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?
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.
Veelgemaakte fouten met Data Cleansing
- Veel bedrijven zien data cleansing als een eenmalige taak. Zonder een vast proces komen fouten echter snel weer terug in uw systeem.
- Alleen fouten verbeteren is niet genoeg. Pak ook de bron van de fouten aan. Zo voorkomt u dat er steeds nieuwe, onjuiste data binnenkomt.
- Handmatige data cleansing werkt niet voor grote hoeveelheden data. Het kost te veel tijd en u maakt snel fouten. Deze methode groeit niet mee met uw bedrijf.
- Start niet zonder duidelijke regels of doelen. Bepaal vooraf wat goede data precies is. Zo kunt u meten of de data cleansing succesvol is.
- Luister naar de mensen die de data dagelijks gebruiken. Als u hun wensen negeert, sluiten de regels voor het opschonen niet aan bij de praktijk.
Tips voor Data Cleansing
- Stel duidelijke regels op voor uw data. Bepaal wat goede data is voordat u start met opschonen.
- Gebruik software om data automatisch op te schonen. Dit verwijdert dubbele gegevens en zorgt voor een vaste structuur.
- Herstel fouten direct bij de bron. Controleer de invoerpunten om te voorkomen dat fouten zich verder verspreiden.
- Start met de belangrijkste informatie. Focus eerst op productdata die de grootste invloed heeft op uw verkoop.
- Controleer uw data op vaste momenten. Gebruik rapporten om te zien of de informatie na het opschonen nog steeds klopt.
Trends rondom 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 voor 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.