Back to E-commerce Dictionary

Data Cleansing

Data management1/5/2026Intermediate Level

Data cleansing is het proces van het detecteren en corrigeren of verwijderen van corrupte, inaccurate of irrelevante records uit een dataset.

What is Data Cleansing? (Definition)

Data cleansing is een proces waarbij u fouten en onjuistheden in uw gegevens opspoort en herstelt. Het wordt ook wel data scrubbing of data purification genoemd. U verwijdert hiermee dubbele informatie, corrigeert spelfouten en vult ontbrekende waarden aan. Het doel is een betrouwbare dataset die u direct kunt gebruiken voor uw webshop of marketing. Dit proces is cruciaal voor een goede klantervaring. Als uw productdata niet klopt, maken klanten sneller fouten bij hun bestelling. Tijdens het opschonen standaardiseert u ook formaten, zoals maten en gewichten. Zo staan alle gegevens op dezelfde manier in uw systeem. Dit voorkomt verwarring bij zowel uw medewerkers als uw klanten. Een PIM systeem zoals WISEPIM helpt u om dit proces grotendeels te automatiseren. De software herkent patronen en signaleert afwijkingen in uw data. Voor de meest complexe fouten blijft menselijke controle echter belangrijk. Zo garandeert u de hoogste kwaliteit van uw productinformatie en voorkomt u verkeerde zakelijke beslissingen.

Why Data Cleansing is Important for E-commerce

Data cleansing is het proces waarbij u fouten in uw productgegevens opspoort en herstelt. In e-commerce is goede data onmisbaar voor uw succes. Foutieve informatie zorgt namelijk voor ontevreden klanten en veel retourzendingen. Als een klant een product ontvangt met andere afmetingen dan in de webshop staan, verliest u hun vertrouwen. Dit schaadt uw merk en leidt tot misgelopen omzet. Data cleansing zorgt ervoor dat uw productinformatie overal klopt en betrouwbaar blijft. Een PIM systeem werkt het beste wanneer de data van hoge kwaliteit is. U voert data cleansing bij voorkeur uit voordat u gegevens in het PIM systeem zet. Zo voorkomt u dat fouten uit bronbestanden in uw systeem terechtkomen. Ook na de import blijft dit een belangrijke taak. Door uw data regelmatig op te schonen, voorkomt u dat informatie veroudert of inconsistent wordt. Dit helpt u om klanten altijd de juiste informatie te tonen.

Examples of Data Cleansing

  • 1Een retailer ziet dat productgewichten in het PIM verschillen. Sommige staan in gram en andere in kilo. De retailer gebruikt data cleansing om alle gewichten om te zetten naar kilogrammen.
  • 2Een webshop vindt dubbele producten in de database door verschillende ID's van leveranciers. Het bedrijf voegt deze dubbele items samen tot één kloppend productoverzicht.
  • 3Een kledingmerk herstelt spelfouten in de kleurgegevens, zoals 'blak' naar 'black'. Ook maken ze kleurnamen overal gelijk door 'navy blue' te veranderen in 'navy'.
  • 4Een elektronicawinkel ziet dat er garantie-informatie mist bij een serie nieuwe producten. De winkel vult deze lege velden automatisch aan met informatie uit een betrouwbare bron.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM controleert uw data direct tijdens de import met slimme validatieregels. Het systeem herkent fouten voordat ze in de database komen. Hierdoor hoeft u achteraf minder data handmatig op te schonen.
  • U stelt in WISEPIM vaste formaten in voor alle eenheden en productkenmerken. Dit zorgt voor een uniforme productcatalogus. Zo voorkomt u fouten in de datakwaliteit voordat ze een probleem vormen.
  • Gebruik workflows om afwijkende data direct naar de juiste medewerker te sturen voor controle. Medewerkers beoordelen en corrigeren de gegevens in een vaste volgorde. Dit maakt het opschonen van uw data efficiënt en nauwkeurig.
  • WISEPIM bewaart al uw productgegevens op één centrale plek. Dit voorkomt losse databestanden met verschillende of verouderde informatie. Het maakt het beheer en het opschonen van uw data een stuk eenvoudiger.

