Un PIM peut-il rendre vos données prêtes pour Ai?
Oui, un PIM peut aider à préparer vos données pour l’IA, mais seulement s’il est configuré dans le bon sens.
Si vous gérez les informations sur les produits sur les canaux, vous savez déjà que de mauvaises données signifient de mauvais résultats. Et si vous envisagez d’ajouter des outils d’IA, comme les outils de marquage automatique, de personnalisation ou de prédictive, vos données de produit doivent être parfaites.
Ce post décompose ce que signifie réellement les «données prêtes à l’IA», pourquoi les données de produit désordonnées tuent vos plans d’IA et comment un système PIM s’inscrit dans la réparation.
Que signifient les données «pratiquées par l’AI»?
Les données prêtes à l’IA sont propres, complètes, cohérentes et structurées pour correspondre à ce que l’IA doit faire. Si une partie de cela manque, les résultats de votre modèle d’IA seront erronés – ou inutiles.
Gartner décrit cinq étapes clés pour créer des données pratiquées par Ai:
Évaluez les données nécessaires pour chaque cas d’utilisation de l’IA. Vous ne pouvez pas simplement jeter toutes vos données de produit dans un outil d’IA et vous attendre à la magie. Vous devez savoir ce que l’IA est censé faire: recueillir des produits, tag images, écrire des descriptions et vérifier si les données le soutiennent.
Alignez vos données sur les objectifs de l’IA. Disons que votre objectif est de personnaliser les résultats de la recherche. Cela signifie que chaque produit a besoin des bonnes balises, images et catégories. Si ces informations sont manquantes ou incohérentes, AI ne peut pas livrer ce que vous voulez.
Définissez des règles claires pour la gouvernance des données. Cela comprend les normes de dénomination, les règles de formatage et les modifications de suivi. Les systèmes d’IA s’appuient sur les modèles. Sans une forte gouvernance des données, l’IA ne peut pas reconnaître suffisamment les modèles pour apprendre ou prédire avec précision.
Utilisez des métadonnées pour donner votre contexte de données. Les métadonnées aident l’IA à comprendre ce que signifie chaque élément de données. C’est ainsi que vous dites à une machine la différence entre une couleur et une taille, ou entre une image et une fonctionnalité.
Faire des données Le travail de chacun. Si seulement l’informatique ou les équipes de produits génèrent le nettoyage des données, vous n’échellerez jamais. Vous avez besoin du marketing, du contenu et des ventes pour faire partie du processus. Cette entrée transversale aide les modèles d’IA à apprendre plus rapidement et plus intelligents.
Sans ces étapes, les outils d’IA perdent du temps à nettoyer ou à deviner les données – et cela conduit à des erreurs.
Problèmes de données de produit communs qui nuisent aux résultats de l’IA
L’IA dépend de données structurées et fiables. Lorsque les données du produit sont désordonnées ou incomplètes, les outils d’IA ne peuvent pas apprendre correctement ou prendre des décisions précises.
Voici les problèmes les plus courants qui gâchent les résultats de l’IA:
Valeurs manquantes. Si les descriptions de vos produits n’incluent pas toujours la taille, la couleur ou les matériaux, l’IA ne peut pas regrouper ou recommander correctement les articles.
Formats incohérents. «Red», «Red» et «# FF0000» pourraient signifier la même chose pour les gens, mais pas pour les machines. Les modèles AI traitent chaque format comme différent à moins que les données ne soient standardisées.
Entrées en double. Deux versions du même produit peuvent confondre l’IA. Il peut les considérer comme des produits distincts et fournir des suggestions ou des analyses incorrectes.
Contenu non structuré. Si les titres de votre produit sont remplis de mots clés mais pas de modèle, l’IA ne peut pas extraire une signification utile. Les données structurées sont plus faciles à travailler avec les modèles.
Manque de métadonnées. Les modèles AI ont besoin de plus que l’image ou le titre du produit. Sans étiquettes, étiquettes de catégorie et contexte d’utilisation, le modèle ne peut pas apprendre à connecter les produits.
Informations obsolètes. La formation IA nécessite des données actuelles et réelles. Si les détails du produit changent souvent mais ne sont pas mis à jour assez rapidement, l’IA fonctionne sur de mauvaises entrées et donne de mauvaises sorties.
