Onedot Plattform Neuigkeiten

Ein neuer Blueprint für die automatische Bearbeitung von Offertanfragen ist nun verfügbar, gleich ob voll strukturierte Datensätze oder nur Notizzettel mit Produkteigenschaften.

Kunden können Offertanfragen zur Beschaffung von Produkten auf die Onedot Plattform laden, um diese Anfragen automatisch mit ihrem Produktsortiment abzugleichen.

Der Abgleich wird nicht nur durch Bestellnummern durchgeführt, sondern auch mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und Künstlicher Intelligenz (KI).

Die Onedot Plattform verwendet historische Attribut-Mapping Informationen über Kundengrenzen hinweg noch intelligenter.

Attribut-Mapping Feedback kontributiert neu auch zu Synonymen oder verwandten Begriffen und hilft deshalb eine Vielzahl von Onedot's Machine Learning Modellen besser semantisch zu trainieren.

Die Onedot App bietet nun Navigationsmöglichkeiten innerhalb einer Liste von Dateien innerhalb eines Ordners oder von Feedback-Aufgaben innerhalb einer Kategorie an.

Dies ermöglicht beispielsweise das schnelle Browsen von mehreren Feedback-Aufgaben welche unterschiedlichen Benutzern zugeteilt wurden.

Weitere Verbesserungen wurden implementiert, um aus dem Onedot Produktgraph spezifische Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) Modelle kontinuierlich zu trainieren.

Diese Modelle können in Prozessierungsschritten wie Attribut-Extraktion, Attribut-Mapping, Klassifikation, Segmentierung, etc. verwendet werden und steigern die Präzision weiter, indem zusätzliche semantische Information verarbeitet wird.

Ein weiterer Blueprint für die Datenverarbeitung von 1WorldSync (ehemals CNET) Daten ist nur verfügbar.

Kunden können nun mit minimalem Aufwand eine komplette Daten-Pipeline für das Onboarding von 1WorldSync DataSource Produktdaten in Betrieb nehmen, welche Attribut-Mapping, Klassifikation, Integration und Normalisierung auf das kunden-spezifische Produktdatenmodell unterstützt.

Das Onedot Plattform Modul für das Laden von Produktkatalogen in unterstützten Dateiformaten wurde erweitert, um den Ursprung und die Datenherkunft jedes einzelnen Attributwerts nachzuvollziehen.

Neu wird auch der Ursprung innerhalb von Archiven und Datenquellen welche aus Hunderten von Dateien bestehen zuverlässig getrackt.