Daten von Excel nach PIM migrieren: Ein umfassender Leitfaden

Wichtige Erkenntnisse

Während Excel für die anfängliche Verwaltung von Produktdaten geeignet ist, stößt es schnell an seine Grenzen in Bezug auf Skalierbarkeit, Konsistenz und Zusammenarbeit. Die Art und Weise, wie Sie Ihre erste PIM-Migration aus Excel durchführen, wirkt sich direkt auf den langfristigen Erfolg Ihres PIM-Systems aus, da frühe Entscheidungen die Grundlage für Datenqualität, Struktur und Benutzerfreundlichkeit legen.

Fehler in der Anfangsphase können zu Inkonsistenzen, Fehlern und Komplikationen bei zukünftigen Updates führen, während sorgfältige Planung, strikte Datentypen und sauber aufbereitete, gemappte Excel-Daten einen reibungslosen Import, Integrationen und Multichannel-Distribution ermöglichen. Post-Import-Validierung und Governance sorgen dafür, dass die Daten genau und effizient bleiben. Lesen Sie den vollständigen Leitfaden, um den gesamten Übergangsprozess von Excel zu PIM zu verstehen – von der Funktionsweise von PIM-Systemen bis hin zur erfolgreichen Datenmigration und der Vermeidung häufiger Fallstricke.

Verständnis von PIM

Ein PIM-System zentralisiert, organisiert und verwaltet Produktinformationen über mehrere Kanäle hinweg.

Im Gegensatz zu Excel-Tabellen bieten Product Information Management (PIM)-Systeme die Funktionen, die für die Verwaltung von Produktdaten in großem Umfang erforderlich sind:

• Automatisierte Datenprüfung und Validierung
  PIM wendet vordefinierte Regeln an, um fehlende, inkonsistente oder ungültige Daten zu erkennen.

• Produktkategorisierung und Klassifizierung
  Das System verwaltet strukturierte Produkthierarchien und Attributsets.

• Echtzeit-Datenaktualisierungen
  Genehmigte Änderungen werden sofort an angeschlossene Systeme weitergegeben.

• Multichannel-Datenverteilung
  Liefert Produktinformationen an E-Commerce-Plattformen, ERP-Systeme und Marktplätze aus einer einzigen Quelle der Wahrheit.

• Strikte Datentypen und Einschränkungen
  Erzwingt Formate, Wertebereiche und Pflichtfelder, um Fehler zu reduzieren.

• Kollaborative Workflows und Versionskontrolle
  Unterstützt Mehrbenutzerbearbeitung mit Änderungsverfolgung und Genehmigungsprozessen.

• Such- und Filterfunktionen
  Ermöglicht effizientes Abfragen großer Produktkataloge.

Migrationsmethoden: Kurzer Vergleich

Manueller Datenimport (empfohlen für die Erstmigration)

Dieser Leitfaden behandelt den manuellen Datenimport über Import-Feeds mit CSV- oder XLSX-Dateien. Diese Methode ist ideal für Unternehmen, die PIM zum ersten Mal verwenden, da sie nur geringe technische Kenntnisse erfordert und eine sorgfältige Vorbereitung und Prüfung der Daten ermöglicht.

API-Integration

APIs ermöglichen einfache Verbindungen für große Migrationen oder regelmäßige Updates. Obwohl sie sehr effektiv sind, erfordern APIs umfangreiche Entwicklungsressourcen. Sie eignen sich am besten, wenn eine kontinuierliche Synchronisation mit anderen Systemen notwendig ist.

Der PIM-Excel-Migrationsprozess: Schritt für Schritt

Phase 1: Planung vor der Migration

1. Bewertung Ihrer aktuellen Daten

Bevor Sie mit der PIM-Excel-Migration beginnen, prüfen Sie Ihre bestehenden Excel-Daten sorgfältig:

• Identifizieren Sie alle Quellen der Produktinformationen (mehrere Tabellen, Datenbanken, Dateien)
• Dokumentieren Sie die aktuelle Datenstruktur und -organisation
• Zählen Sie die Gesamtanzahl der zu migrierenden Produkte und SKUs
• Identifizieren Sie Datenqualitätsprobleme (Duplikate, Inkonsistenzen, fehlende Werte)
• Entscheiden Sie, welche Daten wesentlich und welche optional sind

