Migrationsleistung

Datenbereinigung und Mapping

Wir überführen inkonsistente Exporte, eigene Schemas und alte Kennungen in ein freigegebenes, im Ziel prüfbares Mapping.

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Unser Vorgehen

Quelldaten und abgestimmtes Mapping bilden den Plan. Automatisierung kann Auffälligkeiten melden und Ergebnisse vergleichen; Martin genehmigt Ausnahmen und Produktionsentscheidungen.

Ein kanonischer Datenvertrag mit Feldregeln, Transformationen, Ausnahmen und Abgleichprüfungen.

Ihr Ergebnis

Typische Ergebnisse

Entitäts- und Feldmatrix
Deduplizierungs- und Normalisierungsregeln
Berichte zu Mengen, Beziehungen und Ausnahmen

Wonach wir suchen

Doppelte oder nahezu doppelte Produkte, verwaiste Kategorien, inkonsistente Attributbenennung, leere oder fehlerhafte Felder sowie alte individuelle Felder, die nichts Sinnvolles mehr abbilden. Was wir finden, besprechen wir mit Ihnen und einigen uns, was korrigiert, zusammengeführt oder entfernt wird.

Mapping statt Raten

Jedes Quellfeld erhält ein explizites Mapping auf ein Zielfeld - oder die explizite Entscheidung, dass es nicht gemappt wird und einen anderen Platz braucht (ein individuelles Feld, einen Tag, oder gar keinen). Wir dokumentieren dieses Mapping, damit es nachvollziehbar ist, keine Blackbox.

Warum das vor dem Launch wichtig ist

Daten vor der Migration zu bereinigen und zu mappen ist deutlich günstiger, als sie nach dem Launch zu korrigieren, wenn Kunden und Suchmaschinen bereits darauf angewiesen sind. Diesen Schritt zu überspringen ist einer der häufigsten Gründe, warum Migrationen später in Schwierigkeiten geraten.

Häufig gestellte Fragen

Löscht ihr Daten, ohne mich zu fragen?

Nein - wir markieren, was wie ein Problem aussieht, und stimmen die Maßnahme mit Ihnen ab, bevor etwas zusammengeführt oder entfernt wird.

Könnt ihr Duplikate über mehrere alte Importe hinweg entfernen?

Ja, das ist eine der häufigeren Bereinigungsanfragen - ältere Shops, die im Lauf der Jahre mehrere Lieferanten-Feed-Importe durchlaufen haben, haben oft echte Duplikate.

Kümmert ihr euch auch um individuelle Felder ohne klaren Zweck?

Wir untersuchen, wofür ein Feld vermutlich verwendet wurde (basierend auf Datenmustern und, wo möglich, Ihren Angaben), bevor wir entscheiden, ob es gemappt, umgewidmet oder entfernt wird.

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