Common Mistakes with Data Cleansing

  • Bedrijven zien data cleansing vaak als een eenmalige klus. Zonder een vast proces komen fouten echter snel weer terug in uw systeem.
  • Alleen de fouten verbeteren is niet genoeg. Als u de bron van de fouten niet aanpakt, blijft er continu nieuwe, onjuiste data binnenkomen.
  • Handmatige data cleansing is niet geschikt voor grote datasets. Het kost te veel tijd, is erg foutgevoelig en schaalt niet mee met uw groei.
  • Beginnen zonder duidelijke regels of metrics maakt succes onzichtbaar. U moet vooraf bepalen wat goede data is om de voortgang te kunnen meten.
  • De wensen van stakeholders negeren leidt tot problemen. De regels voor het opschonen sluiten dan niet aan bij hoe het bedrijf de data echt gebruikt.

Tips for Data Cleansing

  • Maak duidelijke regels voor uw data. Bepaal wat goede data precies is voordat u begint met opschonen.
  • Gebruik software om data automatisch op te schonen. Dit verwijdert dubbele gegevens en zorgt voor een vaste indeling.
  • Los fouten direct op bij de bron. Controleer waar u data invoert om te voorkomen dat fouten zich verspreiden.
  • Begin met de belangrijkste informatie. Richt u eerst op productdata die de meeste invloed heeft op uw verkoop.
  • Controleer uw data regelmatig. Gebruik rapporten om te zien of de informatie na het opschonen nog steeds klopt.

Trends Surrounding Data Cleansing

  • AI-driven data quality: Gebruikmaken van machine learning voor geautomatiseerde anomaliedetectie, patroonherkenning en voorspellende datakwaliteit om proactief fouten te identificeren en te corrigeren.
  • Real-time data cleansing: Verschuiving van batchverwerking naar real-time cleansing wanneer data systemen binnenkomt, wat zorgt voor onmiddellijke data-integriteit voor operationele beslissingen.
  • Integratie met MDM en PIM: Nauwere integratie van data cleansing functionaliteiten binnen Master Data Management (MDM) en Product Information Management (PIM) systemen voor een uniforme benadering van data governance.
  • Data observability: Implementatie van tools die continue monitoring en inzichten bieden in datakwaliteit, wat directe interventie en root cause analyse mogelijk maakt.
  • Automated data remediation: Automatisering gebruiken om veelvoorkomende datafouten niet alleen te identificeren, maar ook automatisch te corrigeren op basis van vooraf gedefinieerde regels en AI-modellen.

Tools for Data Cleansing

  • WISEPIM: Biedt robuuste data validatie-, verrijkings- en cleansing-functionaliteiten, centraliseert productdata om hoge kwaliteit te waarborgen voor alle e-commerce kanalen.
  • Akeneo PIM: Biedt uitgebreide data governance en kwaliteitsregels om consistente, accurate en complete productinformatie te handhaven.
  • Salsify PIM: Bevat tools voor data validatie, verrijking en kwaliteitscontroles, zodat productdata klaar is voor diverse afzetkanalen.
  • Talend Data Quality: Een specifieke oplossing voor data profiling, cleansing en matching over diverse datasets, vaak geïntegreerd in bredere datamanagementstrategieën.
  • Informatica Data Quality: Een enterprise-grade platform dat uitgebreide mogelijkheden biedt voor datakwaliteitsbeoordeling, monitoring en remediëring over complexe datalandschappen.

Related Terms

product data qualitydata validationdata normalizationdata enrichmentmaster data management mdmproduct data harmonization

Also Known As

Data ScrubbingData PurificationData Quality Remediation