2. Passen Sie Ihr PIM-Datenmodell an

Richten Sie das PIM-System vor dem Import an Ihren Geschäftsanforderungen aus:

• Definieren Sie Produkttypen und Klassifizierungen (z. B. Bekleidung, Elektronik, Möbel)
• Erstellen Sie benutzerdefinierte Attribute für Ihre Branche
• Richten Sie Attributgruppen für eine logische Organisation ein (Marketing, Logistik, technische Spezifikationen)
• Konfigurieren Sie Maßeinheiten, Währungen und Sprachen
• Legen Sie Produktbeziehungen und Hierarchien fest

Profi-Tipp: Einige PIM-Systeme ermöglichen den Export eines Beispiel-Feeds, um die erforderliche Datenstruktur zu verstehen. Diesen können Sie als Vorlage für Ihre Importdatei verwenden. Diese Reverse-Engineering-Methode vereinfacht die Vorbereitung. Fortgeschrittene Systeme wie AtroPIM können Export-Feeds automatisch in Import-Feed-Vorlagen umwandeln und die korrekte Spaltenstruktur sowie Namenskonventionen anzeigen.

3. Einrichtung von Basisdaten (Lexika)

Geben Sie Referenzdaten manuell ein, bevor Sie Produkte importieren:

• Maßeinheiten (kg, lb, cm, Zoll)
• Währungen (USD, EUR, GBP)
• Länder und Regionen
• Steuerkategorien
• Produktkategorien und Attributsets

Phase 2: Datenaufbereitung

1. Daten nach Entitätstyp organisieren

Erstellen Sie separate Tabellen oder Dateien für verschiedene Datentypen:

• Produkte – Kerninformationen (SKU, Name, Beschreibung)
• Attribute – Spezifikationen und Merkmale
• Kategorien – Klassifizierung und Taxonomie
• Beziehungen – Produkt-zu-Kategorie, Produkt-zu-Asset-Verknüpfungen
• Assets – Bilder, Videos, Dokumente
• Varianten – Größen- oder Farbvariationen
• Preise – Basispreise, Staffelpreise

Die getrennte Strukturierung der Daten bietet Flexibilität und vereinfacht die Fehlerbehebung.

2. Datenstandardisierung umsetzen

Der entscheidende Vorteil von PIM gegenüber Excel ist die strikte Datentypisierung.

PIM-Systeme erzwingen vordefinierte Datentypen für jedes Attribut, validieren Werte beim Eingeben und verhindern falsche Formate. Excel erlaubt flexible Zelleneingaben mit minimaler Kontrolle, was oft zu gemischten oder inkonsistenten Daten führt.

Planen Sie daher Datentypen sorgfältig, da diese Definitionen bestimmen, wie Daten validiert, gespeichert und in allen Systemen geteilt werden, und Fehler später Probleme verursachen können.

Gängige PIM-Datentypen:

• String/Text – Produktnamen, Markennamen, Kurzbeschreibungen (begrenzte Zeichen)
• HTML/Rich Text – Lange Beschreibungen, formatierter Inhalt
• Integer – Mengen, Stückzahlen, Ganzzahlen
• Float/Dezimal – Preise, Gewichte, Abmessungen
• Boolean – Ja/Nein-Felder (Auf Lager, Highlight, Auslaufartikel)
• Datum/DatumZeit – Veröffentlichungsdatum, Ablaufdatum, Garantiezeit
• Liste/Dropdown – Vordefinierte Werte (Farben, Größen, Kategorien)
• Mehrfachauswahl – Mehrere Werte aus einer vordefinierten Liste
• Bereich – Wertebereiche wie „10–20 cm“ (benötigt spezielle Formatierung)
• URL – Links zu externen Ressourcen oder Assets

Best Practices:

• Verwenden Sie numerische Typen (Integer, Float) für Werte, die Berechnungen oder Filter erfordern
• Setzen Sie Dropdown-Listen für standardisierte Werte ein, um Konsistenz sicherzustellen
• Nutzen Sie Boolean-Felder für einfache Ja/Nein-Attribute
• Formatieren Sie Daten konsistent (ISO-Format: YYYY-MM-DD empfohlen)
• Speichern Sie Maßeinheiten in separaten Spalten – trennen Sie numerische Werte und Einheiten (z. B. „weight_value“ und „weight_unit“ statt „10kg“)
• Teilen Sie kombinierte Werte in mehrere Spalten auf – Wertebereiche wie „10..20mm“ sollten in drei separate Spalten aufgeteilt werden: „range_min“ (10), „range_max“ (20) und „range_unit“ (mm). Diese Struktur ermöglicht korrektes Filtern und Datenvalidierung.

