Data manipulatie
Data manipulatie is het bewerken van data om die bruikbaarder te maken, zoals productdata in bulk opschonen, omzetten, combineren en herstructureren.
Wat is Data manipulatie?
Data manipulatie is het bewerken van data om die bruikbaarder te maken: sorteren, filteren, opschonen, omzetten, combineren en herstructureren. In e-commerce gaat het om het in bulk aanpassen van productdata, zoals eenheden gelijktrekken, een veld opsplitsen in attributen, titels herschrijven of een opslag op prijzen zetten. De term kan ook het vervalsen van data betekenen, en dat is iets heel anders. Veel teams verwerken productdata nog handmatig in spreadsheets: zoeken en vervangen in duizenden regels, "10cm" en "100 mm" omzetten naar één eenheid, titels opbouwen uit attributen, leverancierscategorieën koppelen aan je eigen indeling en dubbele regels verwijderen. Dat kost tijd en levert fouten op. Met bulktools en herhaalbare regels gaat het sneller en consistenter. Data transformatie lijkt erop, maar gaat meestal over het omzetten van de ene structuur naar de andere bij import of export. Lees in onze gids over bulkbewerkingen in je catalogus welke patronen vaak voorkomen.
Waarom Data manipulatie belangrijk is voor e-commerce
Productdata komt zelden kant-en-klaar binnen. Leveranciers sturen verschillende eenheden, formaten en categorienamen, en elk kanaal wil een eigen structuur. Met data manipulatie maak je van die ruwe input schone, consistente productdata. Gebeurt dat handmatig in spreadsheets, dan herhaal je bij elke import dezelfde correcties en glippen er fouten doorheen. Met herhaalbare bulkregels op één centrale catalogus is het werk sneller te herhalen en makkelijker te controleren.
Voorbeelden van Data manipulatie
- 1Taak: Eenheden gelijktrekken, Voor: 10cm, 100 mm, 0,1 m, Na: 10 cm
- 2Taak: Titels opbouwen uit attributen, Voor: Titels in vrije tekst, Na: Merk + Producttype + Kleur + Maat
- 3Taak: Een veld opsplitsen, Voor: "Katoen, blauw, maat M" in één veld, Na: Attributen Materiaal, Kleur en Maat
- 4Taak: Prijzen bijwerken, Voor: Oude adviesprijzen, Na: Kanaalprijs met een vaste opslag
- 5Taak: Dubbele regels verwijderen, Voor: Twee regels met dezelfde EAN, Na: Eén regel per product
Hoe WISEPIM helpt
- Bewerk veel producten tegelijk met bulkbewerking in WISEPIM, van zoeken en vervangen tot attribuutwaarden instellen.
- Bouw titels en omschrijvingen op uit attributen met Template Strings en Content Logic.
- Laat terugkerende imports en exports op een schema draaien met automations (per uur, dag, week of maand).
- Draai een bulkwijziging terug met Operation history (betaalde abonnementen) of maak een hele import ongedaan met Rollback Import.
- Stel kanaalprijzen in met prijsregels in plaats van prijzen per product aan te passen.
Veelgemaakte fouten met Data manipulatie
- Na elke import hetzelfde leveranciersbestand met de hand bewerken.
- Bulkwijzigingen doen zonder back-up of manier om ze terug te draaien.
- Data in een exportbestand corrigeren in plaats van in de centrale bron.
- Eenheden en formaten door elkaar gebruiken in één veld.
- Een bulkregel meteen op de hele catalogus loslaten in plaats van eerst op een kleine steekproef.
Tips voor Data manipulatie
- Maak een lijst van bewerkingen die je na elke import herhaalt en maak er regels van.
- Test elke bulkwijziging op een kleine steekproef voordat je die op alles loslaat.
- Sla per attribuut één eenheid op en zet alleen bij export om als een kanaal dat vraagt.
- Houd ruwe leveranciersdata gescheiden van je opgeschoonde productdata.
- Zorg dat je bulkwijzigingen kunt terugdraaien voordat je begint.
Trends rondom Data manipulatie
- AI die opschoonregels voorstelt en ontbrekende waarden aanvult.
- Bulkbewerkingen met opdrachten in gewone taal, zoals "zet alle gewichten om naar kilo's".
- Geplande automations in plaats van handmatig spreadsheetwerk.
- No-codetools waarmee je zonder ontwikkelaars dataregels bouwt.
Tools voor Data manipulatie
- WISEPIM: PIM met bulkbewerking, Template Strings, Content Logic en geplande automations voor productdata.
- Microsoft Excel en Google Sheets: Spreadsheets voor kleine, eenmalige bewerkingen.
- OpenRefine: Gratis tool om rommelige data op te schonen en om te zetten.
- Python met pandas: Codebibliotheek voor grote of complexe databewerkingen.
- SQL: Querytaal om data in databases te bewerken.