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Dark PIM bezeichnet Produktwissen, das im Unternehmen vorhanden ist, aber außerhalb des PIM liegt oder dort nicht strukturiert nutzbar ist. Gemeint sind Excel-Listen im Vertrieb, PDF-Datenblätter, Zertifikate im Dateiordner, Langtexte im ERP und das, was die Anwendungstechnik im Kopf hat. Kunden, Händler und KI-Systeme sehen davon nichts. Der Beitrag zeigt, wo dieses Wissen steckt und wie Hersteller es Schritt für Schritt ins PIM holen.
Was ist Dark PIM?
Der Begriff ist eine Prägung von Viamedici und lehnt sich an zwei etablierte Begriffe an. Dark Data steht für Daten, die Unternehmen erfassen und speichern, aber nicht weiter nutzen. Splunk fasst den Begriff etwas weiter und zählt auch Daten dazu, von denen Unternehmen gar nichts wissen. In einer älteren, viel zitierten Splunk-Umfrage von 2019 unter mehr als 1.300 Business- und IT-Verantwortlichen schätzten die Befragten diesen Anteil auf 55 Prozent ihrer Daten. Schatten-IT wiederum meint nach dem Informatiklexikon der Gesellschaft für Informatik Systeme, die weder technisch noch strategisch in das IT-Servicemanagement eingebunden sind.
Dark PIM ist die Produktdaten-Variante von beidem. Das Wissen existiert, oft sogar in guter Qualität. Es steckt nur an Orten, an denen weder ein Onlineshop noch ein Großhändler-Feed noch ein KI-Assistent darauf zugreifen kann.
Wo Dark PIM entsteht
In vielen Industrieunternehmen finden sich dieselben Fundorte.
| Fundort | Typisches Beispiel | Warum es unsichtbar bleibt |
|---|---|---|
| Schattenlisten in Excel | Technikliste des Vertriebs mit eigenen Spalten | keine Verbindung zum PIM, Stand unklar |
| PDF-Datenblätter und Kataloge | Leistungskurven, Einbaumaße | Werte stecken im Layout, nicht in Merkmalen |
| Zertifikate und Erklärungen | Konformitätserklärung als Scan | nicht mit dem Artikel verknüpft |
| Langtexte im ERP | Freitext mit Werkstoff und Toleranzen | nicht filterbar, nicht übersetzbar |
| Lieferanten-E-Mails | Materialangaben im Anhang | erreichen das PIM nie |
| Köpfe | Einsatzgrenzen, die nur die Anwendungstechnik kennt | gehen mit der Person |
Vieles davon ist über Jahre gewachsen. Die Excel-Liste des Vertriebs entstand oft, weil das PIM bestimmte Werte nicht abbildete oder der Weg dorthin zu umständlich war. Wer Dark PIM abbauen will, muss diese Gründe kennen, sonst entsteht die nächste Liste.
Warum das für Hersteller teuer wird
Die Folgen verteilen sich über viele Stellen. Großhändler verlangen klassifizierte Merkmale nach ETIM oder ECLASS. Fehlen sie, wird der Artikel im Shop des Händlers schlechter gefunden oder gar nicht gelistet. Bei Variantenprodukten können widersprüchliche Werte aus zwei Quellen zu Fehlbestellungen führen. Und für den Digitalen Produktpass müssen Angaben strukturiert vorliegen, die heute oft nur als PDF existieren.
Dazu kommt die Abhängigkeit von einzelnen Personen. Das Informatiklexikon nennt ein typisches Beispiel für Schatten-IT: eine Preiskalkulation in Excel, die beim Ausfall des Mitarbeiters niemand bedienen konnte. Bei Produktwissen ist es dasselbe.
Mit KI wird das Thema dringlicher. Assistenten und Agenten, die etwa über einen MCP-Server auf das PIM zugreifen, können nur mit Wissen arbeiten, das strukturiert vorliegt. Was im Dark PIM liegt, existiert für sie nicht. Mehr dazu im Beitrag zu KI im PIM. Auch das Product Experience Management stößt hier an Grenzen: Die technische Tiefe eines Herstellers wird in den Kanälen nur sichtbar, wenn sie vorher im PIM angekommen ist.
Wie Sie Ihren Dark-PIM-Anteil messen
Für eine Entscheidung über den Aufwand braucht es eine Zahl. Am direktesten misst ein Stichprobenabgleich den Dark-PIM-Anteil: Für eine Reihe von Artikeln wird geprüft, wie viele Pflichtmerkmale im Datenblatt oder im ERP-Langtext stehen, im PIM aber fehlen. Ergänzend lohnt es sich, die Schattenlisten je Produktgruppe zu zählen.
Drei Kennzahlen aus dem PIM selbst zeigen, wo die Lücken wirken. Die Vollständigkeit je Zielkanal kommt zuerst. Ein Artikel kann für den eigenen Shop vollständig und für einen Großhändler-Feed unvollständig sein, eine Gesamtquote verdeckt genau das. Dazu kommt der Anteil der Werte in Freitextfeldern, denn was in Prosa steckt, ist für Filter, Vergleich und Feeds nicht nutzbar. Hilfreich ist schließlich das Alter der letzten Änderung je Artikel. Lange unangetastete Produkte sind der wahrscheinlichste Fundort für veraltete Angaben.
