es ihnen ermöglichten, zügig Ergebnisse zu sehen. Eine einmalige Dublettenanalyse sorgte für erste Einsichten, und die Konsolidierung nach M&A-Projekten zeigte den sofortigen Nutzen auf. Der ROI war enorm: Die Reduzierung der Dubletten um 30 bis 60 Prozent machte sich sowohl in der Buchhaltung als auch in der Kundenzufriedenheit bemerkbar.
Das Management war begeistert von den Resultaten und erkannte die strategische Notwendigkeit, TL Match als Teil ihrer Datenlandschaft zu integrieren. Es stellte sich schnell heraus, dass die Lösung nicht als Ersatz, sondern als eine ergänzende Schicht entwickelt wurde, die unschätzbare Identitätsentscheidungen treffen konnte. Das Unternehmen schloss die Lücke zwischen ihren bereits bestehenden ERP, PIM und MDM Systemen und entdeckte das verborgene Potenzial ihrer Produktdaten.
Letztlich bot TL Match nicht nur einen Weg, die Datenstruktur effizient zu verbessern, sondern auch den Ausgangspunkt für eine komplette Transformation innerhalb des Unternehmens. Die klare Erkenntnis am Ende der Reise war, dass Datenqualität nicht nur ein IT-Thema war, sondern ein zentraler Wettbewerbsvorteil, der sich direkt auf Kosten und Effizienz auswirkte. Die Implementierung von TL Match wurde nicht nur als technisches Projekt, sondern als strategische Initiative verstanden, die das Unternehmen auf die nächste Stufe der Datenexzellenz heben konnte.