Produkt- und Materialstammdaten sicher zusammenführen: Wie TL Match Dubletten und Varianten erkennt
Wer schon einmal in einem Produktkatalog, ERP-System oder Materialstamm gearbeitet hat, kennt das Problem: Dasselbe Produkt taucht mehrfach auf, nur mit leicht anderer Schreibweise, anderer Artikelnummer oder unvollständigen Angaben. Genau das kostet Unternehmen Zeit, Geld und Übersicht. Im Handel führt das zu schlechter Suche und unnötigen Dubletten im Shop, in der Industrie zu mehrfach angelegten Teilen, höheren Einkaufskosten und unnötigem Lagerbestand. Deshalb ist Produkt- und Material-Matching heute kein Luxus, sondern ein echter Hebel für bessere Datenqualität und geringere Kosten.
Einfach gesagt ist Matching der automatische Vergleich von Datensätzen, um zu erkennen, ob sie dasselbe Produkt beschreiben, sehr ähnlich sind oder nur zu einer Produktfamilie gehören. TL Match übernimmt dabei die Rolle einer intelligenten Prüfschicht über bestehenden Systemen und entscheidet nicht nur „gleich oder ungleich“, sondern bewertet nachvollziehbar, wie stark zwei Datensätze zusammenpassen.
Das Kernprinzip ist leicht erklärt. Erstens werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, zum Beispiel aus ERP, PIM, Lieferantenfeeds oder Excel-Listen. Zweitens normalisiert das System die Inhalte, also etwa Schreibweisen, Einheiten und Sonderzeichen. Aus „1 m“, „1m“ und „100 cm“ wird dann ein vergleichbarer Wert. Drittens vergleicht TL Match mehrere Merkmale gleichzeitig, zum Beispiel Produktname, Hersteller, Artikelnummer, Maße oder Kategorie. Viertens vergibt die Lösung einen Score, also einen Ähnlichkeitswert. So entsteht ein transparentes Ergebnis: identisch, wahrscheinlich identisch oder nur ähnlich.
Wichtig ist dabei, dass Produkt-Matching anders funktioniert als Adress-Matching. Bei Adressen helfen Straßennamen, Hausnummern und Orte. Bei Produkten sind die entscheidenden Merkmale oft GTIN, EAN, Hersteller-Artikelnummer, Lieferanten-Artikelnummer, Produktbezeichnung, Größe, Material, Gewicht oder Varianten wie Farbe und Packungsinhalt. In der Industrie kommen zusätzlich technische Merkmale wie Normen, Durchmesser, Länge oder Werkstoff dazu. Genau diese Vielfalt macht das Thema anspruchsvoll, aber auch besonders wertvoll.
Im Alltag sieht das zum Beispiel so aus: Ein E-Commerce-Unternehmen erhält jeden Monat neue Lieferantenkataloge. Ein USB-C-Kabel wird einmal als „USB C Kabel 1m schwarz“, ein anderes Mal als „USB-C Charge Cable, black, 100 cm“ geliefert. Für Menschen ist klar, dass es sich sehr wahrscheinlich um dasselbe Produkt handelt. Ein klassisches System erkennt das oft nicht. TL Match kann diese Datensätze zusammenführen und Dubletten sichtbar machen, bevor sie im Shop mehrfach gepflegt werden.
Ein anderes Mini-Szenario stammt aus der Fertigung. Ein Konstrukteur legt ein neues Bauteil an, obwohl ein fast identisches Teil bereits existiert. Der Einkauf bestellt später beide Varianten bei unterschiedlichen Lieferanten, obwohl sie technisch nahezu gleich sind. Das Ergebnis sind mehr Artikelnummern, mehr Abstimmungsaufwand und höhere Kosten. Mit Matching erkennt TL Match nicht nur identische Teile, sondern auch Wiederverwendungskandidaten. So kann ein Unternehmen prüfen, ob ein vorhandenes Teil genutzt werden kann, statt ein neues anzulegen.
Ein typischer Fehler ist die Annahme, dass ein ERP-, PIM- oder MDM-System das schon mit erledigt. Das stimmt nur teilweise. Diese Systeme verwalten Daten, aber sie sind meist nicht dafür gebaut, unscharfe, unvollständige oder uneinheitliche Produktdaten intelligent zu vergleichen. Ein weiterer Irrtum ist, dass nur exakte Übereinstimmungen wichtig seien. In der Praxis sind gerade die kleinen Abweichungen entscheidend, etwa andere Einheiten, abgekürzte Namen oder unterschiedliche Lieferantenbezeichnungen. Ebenso problematisch ist der Versuch, Dubletten manuell in Excel zu bereinigen. Das kann kurzfristig helfen, ist aber weder skalierbar noch dauerhaft stabil.
Ein IT-Trainer würde an dieser Stelle vor allem drei Best Practices empfehlen. Erstens: mit einem klaren Use Case starten, zum Beispiel mit einem Produktkatalog oder einem Materialbereich, statt gleich das ganze Unternehmen zu bereinigen. Zweitens: die wichtigsten Merkmale sauber normalisieren, also Einheiten, Schreibweisen und Artikelnummern vereinheitlichen. Drittens: Ergebnisse nicht nur als Trefferliste betrachten, sondern als Entscheidungsgrundlage für Fachbereich, Einkauf und Datenmanagement nutzen.
Das Schöne an TL Match ist: Es ersetzt keine bestehenden Systeme, sondern ergänzt sie. Genau darin liegt die Stärke. Unternehmen müssen ihre ERP-, PIM- oder MDM-Landschaft nicht umbauen, sondern bekommen eine Matching-Intelligenz dazu, die fachlich erklärt, welche Datensätze zusammengehören.
Kurz gesagt: Wer Produkt- und Materialdaten sauber matcht, reduziert Dubletten, verbessert Prozesse und schafft eine verlässliche Basis für bessere Entscheidungen.