Chacun de ces problèmes réduit la précision des prédictions, recommandations ou automatisations de votre IA.
Comment les systèmes PIM résolvent ces problèmes
Un système PIM aide à résoudre les problèmes de données qui empêchent l’IA de bien fonctionner. Il apporte une structure, un contrôle et un contexte aux données de votre produit, tous lesquels l’IA doivent fournir de la valeur.
Voici comment PIM s’aligne avec les cinq pas de lecture de l’IA de Gartner:
Données alignées sur le cas d’utilisation: Dans un PIM, vous définissez les attributs requis pour chaque catégorie de produit. Si votre IA a besoin de couleur, de taille et de matériel pour personnaliser les recommandations de produits, PIM garantit que les données sont là – avant que le produit soit publié.
Normalisation des données: Les outils PIM normalisent les formats. «Blue» ne se présentera pas comme «Blu» ou «Navy Bluâtre» dans différentes annonces. Le système applique des règles de données, afin que votre IA puisse faire confiance aux entrées.
Gouvernance des données: Les systèmes PIM vous permettent de définir des règles de validation, du suivi des versions et des autorisations utilisateur. Cela signifie que chaque changement est suivi et que les données approuvées progressent – la clé pour les systèmes d’IA qui dépendent des histoires propres.
Gestion des métadonnées: PIM Systems Stop et gèrent les catégories de métadonnées, les étiquettes d’utilisation et même les termes SEO. Cette couche supplémentaire aide les modèles d’IA à comprendre le contexte, qu’il s’agisse de correspondre à un produit à une recherche ou de choisir la meilleure image.
Collaboration croisée: Avec un PIM, le marketing, les produits et les équipes de commerce électronique travaillent à partir de la même source. Cela réduit les erreurs, accélère les mises à jour et donne à l’IA un flux constant d’informations de produit fiables.
En résolvant ces problèmes à la source, une plate-forme PIM crée la base de données propre, structurée et bien réglée dont les outils d’IA ont besoin pour bien faire leur travail.
Pim seul peut-il vous y amener?
Un système PIM résout les problèmes de données, mais il ne remplace pas la pile AI. Considérez Pim comme la cuisine de préparation. Il est tout propre, trié et prêt à partir. Mais vous avez toujours besoin des bons outils pour cuisiner.
Voici ce que Pim fait bien:
Nettoyez les attributs du produit
Formats et valeurs standardisées
Ajoute des métadonnées manquantes
Rend les données accessibles entre les équipes
Mais une fois que les données sont prêtes, Vous avez toujours besoin de plates-formes AI pour faire le gros levage. Cela comprend:
Modèles d’apprentissage automatique pour stimuler la personnalisation
Outils prédictifs pour prévoir la demande ou les rendements
Outils d’IA agentiques qui agissent (comme le re-marqueot ou l’alerte sur les lacunes)
Plateformes d’analyse pour visualiser les résultats
Donc non, un PIM seul ne vous donnera pas des capacités complètes d’IA. Mais sans un PIM, vos outils d’IA passeront la plupart de leur temps à nettoyer votre gâchis au lieu de vous donner des résultats.
PIM est votre première étape pour AI plus intelligente
L’IA ne peut bien fonctionner que lorsque les données derrière elles sont complètes, cohérentes et structurées. Un système PIM jette cette base. Il organise vos informations sur le produit, applique les normes de données et ajoute le contexte dont les outils d’IA ont besoin pour fonctionner avec précision.
Sans données propres, les modèles d’IA fournissent des résultats erronés. Mais avec un PIM fort en place, vous donnez à l’IA les meilleures chances de réussir, qu’il s’agisse d’automatiser le marquage des produits, de propulser des recommandations ou d’optimiser les expériences numériques.
Besoin d’aide pour configurer un PIM ou créer vos données de produit prêtes pour Ai?
Connectez-vous avec nous aujourd’hui—Nous aidons les entreprises à utiliser le bon mélange de PIM et AI pour obtenir des résultats réels plus rapidement. Que vous commenciez à frais ou à la mise à niveau de ce que vous avez, nous nous assurerons que vos données sont prêtes pour la prochaine étape.
mai 8, 2025
Vous vous préparez à l’IA? Voici comment PIM met vos données en forme / blogs / perficient
Un PIM peut-il rendre vos données prêtes pour Ai?