3. Daten bereinigen und validieren

Beheben Sie Qualitätsprobleme vor dem Import:

• Duplikate entfernen – identifizieren und zusammenführen
• Formate standardisieren – konsistente Datumsformate, Währungssymbole, Maßeinheiten
• Fehler korrigieren – Rechtschreibfehler, ungültige Werte, Formatierungsprobleme
• Lücken füllen – fehlende Pflichtfelder ergänzen
• Werte normalisieren – Varianten vereinheitlichen (z. B. „Blue“, „blue“, „BLUE“ → „Blue“)
• Referenzen validieren – sicherstellen, dass Kategorie-IDs, Attribut-Codes existieren

Für großflächige Transformationen können ETL-Tools wie Talend, Apache NiFi, Pentaho oder Microsoft Power Query (in Excel integriert) genutzt werden.

4. Excel-Spalten den PIM-Feldern zuordnen

Erstellen Sie ein Mapping-Dokument, das Ihre Excel-Struktur mit den PIM-Anforderungen abgleicht:

Mapping-Beispiele:

Beispiel: Aufteilen kombinierter Werte

Anstatt kombinierte Maße in einer Spalte zu speichern:

Verwenden Sie separate Spalten für jede Komponente:

Diese Struktur ermöglicht korrekte Datenvalidierung und Filterung und stellt die Kompatibilität mit PIM-Bereichs-Datentypen sicher.

Phase 3: Durchführung

1. Import-Dateien vorbereiten

• CSV verwenden für große Datensätze (schnellere Verarbeitung, zuverlässiger)
• XLSX verwenden bei mehreren Tabs zur Organisation während der Vorbereitung
• Vor dem finalen Import immer in CSV konvertieren für beste Leistung

Checkliste für die Dateivorbereitung:

• Spaltenüberschriften entsprechen genau den PIM-Feldnamen
• Alle Pflichtfelder sind ausgefüllt
• Datentypen korrekt formatiert
• Keine leeren Zeilen zwischen den Daten
• UTF-8-Kodierung für Sonderzeichen
• Ein Entitätstyp pro Datei
• Separate Dateien für jede Produktklassifizierung – unterschiedliche Produkttypen (Elektronik, Bekleidung, Möbel) sollten eigene Importdateien haben, da jede Klassifizierung eigene Attributsets verwendet

2. Assets effizient importieren

Methode 1: URL-Verweise (empfohlen)

Fügen Sie direkte URLs zu Bildern und Dateien in Ihren Import-Feed ein:

product_sku,image_url PROD-001,https://example.com/images/product001.jpg PROD-002,https://example.com/images/product002.jpg

Der Importprozess ist schneller, Dateien werden automatisch verknüpft und ein manueller Upload entfällt. Unterstützt auch Bilder auf CDN oder externen Servern.

Methode 2: Bulk-Upload mit Asset-Verknüpfung

Für lokal gespeicherte Dateien:

1. Alle Bilder/Dateien in die PIM-Medienbibliothek hochladen
2. Interne Dateibezeichner oder Pfade notieren
3. Import-Feed erstellen, der Produkte mit hochgeladenen Assets verknüpft
4. Beziehungsdatei importieren

Profi-Tipp: Importieren Sie Hauptproduktbilder und zusätzliche Assets in einem Importvorgang, um die korrekte Verknüpfung zu erhalten.

3. Testimport durchführen

Vor der vollständigen Migration immer testen:

1. 10–20 repräsentative Produkte verschiedener Typen auswählen
2. Testimport durchführen
3. Importierte Daten in der PIM-Oberfläche prüfen
4. Fehlerprotokolle auf Probleme überprüfen
5. Datenanzeige auf allen Kanälen prüfen (E-Commerce, Mobile usw.)
6. Beziehungen validieren (Kategorien, Assets, Varianten)

Typische Testimport-Fehler: fehlerhafte Feldzuordnung, Datentyp-Abweichungen, fehlende Pflichtfelder, falsche Kategoriezuweisungen, defekte Bildlinks, Formatierungsprobleme in Beschreibungen.

