Back to E-commerce Dictionary

Data manipulatie

Data management1/5/2026Intermediate Level

Data manipulatie is het proces van het omzetten van ruwe data naar een gestructureerd, schoon en bruikbaar formaat voor diverse toepassingen. Het omvat het opschonen, valideren, verrijken en organiseren van data.

What is Data manipulatie? (Definition)

Data manipulatie is het proces waarbij u ruwe gegevens aanpast, ordent en omzet naar een bruikbaar formaat. U gebruikt technieken zoals data cleaning, validatie en verrijking om de kwaliteit van uw informatie te verbeteren. Hiermee bereidt u data voor op specifieke verkoopkanalen of analyses. Zo zorgt u dat alle productinformatie nauwkeurig en consistent blijft voor uw klanten. Bij data manipulatie voert u verschillende acties uit op een dataset. Dit begint bij simpele taken zoals het aanpassen van datumnotaties of het standaardiseren van meeteenheden. U kunt ook complexe stappen zetten. Denk aan het samenvoegen van data uit verschillende bronnen of het verwijderen van dubbele gegevens. Ook het automatisch categoriseren van producten op basis van vaste regels valt hieronder. Het resultaat is betrouwbare informatie die direct klaar is voor gebruik in uw webshop of ERP. Met een PIM systeem zoals WISEPIM automatiseert u deze bewerkingen eenvoudig. Dit bespaart veel handmatig werk en voorkomt fouten bij het publiceren van uw aanbod. Goede data manipulatie zorgt ervoor dat uw systemen efficiënt samenwerken en dat uw data altijd up-to-date is.

Why Data manipulatie is Important for E-commerce

Data manipulatie is het proces waarbij u gegevens aanpast, ordent of omzet naar een bruikbaar formaat. In e-commerce is dit nodig om productinformatie correct te tonen op verschillende kanalen. Uw klanten verwachten overal dezelfde, kloppende informatie. Fouten in de data zorgen voor verkeerde prijzen of ontbrekende details. Dit schaadt het vertrouwen van de klant en verlaagt uw verkoopcijfers. Daarnaast helpt data manipulatie u om te voldoen aan de eisen van marketplaces. Elk platform heeft eigen regels voor hoe u informatie moet aanleveren. Door uw data slim aan te passen, zorgt u dat producten overal goed vindbaar zijn. Dit voorkomt fouten bij het uploaden van uw aanbod. Met WISEPIM automatiseert u deze stappen, zodat uw productdata altijd voldoet aan de specifieke regels van elk verkoopkanaal.

Examples of Data manipulatie

  • 1U standaardiseert productnamen door 'T-Shirt, maat L' overal te veranderen in 'T-Shirt (Large)'.
  • 2U rekent maten in inches om naar centimeters voor een product feed die bedoeld is voor de Europese markt.
  • 3U voegt technische data uit een ERP-systeem samen met wervende teksten uit een ander content systeem.
  • 4U verwijdert dubbele producten die zijn ontstaan na het samenvoegen van catalogi van verschillende leveranciers.
  • 5U maakt een nieuw kenmerk aan voor de materiaalsamenstelling door deze informatie uit een algemeen tekstveld te halen.

How WISEPIM Helps

  • Gecentraliseerde data transformatie: WISEPIM verwerkt alle data op één plek. U heeft geen andere software meer nodig om gegevens aan te passen. Dit voorkomt fouten en zorgt dat alle informatie overal hetzelfde is.
  • Geautomatiseerde data verrijking: Het systeem voegt automatisch productinformatie toe op basis van uw eigen regels. U hoeft gegevens niet meer handmatig in te voeren. Zo zijn uw productpagina's altijd volledig en up-to-date.
  • Kanaalspecifieke opmaak: WISEPIM past productdata automatisch aan voor elk verkoopkanaal. De software zorgt dat informatie voldoet aan de eisen van marketplaces, webshops of catalogi. U hoeft de data niet per kanaal handmatig te wijzigen.
  • Data validatie & kwaliteitscontroles: Stel regels in die uw data direct controleren op fouten. Het systeem herkent onjuiste informatie voordat u deze publiceert. Dit voorkomt problemen in uw webshop en verbetert de kwaliteit van uw productgegevens.
  • Bulk bewerking & updates: Bewerk duizenden producten tegelijk met bulk acties. U voert wijzigingen in één keer door voor uw hele assortiment. Dit bespaart veel tijd bij het beheren van grote hoeveelheden productinformatie.

