Data Cleansing

Definitie

Data cleansing, ook bekend als data scrubbing of data purification, is het systematische proces van het identificeren en corrigeren van fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden binnen een dataset. Dit omvat het detecteren van incorrecte, onvolledige of irrelevante informatie en het vervolgens wijzigen, vervangen of verwijderen ervan om de datakwaliteit te verbeteren. Het doel is om een schone, betrouwbare en gestandaardiseerde dataset te produceren die kan worden gebruikt voor diverse bedrijfsactiviteiten zonder te leiden tot gebrekkige beslissingen of slechte klantervaringen. Het proces omvat doorgaans stappen zoals het parsen van data om afwijkingen te identificeren, het standaardiseren van formaten (bijv. datumformaten, maateenheden), het dedupliceren van records, het corrigeren van spelfouten en het aanvullen van ontbrekende waarden met behulp van logische inferentie of externe bronnen. Effectieve data cleansing vereist zowel geautomatiseerde tools als menselijk toezicht om complexe datakwaliteitsproblemen aan te pakken die algoritmen alleen mogelijk missen.

Waarom Het Belangrijk Is voor E-commerce

Voor e-commerce is productdata van hoge kwaliteit van het grootste belang. Slechte datakwaliteit, vaak aangepakt door data cleansing, leidt tot verkeerd geïnformeerde klanten, hoge retourpercentages, geschaad merkimago en verloren verkopen. Onjuiste productafmetingen kunnen bijvoorbeeld verzendfouten veroorzaken, terwijl inconsistente beschrijvingen kopers in verwarring brengen. Data cleansing zorgt ervoor dat de productinformatie die aan klanten wordt gepresenteerd accuraat, consistent en betrouwbaar is. PIM systemen zijn cruciaal voor het handhaven van datakwaliteit, en data cleansing is een essentiële pre-PIM of doorlopende PIM activiteit. Voordat data in een PIM wordt opgenomen, zorgt cleansing ervoor dat alleen data van hoge kwaliteit het systeem binnenkomt. Na de opname voorkomen regelmatige cleansing processen dat de data na verloop van tijd degradeert, vooral bij het integreren van data uit meerdere bronnen of het beheren van frequente productupdates. Deze continue inspanning ondersteunt effectief productdata management en een positieve klantervaring.

Voorbeelden

• Een retailer ontdekt dat productgewichten in hun PIM inconsistent zijn (sommige in kg, sommige in gram) en gebruikt data cleansing om alle gewichten te standaardiseren naar kilogrammen.
• Een e-commerce merk vindt dubbele productvermeldingen voor hetzelfde artikel door verschillende leveranciers-ID's en voegt deze samen tot één, schoon record.
• Een modebedrijf corrigeert spelfouten in productkleur attributen ('blak' naar 'black') en standaardiseert kleurnamen ('navy blue' naar 'navy') in hun hele catalogus.
• Een elektronicawinkel identificeert ontbrekende garantie-informatie voor een reeks nieuwe producten en gebruikt een geautomatiseerd proces om deze velden aan te vullen vanuit een betrouwbare bron.

Hoe WISEPIM Helpt

• Data Import Validation: WISEPIM maakt robuuste validatieregels mogelijk tijdens data-ingestion, waardoor inconsistenties worden gemarkeerd of gecorrigeerd voordat ze het systeem binnenkomen, wat de noodzaak van uitgebreide post-import cleansing vermindert.
• Standaardisatiefuncties: Gebruik de mogelijkheden van WISEPIM om eenheden, formaten en attribuutwaarden te standaardiseren in uw productcatalogus, waardoor veelvoorkomende datakwaliteitsproblemen proactief worden voorkomen.
• Workflow voor correcties: Implementeer workflows voor data stewards om gemarkeerde data te beoordelen, goed te keuren en te corrigeren, zodat cleansing processen efficiënt en nauwkeurig worden beheerd.
• Gecentraliseerde databron: Door te dienen als de enige bron van waarheid, minimaliseert WISEPIM datasilo's waar inconsistenties vaak ontstaan, wat het lopende datakwaliteitsbeheer en de cleansing inspanningen vereenvoudigt.

Gerelateerde Termen

Ook Bekend Als