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Datenqualität für KI: Die vier Dimensionen, auf die es wirklich ankommt

Vollständig, konsistent, aktuell, maschinenlesbar: die vier Dimensionen der Datenqualität für KI, warum sie über KI-Ergebnisse entscheiden und wie Sie sie prüfen.
Was kosten schlechte Daten? Die 1-10-100-Regel und die wichtigsten Zahlen

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Pimcore KI-Integration: Was Version 2025.4 wirklich neu macht | onacy

Mit dem Release 2025.4 hat Pimcore eine Reihe von KI-Features eingeführt, die über Marketingversprechungen hinausgehen. Aber was davon ist für Produktdaten-Teams im Alltag wirklich nützlich, und was bleibt vorerst Experimentierfeld? Dieser Artikel geht durch die konkreten KI-Funktionen der aktuellen Pimcore-Version, erklärt den praktischen Nutzen und zeigt, wo die aktuellen Grenzen liegen. Warum KI in PIM […]
Datenschulden: Warum KI-Projekte an den eigenen Daten scheitern

Datenschulden sind der wahre Grund, warum KI-Projekte im Mittelstand scheitern. Definition, Ursachen, Kosten und ein pragmatischer Tilgungsplan.