Data First heißt nicht zwei Jahre aufräumen: Der Lean-Loop für Datenprojekte

Data First heißt nicht erst zwei Jahre aufräumen. Der Lean-Loop führt Datenprojekte in kleinen, nutzenstiftenden Schleifen zum Erfolg statt im Wasserfall.
Datensilos im Mittelstand: Wie der Flickenteppich entsteht, ohne dass jemand schuld ist

Wie Datensilos im Mittelstand in drei Phasen entstehen, warum fehlende Eigentümerschaft der Kern ist und wie Sie den Flickenteppich schrittweise auflösen.
Die KI geht nicht zur Sabine: Warum Kopfwissen Ihr unterschätztes KI-Risiko ist

Kopfwissen hält gewachsene Unternehmen zusammen, ist aber für keine KI lesbar. Warum implizites Wissen Ihr größtes KI-Risiko ist und wie Sie es zugänglich machen.
Pimcore für Hersteller: Warum die Plattform für komplexe Produktdaten gemacht ist

Warum Pimcore für Hersteller passt: flexibles Datenmodell für Varianten, Stücklisten und Normdaten, dazu PIM, MDM, DAM und ERP-Integration in einer Plattform.
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.