Über das Projekt
Für Systemair haben wir eine Automatisierung entwickelt, die Datenbankeinträge mithilfe von KI auf logische Duplikate prüft. Die Lösung erkennt nicht nur exakte Übereinstimmungen, sondern auch inhaltlich ähnliche Datensätze und unterstützt so die Datenqualität im gesamten Unternehmen.
Projektdetails
- Kategorie
- Software
- Technologien
- PythonOpenAI APIPostgreSQLn8n
Die Aufgabe
In den Datenbeständen von Systemair sammelten sich über die Zeit zahlreiche Einträge an, die sich inhaltlich überschnitten, aber nicht exakt identisch waren. Klassische Abgleichsverfahren stießen hier an ihre Grenzen, da Schreibweisen, Formatierungen und Bezeichnungen variieren.
Gesucht war eine automatisierte Lösung, die solche logischen Duplikate zuverlässig erkennt, ohne dass Mitarbeiter manuell jeden Datensatz vergleichen müssen.
Unser Ansatz
Wir haben eine Automatisierung entwickelt, die Datenbankeinträge systematisch ausliest und mit KI-Modellen auf inhaltliche Ähnlichkeit prüft. So werden auch Duplikate erkannt, die sich in Schreibweise oder Struktur unterscheiden, inhaltlich aber dasselbe meinen.
Die Ergebnisse werden übersichtlich aufbereitet, sodass die Verantwortlichen bei Systemair gezielt entscheiden können, welche Einträge zusammengeführt oder bereinigt werden. Der Prozess läuft regelmäßig im Hintergrund und hält die Datenbestände dauerhaft sauber.
Was wir erreicht haben
Die Automatisierung reduziert den manuellen Prüfaufwand erheblich und sorgt für eine deutlich höhere Datenqualität in den Systemen von Systemair.
−85 %
weniger manueller Prüfaufwand
KI-basiert
Erkennung logischer Duplikate
24/7
automatisierte Datenprüfung
Mockups & Screenshots
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