Für den Anfang genügt eine Stichprobe, solange sie die typischen Varianten einer Produktgruppe abdeckt. Angenommen, ein Hersteller gleicht für eine Pumpenbaureihe zehn Datenblätter mit dem PIM ab. Dabei zeigt sich, dass Werkstoffangaben und Einsatztemperaturen fast nur in den PDFs stehen und Zulassungen nur im Dateiordner liegen. Damit ist klar, welche zwei Merkmalsgruppen zuerst ins PIM gehören und wer sie liefern muss. Wie sich solche Kennzahlen sauber definieren lassen, beschreibt der Beitrag zur Datenqualität.
Dark PIM abbauen: erheben, bewerten, steuern
Das Informatiklexikon beschreibt für Schatten-IT ein Vorgehen in drei Schritten, das sich gut übertragen lässt. Zuerst erheben: Welche Listen, Ordner und Dokumente enthalten Produktwissen, und wer pflegt sie? Dann bewerten: Welches Wissen fehlt in welchem Kanal, und welche Produktgruppe trägt den meisten Umsatz? Dort beginnen Sie.
Erst danach kommt das Steuern. Neue Merkmale werden im PIM angelegt, bevor jemand eine neue Spalte in Excel aufmacht. Daten von Zulieferern kommen über ein PIM-Lieferantenportal statt per E-Mail. Werte aus PDF-Datenblättern kann KI heute vorschlagen, bei sauberem Layout oft zuverlässig. Übernommen werden sie aber erst nach fachlicher Prüfung. Und für jede Produktgruppe ist klar, wer die Daten vollständig hält. Häufig ist das ein Data Steward.
Excel muss dabei nicht verschwinden. Als Austauschformat mit Lieferanten oder für eine schnelle Auswertung bleibt es nützlich. Es sollte nur nicht das System sein, in dem die gültigen Werte stehen.
Woran Dark-PIM-Initiativen scheitern
Die Umsetzung scheitert meist an vier wiederkehrenden Punkten, und keiner davon ist technisch. Oft ist niemand zuständig: Produktdaten liegen zwischen Produktmanagement, Marketing und Vertrieb, und keine Rolle hat den Auftrag, sie vollständig zu halten. Häufig wird einmal aufgeräumt statt dauerhaft geregelt, und neue Artikel entstehen wieder im alten Muster. Wer den ganzen Katalog auf einmal anfasst, kommt selten durch. Und bleiben Lieferantendaten außen vor, füllt sich die Lücke von außen immer wieder.
Was nicht ins PIM gehört
Nicht jedes Wissen muss ins PIM. Kalkulationen gehören ins ERP, Projektwissen ins CRM, Verkaufsargumente in Vertriebs- und Marketingunterlagen. Ziel ist, dass jede Angabe, die ein Kunde, Händler oder System über ein Produkt braucht, einen eindeutigen Ort hat und strukturiert gepflegt wird.
Wie Viamedici EPIM/5 dabei hilft
In Viamedici EPIM/5 liegen Produkt-, Stamm- und Mediendaten in einer gemeinsamen Plattform. Klassifikationen nach ETIM und ECLASS, Varianten, Zertifikate und CAD-Dateien lassen sich am Artikel verknüpfen. Ein Datenqualitätsindex zeigt je Artikel, wo Angaben fehlen, und Lieferanten liefern ihre Daten über VIA/Portals geprüft und nach Freigabe in die Plattform. Die zentrale Pflege übernimmt das PIM-System VIA/PIM360°.
Fazit
Dark PIM entsteht meist aus fehlender Zuständigkeit und unbequemen Wegen ins PIM. Wer mit der umsatzstärksten Produktgruppe beginnt und die Regeln für neue Artikel ändert, macht verborgenes Wissen Schritt für Schritt nutzbar.
Häufige Fragen zu Dark PIM
Dark PIM ist Produktwissen, das im Unternehmen vorhanden ist, aber außerhalb des PIM liegt oder dort nicht strukturiert nutzbar ist, etwa in Excel-Listen, PDF-Datenblättern, ERP-Langtexten oder im Wissen einzelner Mitarbeiter.
Nein. Der Begriff stammt von Viamedici und lehnt sich an Dark Data und Schatten-IT an. Er beschreibt die Produktdaten-Variante dieser beiden Phänomene.
Am direktesten mit einem Stichprobenabgleich: Wie viele Pflichtmerkmale stehen im Datenblatt oder ERP-Langtext, fehlen aber im PIM? Ergänzend helfen die Vollständigkeit je Zielkanal, der Anteil der Werte in Freitextfeldern und die Zahl der Schattenlisten.
Nein. Als Austauschformat und für Auswertungen bleibt Excel nützlich. Problematisch wird es, wenn die gültigen Produktwerte nur dort stehen.
KI-Assistenten und Agenten können nur mit strukturiert vorliegenden Daten arbeiten. Wissen im Dark PIM ist für sie unsichtbar, deshalb wird der Abbau mit zunehmendem KI-Einsatz wichtiger.
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