Oui, un PIM peut aider à préparer vos données pour l’IA, mais seulement s’il est configuré dans le bon sens.
Si vous gérez les informations sur les produits sur les canaux, vous savez déjà que de mauvaises données signifient de mauvais résultats. Et si vous envisagez d’ajouter des outils d’IA, comme les outils de marquage automatique, de personnalisation ou de prédictive, vos données de produit doivent être parfaites.
Ce post décompose ce que signifie réellement les «données prêtes à l’IA», pourquoi les données de produit désordonnées tuent vos plans d’IA et comment un système PIM s’inscrit dans la réparation.
Que signifient les données «pratiquées par l’AI»?
Les données prêtes à l’IA sont propres, complètes, cohérentes et structurées pour correspondre à ce que l’IA doit faire. Si une partie de cela manque, les résultats de votre modèle d’IA seront erronés – ou inutiles.
Gartner décrit cinq étapes clés pour créer des données pratiquées par Ai:
Évaluez les données nécessaires pour chaque cas d’utilisation de l’IA. Vous ne pouvez pas simplement jeter toutes vos données de produit dans un outil d’IA et vous attendre à la magie. Vous devez savoir ce que l’IA est censé faire: recueillir des produits, tag images, écrire des descriptions et vérifier si les données le soutiennent.
Alignez vos données sur les objectifs de l’IA. Disons que votre objectif est de personnaliser les résultats de la recherche. Cela signifie que chaque produit a besoin des bonnes balises, images et catégories. Si ces informations sont manquantes ou incohérentes, AI ne peut pas livrer ce que vous voulez.
Définissez des règles claires pour la gouvernance des données. Cela comprend les normes de dénomination, les règles de formatage et les modifications de suivi. Les systèmes d’IA s’appuient sur les modèles. Sans une forte gouvernance des données, l’IA ne peut pas reconnaître suffisamment les modèles pour apprendre ou prédire avec précision.
Utilisez des métadonnées pour donner votre contexte de données. Les métadonnées aident l’IA à comprendre ce que signifie chaque élément de données. C’est ainsi que vous dites à une machine la différence entre une couleur et une taille, ou entre une image et une fonctionnalité.
Faire des données Le travail de chacun. Si seulement l’informatique ou les équipes de produits génèrent le nettoyage des données, vous n’échellerez jamais. Vous avez besoin du marketing, du contenu et des ventes pour faire partie du processus. Cette entrée transversale aide les modèles d’IA à apprendre plus rapidement et plus intelligents.
Sans ces étapes, les outils d’IA perdent du temps à nettoyer ou à deviner les données – et cela conduit à des erreurs.
Problèmes de données de produit communs qui nuisent aux résultats de l’IA
L’IA dépend de données structurées et fiables. Lorsque les données du produit sont désordonnées ou incomplètes, les outils d’IA ne peuvent pas apprendre correctement ou prendre des décisions précises.
Voici les problèmes les plus courants qui gâchent les résultats de l’IA:
Valeurs manquantes. Si les descriptions de vos produits n’incluent pas toujours la taille, la couleur ou les matériaux, l’IA ne peut pas regrouper ou recommander correctement les articles.
Formats incohérents. «Red», «Red» et «# FF0000» pourraient signifier la même chose pour les gens, mais pas pour les machines. Les modèles AI traitent chaque format comme différent à moins que les données ne soient standardisées.
Entrées en double. Deux versions du même produit peuvent confondre l’IA. Il peut les considérer comme des produits distincts et fournir des suggestions ou des analyses incorrectes.
Contenu non structuré. Si les titres de votre produit sont remplis de mots clés mais pas de modèle, l’IA ne peut pas extraire une signification utile. Les données structurées sont plus faciles à travailler avec les modèles.
Manque de métadonnées. Les modèles AI ont besoin de plus que l’image ou le titre du produit. Sans étiquettes, étiquettes de catégorie et contexte d’utilisation, le modèle ne peut pas apprendre à connecter les produits.
Informations obsolètes. La formation IA nécessite des données actuelles et réelles. Si les détails du produit changent souvent mais ne sont pas mis à jour assez rapidement, l’IA fonctionne sur de mauvaises entrées et donne de mauvaises sorties.
