Effiziente Bildsuche dank automatischer Übersetzung von Shutterstock-Keywords mit DeepL

Seit unserer Firmengründung haben wir uns auf individuelle Softwarelösungen spezialisiert. Im Vergleich zu Standardsoftware stehen wir dabei immer wieder vor neuen Herausforderungen, da wir mehr Freiheitsgrade in der Umsetzung unserer Kundenanforderungen – im Vergleich zu Standard-Software - haben. In diesem Blog-Post beschreibe ich, wie wir das Digital-Asset-Management-System (kurz: DAM) eines unserer Kunden um eine automatisierte Übersetzung der Keywords von Shutterstock-Bildern erweitert haben.

Unser Kunde nutzt Shutterstock-Bilder als Basis für zahlreiche Marketingkampagnen und stellt sie sowohl internen als auch externen Mitarbeitern in Agenturen aus dem DACH-Raum mit Hilfe des von uns eingeführten DAM zur Verfügung. Bisher wurden die Bilder manuell in das DAM hochgeladen und die Keywords ebenso manuell übersetzt. Unser Ziel war es, diesen Prozess zu digitalisieren und zu optimieren.

Daher haben wir zunächst einen Batch entwickelt, der in konfigurierbaren Abständen läuft und die Shutterstock-API nutzt, um die erworbenen Bilder herunterzuladen und in das DAM hochzuladen. Die Keywords wurden im DAM in englischer Sprache von den original Shutterstock-Bildern beim Hochladen übernommen und mussten anschließend übersetzt oder gelöscht werden, falls diese nicht in die Klassifizierung unseres Kunden passten. Da jedes Bild über 20-40 Keywords verfügt, ist dieser Prozess äußerst zeitaufwändig.

Wir haben nun eine Web-Applikation mit einer Datenbank dazwischengeschaltet. In der Datenbank werden alle Übersetzungen gespeichert. Wenn ein Keyword bereits in der Datenbank vorhanden ist, ist keine Anfrage an die REST-API von DeepL erforderlich. Nur wenn ein Keyword noch nicht übersetzt wurde, wird eine Anfrage an DeepL gestellt. Die automatisch generierten Übersetzungen können jederzeit geändert werden, falls sie nicht passen. Es ist auch möglich, eine Übersetzung zu unterdrücken, wenn sie nicht benötigt wird. In diesem Fall erscheint das Keyword gar nicht im DAM und muss auch nicht gelöscht werden.

Durch die automatische Übersetzung der Keywords bietet unser auf Open-Source basierendes DAM-System folgende Vorteile für unseren Kunden:

• Konsistente Klassifizierung: Durch die automatische Übersetzung der Keywords wird sichergestellt, dass alle Assets im DAM-System mit denselben Schlüsselwörtern versehen werden. Dadurch bleibt die Klassifizierung konsistent und das Auffinden von Assets wird erleichtert.
• Zeiteinsparungen: Die automatische Übersetzung der Keywords spart Zeit und Ressourcen, da manuelle Übersetzungen vermieden werden können. Auf diese Weise haben Benutzer mehr Zeit für wichtige Aufgaben und können Ressourcen effektiver einsetzen.

Excel wird häufig als Allzweckwerkzeug in Unternehmen betrachtet und wird auch oft für die Digitalisierung von Prozessen eingesetzt. Generell ergeben sich jedoch meistens folgende Nachteile, wenn Excel zur Digitalisierung von Prozessen eingesetzt wird:

• Fehleranfälligkeit: Excel-Dokumente sind anfällig für Fehler, insbesondere wenn sie von mehreren Personen bearbeitet werden. Ein einfacher Tippfehler oder eine falsch eingestellte Formel kann zu falschen Ergebnissen führen, die schwer zu erkennen sein können.
• Mangelnde Integration: Excel ist nicht immer gut integriert in andere Geschäftsprozesse und Systeme. Es kann schwierig sein, Excel-Dokumente in andere Tools oder Anwendungen zu integrieren, was zu inkonsistenten Daten und ineffizienten Arbeitsabläufen führen kann.
• Skalierbarkeit: Excel ist möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn Sie planen, komplexe Prozesse mit vielen Schritten und Teilnehmern zu digitalisieren. Je größer die Prozesse werden, desto schwieriger wird es, sie in Excel zu verwalten.
• Sicherheitsrisiken: Excel-Dokumente können sicherheitsanfällig sein, insbesondere wenn sie sensible Daten enthalten. Die Dateien können leicht verloren gehen oder gestohlen werden, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesichert und geschützt werden.
• Aufwendige Wartung: Wenn Sie viele Excel-Dokumente zur Digitalisierung Ihrer Prozesse verwenden, kann es schwierig werden, sie alle auf dem neuesten Stand zu halten. Jedes Mal, wenn Änderungen vorgenommen werden, müssen die betroffenen Dokumente aktualisiert und geprüft werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktionieren.

Durch unsere Implementierung zur automatischen Übersetzung von Shutterstock-Keywords mit DeepL konnten wir unseren Kunden eindrucksvoll zeigen, wie Technologie und Digitalisierung zu einer effizienteren Arbeitsweise und einer höheren Qualität beitragen können. Unsere webbasierte Lösung greift dabei auf eine Datenbank zurück und ermöglicht eine automatisierte Übersetzung von Keywords, was unseren Kunden Vorteile wie eine konsistente Klassifizierung und signifikante Zeitersparnisse gegenüber einer manuellen Übersetzung bietet. Im Vergleich zu Excel-basierten Lösungen ist unsere Implementierung nicht nur sicherer, sondern auch effizienter und skalierbarer, da sie eine höhere Integration und weniger Fehleranfälligkeit aufweist. Wir sind stolz darauf, unseren Kunden innovative Lösungen anbieten zu können, die ihre Arbeitsprozesse optimieren und ihre Zufriedenheit erhöhen. Unser Projekt zeigt auch, dass selbst kleine und einfache Prozesse von der Digitalisierung profitieren können.

Nutzen auch Sie Excel-basierte Arbeitsprozesse, die nicht optimal laufen und fragen sich, ob nicht auch eine kleine Lösung zu effizienteren Arbeitsabläufen führen könnte? Dann zögern Sie nicht und sprechen uns an! Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte und innovative Lösungen an, die auf Ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind.