Der GS1 DQX-Service und wie atrify ihre Lieferanten bei der Nutzung des Services unterstützt
“Die Datenqualität im Pool ist schlecht“ – diesen Vorwurf haben wir als atrify viele Jahre lang von unseren Handelskunden immer und immer wieder gehört. Richtig nachvollziehen konnten wir den Vorwurf nicht, denn die von uns bereitgestellten Daten erfüllen ja schon lange sowohl den globalen GDSN Standard als auch den Deutschen FMCG Standard, der weitere umfassende Prüfungen umfasst. Und mit diesen Standards erfüllen die Daten, je nach Produktkategorie, viele hundert Regeln. Doch die Vorwürfe wurden lauter. Waren es früher „nur“ die internen Prozesse der Handelsunternehmen, z.B. Logistikprozesse, die von schlechten Daten negativ beeinflusst wurden, sind in Zeiten zunehmenden Online-Handels auch die Kunden des Handels von schlechter Datenqualität betroffen. Und seit inkrafttreten der Lebensmittelinformationsverordnung (kurz: LMIV) ist die Bereitstellung falscher Inhaltsstoffe im Online Shop auch kein Bagatelldelikt mehr.
DQG – das DataQualityGate
Darum wurde vor einigen Jahren gemeinsam mit der GS1 Germany der Datenqualitätsservice DQG – das DataQualityGate gestartet. Ziel dieses Services war es, unsere Kunden auf mögliche Probleme ihrer Daten hinzuweisen und ihnen bei der Verbesserung ihrer Datenqualität zu helfen. Dazu wurden hunderte weitere Prüfungen entwickelt, die sehr produktspezifisch bestimmte Eigenschaften verifizieren. So wird zum Beispiel durch eine solche Validierung darauf geachtet, dass bei einem als Mineralwasser ausgezeichneten Produkt die Mineralien auch angegeben sind.
Artificial Intelligence – Bessere Datenqualität dank Machine-Learning
Zusätzlich zu diesen Regeln haben wir unseren Kunden Machine-Learning basierte Verfahren zur Verfügung gestellt, um Fehler zu erkennen. Die GPC-Vorhersage, also die Vorhersage der richtigen Global Product Classification, hilft unseren Lieferanten zum Beispiel dabei, die richtige Produktklassifikation für das Produkt zu identifizieren. Die GPC ist eine weltweit gültige Produktklassifikation und ein zentrales Attribut im GDSN. Anhand des Artikelnamen und einiger weiterer Informationen, schlagen wir unseren Kunden mit Hilfe von Machine-Learning Algorithmen die passende GPC für Ihr Produkt vor. Für viele Lieferanten war es zuvor eine große Herausforderung die richtige GPC zu bestimmen, da der GPC-Katalog sehr umfangreich ist. Mit dem GPC Service ist das nun kinderleicht geworden. Und da die Ausführung der produktspezifischen Validierungen von der richtigen Produktklassifikation abhängen, ist die richtige Zuordnung auch mehr als nur „nice to have“.
Ein weiterer wichtiger Artificial Intelligence-basierter Service (kurz: AI) ist unsere Anomalie-Erkennung. Sie hilft insbesondere dabei, Tippfehler zu erkennen. Ein Schokoriegel mit nur 50 Kalorien auf 100 Gramm wird als ungewöhnlich erkannt und der Benutzer darauf hingewiesen. So kann er kann seine Eingabe, in diesem Fall wahrscheinlich auf 500, verbessern.
DRIFT – Do it right first time
All diese Validierungen haben wir so in die Oberfläche unserer Produkte integriert, dass der Benutzer gemäß dem DRIFT-Prinzip (Do it Right First Time) direkt bei der Eingabe auf mögliche Probleme hingewiesen wird. Und last but not least sieht der Benutzer in der Oberfläche für jeden seinen produktspezifischen Data Quality-Score. Trotz Einführung dieser zusätzlichen Regeln blieb bei der Datenqualität immer noch Luft nach oben. Es wurden zwar hunderttausende Fehler behoben, von fehlerfreien Daten waren wir aber immer noch ein gutes Stück entfernt.
GS1 DQX Service – Der Datenqualitätsservice für exzellente Produktstammdaten
Denn trotz der Nutzung von AI-Verfahren und vielen, vielen Regeln können dadurch Fehler z.B. in der Zutatenliste oder bei der Angabe der gesetzlich vorgeschriebenen Kontaktadresse nicht erkannt werden. Der GS1 Germany DQX Service geht davon aus, dass da nur ein Abgleich gegen die auf dem Produkt abgebildeten Daten hilft. Dieser manuelle Abgleich – auch Sichtprüfung genannt – der im Datenpool erfassten Daten gegen Bilder des Produktes ist Gegenstand des GS1 DQX Service, der 2019 gestartet worden ist. Für jede Konsumenteneinheit, die dem deutschen Lebensmittel-Einzelhandel bereitgestellt wird, führen Menschen diesen manuellen Abgleich durch. Dabei gilt: Die Daten auf der Produktabbildung gelten als die richtigen Daten. Sollten Fehler erkannt werden, erhält der Lieferant einen Report und kann seine Datenpool-Daten anschließend korrigieren. Die Daten werden innerhalb einer Korrekturfrist zunächst fehlerhaft an den Handel gesendet, allerdings mit einem Hinweis auf die bei der Sichtprüfung festgestellten Unstimmigkeiten.
Anders als von vielen erwartet, hat bereits der DQX-Pilot im Sommer 2019 gezeigt, dass selbst die Produktdaten globaler Hersteller häufiger mal dem Vergleich gegen die Produktabbildung nicht standhalten. Dies ist also keinesfalls ein Problem, das nur kleinere oder mittlere Unternehmen betrifft.
Produktbilder – Grundlage des GS1 DQX Service
Mit dem atrify Digital-Asset-Management-Service können unsere Kunden Produktabbildungen sehr leicht mit den Artikelstammdaten verknüpfen und so dem GS1 Germany DQX-Service zur Verfügung stellen. Wir bieten unseren Kunden eine automatische Publikation an den GS1 DQX-Service als Unterstützung an. So wird sichergestellt, dass die Artikel eines Lieferanten, der sich für eine Teilnahme am GS1 DQX-Service entschieden hat, ohne zusätzlichen Aufwand automatisch zur Sichtprüfung vorgelegt werden. Kundenzufriedenheit ist unserer oberste Priorität- deshalb verfolgen wir natürlich auch hier das Ziel unsere Kunden auf Ihrem GS1 DQX Weg bestmöglichst zu unterstützen.
Daten – und am Besten in hoher Qualität sind unser tägliches Brot
Gemeinsam mit GS1 Germany und unseren Kunden arbeiten wir daran, die Datenqualität stetig zu erhöhen. Dafür gehen wir viele Wege und nutzen etablierte Mechanismen wie Validierungsregeln, zukunftsweisenden Technologien, wie Artificial Intelligence oder Machine-Learning genauso wie eine Sichtprüfung. Wir bleiben dran am Thema – soviel ist klar.