4. Vollständige Migration durchführen

Nach erfolgreichem Test:

1. Zuerst Basisdaten importieren (Kategorien, Attribute, Lexika)
2. Hauptproduktdaten importieren
3. Produktbeziehungen importieren (Kategoriezuweisungen, verwandte Produkte)
4. Assets importieren und mit Produkten verknüpfen
5. Varianten und Preise importieren
6. Zusätzliche Metadaten importieren

5. Post-Import-Validierung

Nach dem Import:

• PIM-Fehlerprotokolle auf Importfehler prüfen
• Vollständigkeit der Daten überprüfen (alle erwarteten Produkte importiert)
• Datenkonsistenz prüfen (Felder korrekt gefüllt)
• Produktsuche und Filter testen
• Multichannel-Distribution validieren
• Bild- und Dateiverknüpfungen überprüfen

Bei Fehlern: spezifische Probleme aus den Protokollen dokumentieren, Daten in den Quelldateien korrigieren, nur fehlerhafte Datensätze erneut importieren (falls PIM inkrementelle Updates unterstützt) und Korrekturen validieren.

Phase 4: Optimierung und Abschluss

1. Attribute nach Anwendungsfall organisieren

Strukturieren Sie Attribute basierend auf ihrem Verwendungszweck:

• Kundenorientiert (sichtbar auf Produktseiten): Produkttitel, Funktionen, Spezifikationen, Werbetags
• Marketing (Kampagnen und SEO): Meta-Beschreibungen, Keywords, Marketingtexte, Suchbegriffe
• Betrieb (intern): Lagerstandort, Lieferanteninformationen, interne Notizen, Kostendaten
• Support (Kundenservice): Garantieinformationen, Links zu Handbüchern, Troubleshooting-Anleitungen

Diese Trennung stellt sicher, dass Kunden nur relevante Informationen sehen, während Teams Zugriff auf die benötigten Betriebsdaten haben.

2. Produktklassifikationen optimieren

Bereiten Sie separate Importdateien für jede Produktklassifizierung vor, da unterschiedliche Klassifikationen eigene Attributsets benötigen:

• Elektronik: technische Spezifikationen (Spannung, Stromverbrauch, Konnektivitätsstandards, Prozessortyp)
• Bekleidung: Größenangaben, Materialzusammensetzung, Pflegehinweise, Passform
• Möbel: Abmessungen, Gewichtskapazität, Montageanforderungen, Oberflächenmaterial
• Lebensmittel: Nährwerte, Allergene, Ablaufdatum, Lagerbedingungen

Warum separate Dateien wichtig sind: Jede Produktklassifizierung verwendet unterschiedliche Attributsets. Klassifizierungsspezifische Importdateien enthalten nur relevante Spalten für diesen Produkttyp, was den Importprozess sauberer und effizienter macht. Beispielsweise enthält die Datei für Elektronik „voltage“ und „warranty_period“, während die Bekleidungsdatei „fabric_type“ und „care_instructions“ hat, ohne Überschneidungen. Dies reduziert die Dateikomplexität und minimiert Fehler.

3. Laufende Daten-Governance einführen

Richten Sie Prozesse ein, um die Datenqualität nach der Migration aufrechtzuerhalten:

• Datenverantwortlichkeiten und Zuständigkeiten definieren
• Richtlinien und Standards für Dateneingaben erstellen
• Genehmigungs-Workflows für Änderungen implementieren
• Regelmäßige Datenqualitätsprüfungen planen
• Teammitglieder zu PIM-Best-Practices schulen

Best Practices für eine erfolgreiche Excel-PIM-Datenmigration

Vor dem Import

Bevor Sie Daten importieren, ist es wichtig, die Datenstruktur Ihres PIM zu verstehen, indem Sie Beispieldaten exportieren, um das erforderliche Format zu sehen. Beginnen Sie mit sauberen Daten und beheben Sie Qualitätsprobleme vor dem Import, nicht danach. Verwenden Sie die vom PIM-System bereitgestellten Importvorlagen genau wie angegeben und planen Sie Beziehungen, indem Sie vor dem Import abbilden, wie Entitäten miteinander verbunden sind.

Während des Imports

Folgen Sie während des Importprozesses einer logischen Reihenfolge: zuerst Lexika, dann Kategorien, Produkte, Beziehungen und schließlich Assets. Überwachen Sie die Fehlerprotokolle sofort nach jedem Import, um Probleme frühzeitig zu erkennen, und behalten Sie Backup-Dateien, indem Sie die ursprünglichen Excel-Dateien als Referenz aufbewahren.

