Back to E-commerce Dictionary

Data Mapping Regels

Data management1/5/2026Intermediate Level

Specifieke instructies die definiëren hoe datavelden van een bronsysteem overeenkomen met velden in een doelsysteem, wat zorgt voor accurate datatransfer en -transformatie.

What is Data Mapping Regels? (Definition)

Data mapping regels zijn instructies die bepalen hoe u gegevens van het ene systeem naar het andere verplaatst. Deze regels leggen de verbinding tussen velden in de bron en velden in het doel. U stelt hiermee precies in hoe de data verandert tijdens de overdracht. Met deze regels kunt u velden hernoemen of het type data aanpassen. U kunt bijvoorbeeld tekst omzetten naar getallen. Ook kunt u meerdere velden samenvoegen tot één nieuw veld of logische voorwaarden instellen. In een PIM systeem gebruikt u deze regels om productinformatie uit een ERP of van leveranciers te importeren. De regels zorgen dat de data op de juiste plek in uw PIM komt. Ook bij het versturen van data naar webshops of marktplaatsen zijn deze regels nodig. Elk kanaal heeft namelijk eigen eisen voor de opbouw van productdata.

Why Data Mapping Regels is Important for E-commerce

Data mapping regels zijn onmisbaar voor een betrouwbare webshop. Ze zorgen ervoor dat productinformatie op elk platform op de juiste manier verschijnt. Zonder goede regels ontstaan er snel fouten, zoals verkeerde prijzen of missende specificaties. Dit schaadt het vertrouwen van uw klanten en verlaagt uw conversie. Met strakke mapping regels voegt u sneller nieuwe producten toe aan verschillende verkoopkanalen. U voorkomt hiermee handmatige fouten en bespaart veel tijd. Dit is essentieel als u uw e-commerce activiteiten wilt opschalen naar meerdere platformen.

Examples of Data Mapping Regels

  • 1Koppel het veld 'Item_Description' uit een ERP aan 'Product_Name' in een PIM en maak de eerste letter automatisch een hoofdletter.
  • 2Reken gewichten om van 'Weight_KG' naar 'Weight_LBS' door een vaste factor te gebruiken bij de import in de PIM.
  • 3Voeg de velden 'Size_Numeric' en 'Size_Unit' uit een bronbestand samen tot één kenmerk zoals '10 cm' in de PIM.
  • 4Gebruik een voorwaarde om 'Active' te veranderen in 'Available' voor een webshop, terwijl hetzelfde product de status 'In_Stock' krijgt op een marktplaats.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM gebruikt een flexibele engine om regels in te stellen voor het verzamelen en verspreiden van productdata.
  • U automatiseert het omzetten van data en het samenvoegen van velden direct in de interface van WISEPIM.
  • Strikte mapping regels voorkomen fouten en zorgen voor een hoge datakwaliteit op alle verkoopkanalen.
  • U koppelt data sneller aan nieuwe bronnen en kanalen. Dit versnelt de onboarding van producten en de syndicatie van content.

Common Mistakes with Data Mapping Regels

  • U test de mapping regels niet goed voor de start. Hierdoor publiceert u per ongeluk verkeerde informatie in uw webshop.
  • U negeert fouten in de brongegevens. De mapping regels sturen deze fouten direct door naar uw andere systemen.
  • U schrijft de regels niet op. Hierdoor zit de kennis alleen in de hoofden van een paar mensen en is het beheer van de data erg lastig.
  • U maakt de regels te ingewikkeld. Vaak bereikt u hetzelfde resultaat met simpele stappen in plaats van complexe transformaties.
  • U kijkt niet vooruit naar veranderingen in uw systemen. Hierdoor moet u de mapping regels steeds opnieuw aanpassen bij elke kleine wijziging.

Tips for Data Mapping Regels

  • Maak duidelijke datamodellen voor uw bron- en doelsystemen. Doe dit voordat u de regels voor data mapping vaststelt.
  • Test de data mapping grondig. Gebruik ook zeldzame situaties om te zien of de data overal klopt en volledig is.
  • Leg elke mapping regel goed vast. Beschrijf waarom u de regel gebruikt en hoe de velden in verschillende systemen samenwerken.
  • Vraag hulp aan de mensen die de data dagelijks gebruiken. Zij weten precies welke regels nodig zijn voor de juiste bedrijfslogica.
  • Automatiseer taken die u vaak moet herhalen. Zo maakt u minder fouten en werkt u een stuk sneller.

Trends Surrounding Data Mapping Regels

  • AI-driven data mapping: Het inzetten van AI en machine learning om de ontdekking van mapping relaties te automatiseren en optimale transformaties voor te stellen.
  • Real-time data validation tijdens mapping: Het integreren van geautomatiseerde controles binnen mapping processen om te voorkomen dat ongeldige of inconsistente data doelsystemen bereikt.
  • Low-code/no-code mapping interfaces: Het aanbieden van intuïtieve visuele tools aan business users om data mapping regels te definiëren en beheren zonder uitgebreide technische kennis.
  • Dynamische en adaptieve mapping: Het ontwikkelen van regels die automatisch kunnen aanpassen aan kleine wijzigingen in bron data schemas, wat handmatige interventie vermindert.
  • Verbeterde traceability en governance: Tools die meer inzicht bieden in data lineage en de uitvoering van regels voor compliance en audit doeleinden.

Tools for Data Mapping Regels

  • WISEPIM: Biedt robuuste data mapping functionaliteiten voor het transformeren en syndiceren van productdata naar diverse e-commerce kanalen en marketplaces.
  • Akeneo: Een PIM-oplossing die flexibele datamodellering en uitgebreide mapping functies biedt om productinformatie te standaardiseren en te verrijken.
  • Salsify: Een Product Experience Management (PXM) platform met krachtige data syndication en mapping tools voor het beheren van productcontent over alle kanalen heen.
  • Informatica PowerCenter: Een enterprise-grade ETL (Extract, Transform, Load) tool bekend om zijn geavanceerde data-integratie en complexe mapping functionaliteiten.
  • Microsoft Azure Data Factory: Een cloud-gebaseerde ETL en data-integratie service die het creëren, plannen en orkestreren van data mapping pipelines vergemakkelijkt.

Related Terms

attribute mappingdata transformationdata ingestiondata validationproduct data harmonization

Also Known As

attribuut mapping regelsdata transformatie regelsveld mapping regels