Back to E-commerce Dictionary

Data Lake voor Productdata

Data management1/5/2026Advanced Level

Een gecentraliseerde opslagplaats voor het opslaan van grote hoeveelheden ruwe, ongestructureerde en semi-gestructureerde productdata uit verschillende bronnen, voordat deze wordt verwerkt of gestructureerd.

What is Data Lake voor Productdata? (Definition)

Een data lake voor productdata is een grote digitale opslagplaats waar u alle informatie over uw producten bewaart in de oorspronkelijke vorm. In tegenstelling tot een gewone database heeft een data lake geen vaste indeling nodig voordat u gegevens opslaat. U bewaart er gestructureerde gegevens uit een ERP in, maar ook minder geordende informatie zoals productfeeds, klantbeoordelingen of sensordata. Omdat de data onbewerkt blijft, behoudt u alle details voor latere analyses. Dit maakt een data lake anders dan een traditioneel data warehouse, waar gegevens direct in een strakke structuur moeten passen. Voor veel bedrijven dient het als een centraal verzamelpunt. U brengt hier eerst alle verschillende bronnen samen. Daarna kunt u de juiste informatie filteren en doorsturen naar een PIM systeem voor het dagelijkse beheer van uw productinformatie.

Why Data Lake voor Productdata is Important for E-commerce

Een Data Lake voor Productdata is een centrale opslagplaats voor alle onbewerkte informatie over uw producten. U slaat hier grote hoeveelheden data op in hun oorspronkelijke vorm. Dit kan gaan over teksten, afbeeldingen, video's of technische specificaties. U bewaart deze gegevens ook als u nog niet direct weet hoe u ze gaat gebruiken. In e-commerce helpt deze ruwe data u bij het maken van slimme analyses. U kunt hiermee bijvoorbeeld trends voorspellen of prijzen automatisch aanpassen. Ook voor AI en machine learning is deze verzameling onmisbaar om patronen te ontdekken. Een data lake werkt goed samen met een PIM. Het is de eerste verzamelplek voor alle binnenkomende gegevens. U stuurt de relevante data daarna door naar de PIM voor uw webshop. De rest van de informatie blijft in het data lake staan voor onderzoek en toekomstig gebruik. Zo houdt u uw PIM schoon en overzichtelijk.

Examples of Data Lake voor Productdata

  • 1Een elektronicawinkel bewaart productgegevens van concurrenten, verkoopcijfers en klantbeoordelingen in een data lake. Zo verzamelen zij alle ruwe informatie op één centrale plek.
  • 2Een modemerk gebruikt een data lake om berichten van social media en labels van foto's op te slaan. Zij bewaren dit samen met de vaste kenmerken van hun kleding.
  • 3Een fabrikant van slimme apparaten verzamelt gegevens over het gebruik van hun producten in een data lake. Deze informatie helpt hen om betere producten en reclames te maken.
  • 4Bedrijven slaan productinformatie van verschillende leveranciers eerst op in een data lake. Daarna maken zij de gegevens klaar voor gebruik in hun PIM systeem.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM koppelt met data lakes om grote hoeveelheden ruwe data te verzamelen. U verwerkt deze informatie eerst voordat u deze in het PIM-systeem zet.
  • Gebruik analyses uit het data lake om productinformatie in WISEPIM te verbeteren. U voegt hiermee extra details toe die verder gaan dan standaard kenmerken.
  • WISEPIM biedt de structuur voor uw productinformatie terwijl het data lake alle ruwe bestanden beheert. Deze combinatie zorgt voor een schaalbare basis voor uw data.
  • Gebruik het data lake als een flexibele staging area voor data van verschillende leveranciers. U verzamelt hier alle informatie voordat u deze klaarmaakt voor gebruik in WISEPIM.

Common Mistakes with Data Lake voor Productdata

  • U behandelt het data lake als een traditioneel data warehouse. Door te vroeg strikte regels of schema's op te leggen, gaat het nut van het opslaan van ruwe data verloren.
  • U negeert data governance en kwaliteitsregels. Het data lake verandert dan in een 'data swamp' vol onbruikbare data die niet is gelabeld.
  • U voert niet direct sterke beveiliging en compliance in. Dit zorgt voor grote risico's op datalekken en hoge boetes.
  • U gebruikt geen metadata management of data cataloging. Medewerkers kunnen de juiste productdata hierdoor niet vinden, begrijpen of vertrouwen.
  • U vult het data lake zonder een duidelijk doel. Hierdoor verzamelt u veel nutteloze data en betaalt u onnodig hoge opslagkosten.

Tips for Data Lake voor Productdata

  • Maak direct duidelijke afspraken over het beheer en de kwaliteit van uw gegevens. Zo voorkomt u dat het data lake verandert in een onoverzichtelijke 'data swamp' vol onbruikbare informatie.
  • Gebruik een systeem om uw data te labelen en te categoriseren. Met goede metadata management en een data catalog vindt u productgegevens snel terug en begrijpt iedereen wat de data betekent.
  • Beveilig uw productdata goed en volg de privacyregels zoals de AVG. Gebruik versleuteling en bepaal wie toegang heeft tot welke informatie om aan alle wetten te voldoen.
  • Start met een klein project dat direct waarde oplevert voor uw bedrijf. Zo ziet u snel resultaat en kunt u de aanpak van uw data lake stap voor stap verbeteren.
  • Kies voor cloud-native diensten om uw data op te slaan en te verwerken. Dit is goedkoper en sneller omdat u de capaciteit eenvoudig aanpast aan de hoeveelheid productdata.

Trends Surrounding Data Lake voor Productdata

  • AI en Machine Learning voor geautomatiseerde data quality checks, classificatie en verrijking van ruwe productdata binnen het lake.
  • Integratie met headless commerce architecturen, wat real-time toegang en dynamische levering van uitgebreide productdata aan verschillende front-ends mogelijk maakt.
  • Toenemende focus op data observability en data lineage tools om transparantie te bieden in de herkomst, transformatie en het gebruik van productdata.
  • Adoptie van data mesh principes om eigenaarschap te decentraliseren en domeinteams te empoweren om hun productdata assets binnen het data lake te beheren.
  • Integratie van sustainability metrics en ESG (Environmental, Social, Governance) data rechtstreeks in productdata lakes voor geavanceerde rapportage en analyse.

Tools for Data Lake voor Productdata

  • WISEPIM: Een PIM-systeem voor het beheren van gestructureerde productinformatie, dat hoogwaardige, gecureerde data kan voeden aan een data lake voor bredere analyse naast ongestructureerde data.
  • Amazon S3 / Google Cloud Storage / Azure Data Lake Storage: Fundamentele cloud storage services die de schaalbare en kosteneffectieve infrastructuur bieden voor het bouwen van een data lake.
  • Databricks / Snowflake: Cloud-gebaseerde data platforms die geavanceerde mogelijkheden bieden voor het verwerken, analyseren en bevragen van grote hoeveelheden productdata die in een data lake zijn opgeslagen.
  • Apache Kafka: Een gedistribueerd streaming platform dat wordt gebruikt voor real-time ingestie van productdata, zoals voorraadupdates, klantinteracties of IoT-sensordata, in het data lake.
  • Collibra / Alation: Data governance en data cataloging tools die essentieel zijn voor het beheren van metadata, het waarborgen van datakwaliteit en het verbeteren van de vindbaarheid binnen een productdata lake.

Related Terms

master data management mdmdata ingestionproduct data analyticsproduct information management pimdata orchestration

Also Known As

ruwe data opslagenterprise data lakeproductdata hub (ruw)