flextor KI Daten- & Content-Automatisierung

Zwei gleichwertige Wege liefern denselben Rohstoff: strukturierte Stammdaten und beliebige Inhalte aus Web, Portalen und Dokumenten.
 

Kernpunkte

• Stammdaten aus ERP und weiteren Datenquellen synchronisieren (beliebige Datentiefe)
• Eigene Scraping-Bots sammeln und aktualisieren Inhalte nach Regeln (pro Quelle/Artikelgruppe, zeitgesteuert)
• Quellen: Herstellerseiten, Portale (Login), Web, PDFs/Downloads
• Pipeline: Navigation (finden/klicken/login) → Extraktion (Texte, Bilder, Dateien, Attribute, Empfehlungen, Rechtstexte, beliebige Daten)
• Beide liefern denselben Rohstoff (strukturierte + unstrukturierte Daten), der auf Artikel- und Content-Entitäten gemappt wird

Alle Rohdaten werden zentral gesammelt und sauber mit Artikel- und Content-Strukturen verknüpft – als Basis für Ableitung, Vergleich und Historie.
 

Kernpunkte

• Rohdaten werden in einem Datenpool/Rohdatenbank gesammelt
• Verknüpfung der Rohdaten mit:
  • Artikel-Stammdaten
  • Content-/Seiten-Strukturen
• Rohdaten bleiben erhalten als Basis für Vergleich, Ableitung, Historie

Aus allen Quellen entstehen automatisch optimierte Artikeltexte, Attribute und Datenfelder – optional mit Freigabe und mehrsprachig.
 

Kernpunkte

• KI kombiniert Datenquellen (ERP + Web/Scraping + PDFs + bestehende Stammdaten)
• Automatische Generierung/Optimierung:
  • Artikeltexte, Attribute, Datenfelder nach Standards
  • Optional mit User-Freigabe (Rohdaten → Stammdaten)
• Mehrsprachigkeit/Übersetzung: DE/EN/… (sehr wichtig), optional freigabepflichtig

Content-Seiten werden automatisiert aus denselben Quellen erstellt – nach Vorgaben oder per KI-Slots, bei Bedarf mit Freigabe und mehrsprachig.
 

Kernpunkte

• KI erstellt Content aus denselben Quellen:
  • strukturierte Vorgaben oder KI-Slots
• Automatisierte Seitengenerierung + laufende Contentpflege
• Mehrsprachiger Content (DE/EN/…) ableitbar, optional mit Freigabe

Jede Veränderung bleibt vollständig nachvollziehbar – inklusive Prioritäten, Versionierung und Rollback, damit Qualität nicht „zufällig“ entsteht, sondern steuerbar wird.
 

Kernpunkte

• Vollständige Protokollierung jeder Datenänderung:
  • wer/was hat geändert (ERP, KI, User, Web/PDF-Quelle)
  • wann, welches Feld, vorher/nachher
• Konflikte & Prioritäten nachvollziehbar (Quelle/Feld-Regeln)
• Versionierung & Rollback möglich
• Markierung „perfekter Artikel / perfekter Content“ als Qualitätsanker für bessere KI-Ergebnisse

Optimierte Daten werden zurückgegeben, damit die Datenqualität nicht nur im Output steigt, sondern dauerhaft im ERP-Datenstamm ankommt.

Kernpunkte

• Optimierte Stammdaten an ERP und andere Systeme zurückgeben (Closed Loop)
• Ergebnis: Datenqualität steigt im Output und im ERP-Datenstamm