Data Cleansing
Data cleansing is het proces van het detecteren en corrigeren of verwijderen van corrupte, inaccurate of irrelevante records uit een dataset.
Wat is Data Cleansing? (Definitie)
Data cleansing is het proces van het opsporen en herstellen van fouten in uw gegevens. Het wordt ook wel data scrubbing genoemd. U verwijdert hiermee dubbele informatie en corrigeert spelfouten. Ook vult u ontbrekende gegevens aan. Het doel is een betrouwbare dataset voor uw webshop of marketing. Schone data zorgt voor een betere klantervaring. Als productinformatie niet klopt, maken klanten vaker fouten bij hun bestelling. Tijdens het opschonen maakt u formaten zoals maten en gewichten gelijk. Zo staan alle gegevens op dezelfde manier in uw systeem. Dit voorkomt verwarring bij uw medewerkers en klanten. Een PIM systeem zoals WISEPIM helpt u om dit proces te automatiseren. De software herkent patronen en ziet afwijkingen in uw data. Voor ingewikkelde fouten blijft controle door mensen nodig. Zo houdt u de kwaliteit van uw productinformatie hoog en voorkomt u verkeerde zakelijke beslissingen.
Waarom Data Cleansing Belangrijk Is voor E-commerce
Data cleansing is het opsporen en herstellen van fouten in uw productgegevens. Het zorgt ervoor dat uw informatie overal klopt en betrouwbaar blijft. In e-commerce is dit essentieel. Foutieve informatie leidt namelijk tot ontevreden klanten en veel retourzendingen. Denk aan een klant die een product ontvangt met andere afmetingen dan in uw webshop staan. Dit schaadt het vertrouwen in uw merk en kost u omzet. Een PIM systeem werkt het beste met data van hoge kwaliteit. 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 komen. Ook na de import blijft het opschonen van data een belangrijke taak. Hiermee voorkomt u dat informatie veroudert of inconsistent wordt. Met WISEPIM houdt u uw productdata eenvoudig schoon en actueel. Zo toont u uw klanten altijd de juiste informatie.
Voorbeelden van Data Cleansing
- 1Een retailer ziet dat gewichten 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 items samen tot één overzicht. Zo voorkomt u verwarring bij de klant.
- 3Een kledingmerk herstelt spelfouten in de kleuren, zoals 'blak' naar 'black'. Ook maken ze kleurnamen overal gelijk. Ze veranderen bijvoorbeeld 'navy blue' in 'navy'. Dit helpt klanten bij het filteren.
- 4Een elektronicawinkel ziet dat er garantie-informatie mist bij nieuwe producten. De winkel vult deze lege velden automatisch aan met data uit een andere bron. Zo is uw productinformatie snel weer compleet.
Hoe WISEPIM Helpt
- WISEPIM controleert uw data direct tijdens de import met slimme regels. Het systeem herkent fouten voordat ze in de database komen. U hoeft hierdoor minder gegevens handmatig aan te passen.
- U stelt in WISEPIM vaste formaten in voor alle eenheden en kenmerken. Dit zorgt voor een overzichtelijke productcatalogus. U voorkomt hiermee fouten in de datakwaliteit voordat deze een probleem vormen.
- Gebruik workflows om afwijkende data direct naar de juiste medewerker te sturen. Medewerkers beoordelen en verbeteren de gegevens in een vaste volgorde. This maakt het opschonen van uw data snel en nauwkeurig.
- WISEPIM bewaart al uw productgegevens op één centrale plek. Dit voorkomt losse bestanden met verschillende of verouderde informatie. Het beheer en het opschonen van uw data wordt hierdoor een stuk eenvoudiger.