Die Digitalisierung schreitet in allen Bereichen der Wirtschaft und der Gesellschaft rasch voran. Alles ist mit allem vernetzt, weltweit. Waren und Informationen fließen permanent über die unterschiedlichsten Systeme und Endgeräte. Die Kunden kaufen heutzutage sowohl im Online Shop als auch im Lebensmittelmarkt um die Ecke und erwarten dabei ein nahtloses Einkaufserlebnis. Sie wechseln zwischen On- und Offline-Formaten und vergleichen Produkte und Preise, um den besten Deal zu machen. Die Informationstechnologie und eine hochautomatisierte Warenwirtschaft sind daher für den wirtschaftlichen Erfolg eines Handelsunternehmens von zentraler Bedeutung.
Die Steuerung der Warenwirtschaft insbesondere der Beschaffungs- und Distributionslogistik basiert auf komplexen IT-Systemen. Dabei sind konsistente und aktuelle Stammdaten die Voraussetzung für eine effiziente Ausführung und Automatisierung von Geschäftsprozessen über alle Verkaufskanäle hinweg. Die Standardisierung von Stammdaten und die Einhaltung von höchsten Qualitätsstandards in der Stammdatenverwaltung sind daher enorm wichtig.
Die Verwaltung der Produktdaten stellt für die meisten Unternehmen jedoch eine große Herausforderung dar. Größere Handelsunternehmen haben in ihren Systemen Daten von Millionen Produkten gespeichert. Täglich kommen neue Produkte hinzu. Im Online-Handel ist die Anzahl der Produkte noch um ein Vielfaches größer als im stationären Handel. Außerdem müssen auch Daten über Lieferanten und Kunden verwaltet werden.
In einem vom BMBF geförderten Forschungsprojekt untersuchen der Mathematiker Dr. Christian Schorr und der Wirtschaftsinformatiker Prof. Dr. Rolf Krieger mit mehreren Studierenden und in Kooperation mit dem Saarbrücker IT-Beratung retailsolutions, wie man mit Methoden der Künstlichen Intelligenz insbesondere des Maschinellen Lernens die Datenflut unter Einhaltung hoher Qualitätstandards bewältigen kann. Ziel ist die Konzeption eines Assistenten IMQAA (Intelligent Master Data Quality Assurance Assistent) der die Mitarbeiter in Unternehmen z.B. über Vorschlagswerte und Korrekturvorschläge bei der Stammdatenpflege unterstützen soll.
Dadurch soll der Automatisierungsgrad bei der Stammdatenpflege signifikant erhöht werden. Ergänzend werden Werkzeuge zur Datenanalyse, Datenvisualisierung und Datenbereinigung entwickelt. In einem nächsten Schritt sollen die Verfahren auf die Bewertung von Produktbildern ausgeweitet werden.
Das Forschungsthema ist dem Wissenschaftsfeld Data Science zugeordnet, mit dem sich derzeit viele Unternehmen beschäftigen und das für den Wirtschaftsstandort Deutschland enorm wichtig ist. Für Prof. Krieger, der auch Leiter des Studiengangs Umwelt- und Wirtschaftsinformatik ist, bietet das Projekt die Chance Studierende in einem hochaktuellen Bereich mit exzellenten beruflichen Perspektiven auszubilden.
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