Nach dem Import

Nach dem Import von Daten aus Excel in das PIM validieren Sie die Daten gründlich über alle Kanäle hinweg, testen die Filter- und Suchfunktionen, um sicherzustellen, dass die Datentypen wie erwartet funktionieren, und dokumentieren den Prozess, indem Sie Mapping-Entscheidungen und Konfigurationen aufzeichnen.

Häufige Fallstricke bei der Excel-PIM-Datenmigration und wie man sie vermeidet

Datentyp-Beschränkungen

Nicht alle PIM-Systeme unterstützen jeden benötigten Datentyp. Um Probleme zu vermeiden, recherchieren Sie vor der Migration, welche Datentypen Ihr PIM unterstützt, testen Sie komplexe Typen wie Bereiche oder Mehrfachwerte frühzeitig, halten Sie Workarounds bereit (zum Beispiel Bereiche als Text speichern, wenn sie nicht nativ unterstützt werden), und berücksichtigen Sie die Flexibilität des PIM, da einige Systeme umfassendere Import-/Export-Funktionen bieten als andere.

Import-/Export-Einschränkungen

Einige PIM-Systeme schränken ein, welche Datentypen importiert werden können, selbst wenn sie im System existieren. Um Probleme zu vermeiden, prüfen Sie die Importdokumentation gründlich, bevor Sie sich für ein PIM entscheiden, testen Sie die Importmöglichkeiten bereits in der Evaluierungsphase, suchen Sie nach Systemen, die eine vollständige Import-/Export-Flexibilität des Datenmodells unterstützen, und vergewissern Sie sich, dass spezifische Datentypen wie Bereiche, Mehrfachauswahl oder benutzerdefinierte Felder sowohl für Import als auch Export unterstützt werden.

Performance-Probleme bei großen Dateien

Große Datensätze können den Import verlangsamen oder zum Absturz bringen. Vermindern Sie dieses Risiko, indem Sie große Dateien in kleinere Chargen aufteilen (je 10.000–50.000 Zeilen), das CSV-Format für bessere Performance verwenden, Importe in Nebenzeiten durchführen und die Batch-Größe schrittweise basierend auf der Systemleistung erhöhen.

Fehler bei der Beziehungsmapping

Produkte können falsch mit Kategorien, Varianten oder Assets verknüpft sein. Um Fehler zu vermeiden, importieren Sie zuerst übergeordnete Entitäten (Kategorien vor Produkten), verwenden Sie konsistente Bezeichner (IDs oder SKUs) über alle Dateien hinweg, prüfen Sie, dass alle referenzierten IDs vor dem Import existieren, und bearbeiten Sie Beziehungen in einem separaten, dedizierten Importschritt.

Probleme mit der Zeichenkodierung

Sonderzeichen können nach dem Import falsch angezeigt werden. Verwenden Sie immer UTF-8-Kodierung für CSV-Dateien, testen Sie Sonderzeichen während eines Testimports, prüfen Sie die Kodierungsanforderungen Ihres PIMs und vermeiden Sie proprietäre Formate.

Fehlende Pflichtfelder

Imports können fehlschlagen, wenn erforderliche Daten fehlen. Dokumentieren Sie vor Beginn alle Pflichtfelder, validieren Sie diese in Excel vor dem Export, nutzen Sie bedingte Formatierung, um leere Pflichtfelder hervorzuheben, und führen Sie Vollständigkeitsprüfungen vor dem Import durch.

Fazit

Die Migration von Excel zu PIM transformiert die Produktdatenverwaltung von einem manuellen, fehleranfälligen Prozess zu einem automatisierten, skalierbaren System. Die anfängliche Investition in eine sorgfältige Migration zahlt sich durch höhere Datenqualität, Effizienz und Skalierbarkeit aus. Eine gut durchgeführte PIM-Migration legt die Grundlage für Wachstum und Multi-Channel-Erfolg.

Denken Sie daran: Migration ist nicht nur eine technische Aufgabe, sondern auch eine Chance, Daten-Governance-Praktiken einzuführen, die Ihrem Unternehmen über Jahre hinweg dienen. Nehmen Sie sich die Zeit, es richtig zu machen, und Ihr PIM-System wird ein unschätzbares Asset für Produktmanagement, Marketing und Vertrieb.