Glossar von wichtigen Begriffen aus dem PIM Umfeld

Plausibilitätsprüfung im PIM

Definition

Eine Plausibilitätsprüfung bewertet, ob Produktdaten logisch konsistent und fachlich sinnvoll sind. Im Gegensatz zu reinen Validierungsregeln (Format, Pflichtfelder, Datentypen) prüft sie Zusammenhänge, Abhängigkeiten und Widersprüche zwischen mehreren Attributen oder Datensätzen. Ziel ist es, Fehler zu erkennen, die formal korrekt, aber inhaltlich falsch wären.

Zweck im PIM‑Kontext

Plausibilitätsprüfungen stellen sicher, dass Produktdaten nicht nur vollständig, sondern auch logisch korrekt sind. Sie verhindern widersprüchliche Informationen, doppelte Datensätze und fehlerhafte Variantenstrukturen — und erhöhen damit die Datenqualität über reine Validierung hinaus.

Typische Anwendungsfälle

Erkennen widersprüchlicher Attribute (z. B. „Farbe: Rot“ + „Bild zeigt Blau“)
Prüfung von Abhängigkeiten (z. B. „Energieeffizienzklasse“ nur bei Elektrogeräten)
Erkennen doppelter Datensätze (z. B. gleiche EAN, gleiche SKU)
Prüfung von Variantenlogiken (z. B. doppelte Größen‑/Farbkombinationen)
Prüfung von Wertebereichen (z. B. Gewicht < 0, Maße unrealistisch)

Beispiel aus der Praxis

Wenn zwei Produkte dieselbe EAN besitzen, erkennt die Plausibilitätsprüfung einen logischen Konflikt und markiert den Datensatz. Ebenso kann geprüft werden, ob Maße und Gewicht zueinander passen oder ob Variantenkombinationen doppelt angelegt wurden.

Bezug zur Decision Engine

Die Decision Engine führt Plausibilitätsprüfungen regelbasiert aus. Sie erkennt Konflikte automatisch, markiert fehlerhafte Datensätze, verhindert Dubletten und stellt sicher, dass alle Produktdaten logisch konsistent sind. Dadurch wird die Prüfung reproduzierbar, auditierbar und vollständig nachvollziehbar.