{"id":2029,"date":"2020-08-26T00:00:49","date_gmt":"2020-08-25T22:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/devstage.bix-consulting.com\/?p=2029"},"modified":"2023-05-24T09:43:01","modified_gmt":"2023-05-24T07:43:01","slug":"bix-ai-tools-fallbeispiel-stammdatenoptimierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/bix-ai-tools-fallbeispiel-stammdatenoptimierung\/","title":{"rendered":"biX AI Tools - Case study: Master data optimisation"},"content":{"rendered":"

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biX Consulting hat f\u00fcr einen Anbieter von Tank- und Mautabrechnungen Stammdaten auf Qualit\u00e4t und Verteilung untersucht. Im dargestellten Fall sollten 30.000 deutsche\u00a0Kfz-Kennzeichen, die direkt im SAP BW vorlagen, auf Qualit\u00e4t gepr\u00fcft werden, da sie h\u00e4ndisch im Quellsystem erfasst wurden. Da eine manuelle Pr\u00fcfung zu aufwendig ist, wurde die Qualit\u00e4t durch eine Untersuchung der \u00c4hnlichkeit der Kennzeichen zueinander bewertet.<\/p>\n

Daf\u00fcr wurden die Kennzeichen in einem Feature Engineering abstrahiert, um nur die Abfolgen von Zahlen, Buchstaben, Sonderzeichen zu betrachten. So wurde z.B. aus \u201eME AB 123\u201c \u201eAA AA 111\u201c. Dadurch lie\u00dfen sich die Kennzeichen in Gruppen gleicher Zeichenabfolgen zusammenlegen. Die Gr\u00f6\u00dfe dieser Kennzeichengruppen und die \u00c4hnlichkeit zueinander wurden dann mit einem Machine Learning Algorithmus visualisiert. Dabei lagen \u00e4hnliche Kennzeichengruppen in der Visualisierung nah beieinander.<\/p>\n

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Verteilung aller Kennzeichengruppen und ihre Gr\u00f6\u00dfe (Darstellung in Tableau Desktop)<\/p>\n

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Die Visualisierung zeigte, dass es mehrere hundert Kennzeichengruppen gab, die in ihren Auspr\u00e4gungen stark variierten und von denen viele Kombinationen, wie bspw. A!!A-111A oder A-AAAAA-AAA ung\u00fcltig waren.<\/p>\n

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Hervorhebung einiger Kennzeichengruppen mit ihren Zeichenabfolgen (Darstellung in Tableau Desktop)<\/p>\n

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Die direkte weitere Verwendung der Stammdaten konnte daher nach einer schnellen Analyse zun\u00e4chst aufgrund der mangelnden Qualit\u00e4t ausgeschlossen werden.<\/p>\n

F\u00fcr anschlie\u00dfende Use Cases bietet die Gruppierung und Visualisierung zudem aber gute Voraussetzungen. So lassen sich die Daten z.B. f\u00fcr Trainingsszenarien im Machine Learning Umfeld deutlich schneller gruppenweise als richtig oder falsch labeln.<\/p>\n

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Ansprechpartner<\/span><\/p>\n

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Oliver Ossenbrink<\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung Vertrieb und HR<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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