Chacun de ces problèmes réduit la précision des prédictions, recommandations ou automatisations de votre IA.
Comment les systèmes PIM résolvent ces problèmes
Un système PIM aide à résoudre les problèmes de données qui empêchent l’IA de bien fonctionner. Il apporte une structure, un contrôle et un contexte aux données de votre produit, tous lesquels l’IA doivent fournir de la valeur.
Voici comment PIM s’aligne avec les cinq pas de lecture de l’IA de Gartner:
Données alignées sur le cas d’utilisation: Dans un PIM, vous définissez les attributs requis pour chaque catégorie de produit. Si votre IA a besoin de couleur, de taille et de matériel pour personnaliser les recommandations de produits, PIM garantit que les données sont là – avant que le produit soit publié.
Normalisation des données: Les outils PIM normalisent les formats. «Blue» ne se présentera pas comme «Blu» ou «Navy Bluâtre» dans différentes annonces. Le système applique des règles de données, afin que votre IA puisse faire confiance aux entrées.
Gouvernance des données: Les systèmes PIM vous permettent de définir des règles de validation, du suivi des versions et des autorisations utilisateur. Cela signifie que chaque changement est suivi et que les données approuvées progressent – la clé pour les systèmes d’IA qui dépendent des histoires propres.
Gestion des métadonnées: PIM Systems Stop et gèrent les catégories de métadonnées, les étiquettes d’utilisation et même les termes SEO. Cette couche supplémentaire aide les modèles d’IA à comprendre le contexte, qu’il s’agisse de correspondre à un produit à une recherche ou de choisir la meilleure image.
Collaboration croisée: Avec un PIM, le marketing, les produits et les équipes de commerce électronique travaillent à partir de la même source. Cela réduit les erreurs, accélère les mises à jour et donne à l’IA un flux constant d’informations de produit fiables.
En résolvant ces problèmes à la source, une plate-forme PIM crée la base de données propre, structurée et bien réglée dont les outils d’IA ont besoin pour bien faire leur travail.
Pim seul peut-il vous y amener?
Un système PIM résout les problèmes de données, mais il ne remplace pas la pile AI. Considérez Pim comme la cuisine de préparation. Il est tout propre, trié et prêt à partir. Mais vous avez toujours besoin des bons outils pour cuisiner.
Voici ce que Pim fait bien:
Nettoyez les attributs du produit
Formats et valeurs standardisées
Ajoute des métadonnées manquantes
Rend les données accessibles entre les équipes
Mais une fois que les données sont prêtes, Vous avez toujours besoin de plates-formes AI pour faire le gros levage. Cela comprend:
Modèles d’apprentissage automatique pour stimuler la personnalisation
Outils prédictifs pour prévoir la demande ou les rendements
Outils d’IA agentiques qui agissent (comme le re-marqueot ou l’alerte sur les lacunes)
Plateformes d’analyse pour visualiser les résultats
Donc non, un PIM seul ne vous donnera pas des capacités complètes d’IA. Mais sans un PIM, vos outils d’IA passeront la plupart de leur temps à nettoyer votre gâchis au lieu de vous donner des résultats.
PIM est votre première étape pour AI plus intelligente
L’IA ne peut bien fonctionner que lorsque les données derrière elles sont complètes, cohérentes et structurées. Un système PIM jette cette base. Il organise vos informations sur le produit, applique les normes de données et ajoute le contexte dont les outils d’IA ont besoin pour fonctionner avec précision.
Sans données propres, les modèles d’IA fournissent des résultats erronés. Mais avec un PIM fort en place, vous donnez à l’IA les meilleures chances de réussir, qu’il s’agisse d’automatiser le marquage des produits, de propulser des recommandations ou d’optimiser les expériences numériques.
Besoin d’aide pour configurer un PIM ou créer vos données de produit prêtes pour Ai?
Connectez-vous avec nous aujourd’hui—Nous aidons les entreprises à utiliser le bon mélange de PIM et AI pour obtenir des résultats réels plus rapidement. Que vous commenciez à frais ou à la mise à niveau de ce que vous avez, nous nous assurerons que vos données sont prêtes pour la prochaine étape.
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