Common Mistakes with Data manipulatie

  • U stelt geen regels op voor de kwaliteit van data voordat u begint. Dit leidt tot onjuiste resultaten die niet overal hetzelfde zijn.
  • U bewerkt data zonder een backup of versiebeheer te gebruiken. Bij een fout kunt u de gegevens niet meer herstellen naar de oude staat.
  • U bewerkt de data te veel. Hierdoor gaat belangrijke context verloren of ontstaan er onbedoelde vooroordelen in de resultaten.
  • U legt de stappen van het proces niet vast. Dit maakt het lastig om het werk later te controleren, te herhalen of te onderhouden.
  • U past grote datasets alleen handmatig aan. Dit kost veel tijd en vergroot de kans op menselijke fouten.

Tips for Data manipulatie

  • Maak duidelijke afspraken over data governance en data quality voordat u begint met het bewerken van gegevens.
  • Controleer de data in elke fase van het proces om fouten direct te vinden.
  • Gebruik scripts of tools om herhalend werk te automatiseren. Dit voorkomt menselijke fouten en werkt sneller.
  • Leg alle wijzigingen vast in een audit trail. Noteer wie de aanpassing deed, wanneer dit gebeurde en waarom.
  • Vergelijk de aangepaste data regelmatig met de originele bronnen om te controleren of de informatie nog klopt.

Trends Surrounding Data manipulatie

  • AI-gedreven data cleaning en transformatie: AI-algoritmes automatiseren anomaliedetectie, data deduplicatie en formaatstandaardisatie, wat de efficiëntie en nauwkeurigheid verbetert.
  • Geautomatiseerde data pipelines: Toenemende adoptie van tools en platforms die de gehele data manipulatie workflow, van ingestie tot distributie, automatiseren, wat handmatige inspanning vermindert.
  • Self-service data preparation: Zakelijke gebruikers krijgen toegang tot intuïtieve, gebruiksvriendelijke tools voor data manipulatie, waardoor de afhankelijkheid van IT-afdelingen voor routinetaken afneemt.
  • Real-time data manipulatie voor headless commerce: Systemen verwerken en transformeren productdata on-the-fly om diverse frontends en kanalen te bedienen, wat dynamische en gepersonaliseerde contentlevering waarborgt.
  • Data manipulatie voor duurzaamheidsrapportage: Verbeterde tools voor het verzamelen, opschonen en transformeren van ESG-data (Environmental, Social, and Governance) voor compliance, rapportage en transparantie-initiatieven.

Tools for Data manipulatie

  • WISEPIM: Centraliseert productdata en biedt robuuste functionaliteiten voor data cleaning, validatie, verrijking en transformatie voor multi-channel distributie.
  • Akeneo PIM: Biedt uitgebreide functies voor productdata management, inclusief data quality checks, standaardisatie en voorbereiding voor e-commerce platforms.
  • Salsify PIM: Biedt een platform voor product experience management, inclusief mogelijkheden voor data syndication, transformatie en verrijking om productcontent te optimaliseren.
  • ETL Tools (bijv. Talend, Informatica PowerCenter): Gespecialiseerde software voor Extract, Transform, Load processen, essentieel voor complexe data manipulatie en integratie tussen verschillende systemen.
  • Spreadsheet Software (bijv. Microsoft Excel, Google Sheets): Basis maar veelgebruikte tools voor initiële data cleaning, sortering, filtering en eenvoudige transformaties voor kleinere datasets.

Related Terms

data enrichmentdata qualitydata governanceproduct feeddigital asset management

Also Known As

Data transformatieData verwerkingData opschoningData voorbereiding