The post has been translated automatically. Original language: Russian
Chaos in corporate databases is the hidden enemy of big business. Due to incorrect inventory catalogues (inventory items / SKUs), companies annually lose from 6% to 12% of the purchase budget.
To solve this problem, the developer of IT solutions datanomix.pro He announced the official launch of Catalog Hub, a specialized AI platform that automates the classification, normalization and enrichment of product catalogs. The new tool is designed to become a "smart gateway" for MDM and ERP systems.
The problem: billions in losses due to the "human factor"
In large companies and holding companies, field staff often record the same position manually and in completely different ways.
A regular text search can't handle duplicates. For example, the text match between the lines "A4 80g white paper" and "A4 80 gsm Office paper" is only about 38%.
As a result:
- the purchase history is fragmented;
- Automatic comparison of supplier prices becomes impossible.;
- migration to new ERP systems has been delayed for years.
Solution: An AI pipeline for data processing
Catalog Hub accepts chaotic text from price lists, invoices, or tender documents as input and instantly transforms it into a structured JSON contract.
Key features of the platform:
- Automatic classification (/classify): The AI determines the exact catalog category code with 97% accuracy.
- Canonical normalization: The system extracts characteristics (size, density, color) and brings units of measurement to a single standard (for example, it turns "80 gsm", "80g" and "80 g/m2" into a single format).
- Brand Identification (/identify): The algorithm recognizes the brand, model, and manufacturer's article number (MPN).
- Specification enrichment (/enrich): By the brand name and article, the platform automatically finds the technical parameters of the product in open sources and dataset files.
The main difference from conventional LLM (neural networks)
The main problem with standard language models is their instability and tendency to "hallucinate" (they can invent new characteristics or change data keys in different queries).
The Catalog Hub architecture is based on a strict registry of properties with global IDs and a special QA pipeline. This guarantees 100% repeatability: the same incoming text will always produce the same predictable output result.
We are not trying to replace existing MDM or ERP systems of companies. Catalog Hub integrates into the current IT stack and takes on the dirtiest work. Instead of a year of manual labor, a business gets a clean master catalog in a matter of weeks, which allows it to launch an ERP system 3-6 months earlier than planned.
the developers emphasize
Accessibility and free test drive
The platform is already available for integration via the API. The base cost is $50 per 1,000 requests.
In order for companies to evaluate the quality of data processing on their own directories, developers offer the first 500 API requests for free. This volume is enough to run 125-250 items through a full cycle of purification and enrichment.
Original Source: Official Website datanomix.pro
Хаос в корпоративных базах данных — скрытый враг крупного бизнеса. Из-за некорректного ведения каталогов товарно-материальных ценностей (ТМЦ / SKU) компании ежегодно теряют от 6% до 12% закупного бюджета.
Для решения этой проблемы разработчик ИТ-решений datanomix.pro объявил об официальном запуске Catalog Hub — специализированной AI-платформы, которая автоматизирует классификацию, нормализацию и обогащение продуктовых каталогов. Новый инструмент призван стать «умным шлюзом» для MDM и ERP-систем.
Проблема: миллиардные потери из-за «человеческого фактора»
В крупных компаниях и холдингах одну и ту же позицию сотрудники на местах часто записывают вручную и совершенно по-разному.
Обычный текстовый поиск не справляется с дубликатами. Например, текстовое совпадение между строками «Бумага А4 80 г белая» и «Офисная бумага А4 80 gsm» составляет всего около 38%.
Как результат:
- история закупок дробится;
- автоматическое сравнение цен поставщиков становится невозможным;
- миграция на новые ERP-системы затягивается на годы.
Решение: ИИ-конвейер для обработки данных
Catalog Hub принимает на вход хаотичный текст из прайс-листов, накладных или тендерной документации и мгновенно превращает его в структурированный JSON-контракт.
Ключевые возможности платформы:
- Автоматическая классификация (/classify): ИИ определяет точный код категории каталога с точностью до 97%.
- Каноническая нормализация (/normalize): система извлекает характеристики (размер, плотность, цвет) и приводит единицы измерения к единому стандарту (например, превращает «80 gsm», «80г» и «80 г/м²» в единый формат).
- Идентификация бренда (/identify): алгоритм распознает бренд, модель и артикул производителя (MPN).
- Обогащение спецификаций (/enrich): по названию бренда и артикулу платформа автоматически находит технические параметры товара в открытых источниках и datasheet-файлах.
Главное отличие от обычных LLM (нейросетей)
Основная проблема стандартных языковых моделей — их нестабильность и склонность к «галлюцинациям» (в разных запросах они могут выдумывать новые характеристики или менять ключи данных).
Архитектура Catalog Hub построена на строгом реестре свойств с глобальными ID и специальном QA-пайплайне. Это гарантирует 100% повторяемость: один и тот же входящий текст всегда будет давать одинаковый предсказуемый результат на выходе.
Мы не пытаемся заменить существующие MDM или ERP-системы компаний. Catalog Hub встраивается в текущий ИТ-стек и берет на себя самую грязную работу. Вместо года ручного труда бизнес получает чистый мастер-каталог за считанные недели, что позволяет запустить ERP-систему на 3–6 месяцев раньше запланированного
подчеркивают разработчики
Доступность и бесплатный тест-драйв
Платформа уже доступна для интеграции через API. Базовая стоимость составляет $50 за 1 000 запросов.
Чтобы компании могли оценить качество обработки данных на собственных справочниках, разработчики предлагают первые 500 API-запросов бесплатно. Этого объема достаточно для прогона 125–250 позиций через полный цикл очистки и обогащения.
Первоисточник: Официальный сайт datanomix.pro
Share
