claude-08-07/memory/project-08-07-datenveredelung.md

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project-08-07-datenveredelung	Offline-Batch-Anreicherung der Würth-Daten (Branche, Geo, Dedup, Modul-Klartext) — eigener verkäuflicher Use Case	type project

Die Daten werden offline einmalig veredelt (nicht live in der Demo), und die Demo läuft auf dem fertigen, sauberen Datensatz. Die Anreicherung ist selbst ein verkäuflicher Use Case: Stammdaten-Veredelung / Data Quality — vorhandene Kundendaten klassifizieren, vervollständigen, vereinheitlichen; anschlussfähig fürs CRM (Segmentierung, Zielgruppen, Cross-Sell).

Branche zuordnen (dreistufig):

1. LLM auf Firmenname — ~70 % eindeutig aus dem Namen (Elektro, Heizung/Sanitär/Klima, Holz/Zimmerei, Bau/Dach, Kfz/Autohaus, öffentlich/Stadtwerke, Fördertechnik).
2. Modulprofil aus artikel_data_json als Korrektur/Fallback für ~30 % generische Namen (Eigennamen, „Gloria", „SOS", „lean GmbH").
3. Web-Anreicherung mit Name + PLZ (offline, gecacht) — hebt Trefferquote auf ~100 %, liefert echte Branche, Größe, Gewerk; bestätigt Treffer über Firmensitz. Unsichere Matches als „unbestätigt" markieren, nicht raten.

Weitere Veredelung:

• Kunde: Dublettenauflösung + Kunden-ID (gleiche Firma mehrfach), Geo aus PLZ (Ort/Region/Koordinaten), Rechtsform normieren, Land vereinheitlichen, Segment (Handwerk/Industrie/Flotte/öffentlich).
• Fahrzeug: leere fzg_*-Felder aus Modulen/Radstand-Codes inferieren (Fahrzeugklasse, Aufbautyp).
• Artikel/Konfiguration (größter Hebel): modul_id → lesbarer Klartext + Kategorie (Boden, Regal, Befestigung, Montageset); Konfigurationsprofil-Label („Elektriker-Setup"); Komplexitätsmaß (Anzahl Komponenten).
• Preise/Kennzahlen: Datum aus Schlüssel als echtes Feld; Auftragswert-, Rabatt-, Margenklasse; Conversion-Label aus quotation_state.
• Bereinigung zuerst: HTML-Entities/Encoding, Whitespace; Konsistenz-Flags (Struktur ↔ Stückliste, Summen nachrechnen).

Reihenfolge: Bereinigung + Modul-Klartext → Kunde/Geo/Branche → abgeleitete Kennzahlen.