Back to E-commerce Dictionary

Data normalisatie

Data management1/5/2026Intermediate Level

Data normalisatie is het proces van het structureren van data om redundantie te verminderen en data-integriteit te verbeteren, vaak door het standaardiseren van formaten en waarden.

What is Data normalisatie? (Definition)

Data normalisatie is een proces waarbij u gegevens in een database organiseert om dubbele informatie te voorkomen. Het zorgt ervoor dat alle data op een logische plek staat en onderling klopt. Bij productinformatie gebruikt u dit om alle kenmerken te standaardiseren. U verandert verschillende schrijfwijzen zoals 'rood', 'Rood' of 'scarlet' naar één vaste waarde. Ook zorgt u voor vaste eenheden door bijvoorbeeld altijd 'cm' te gebruiken in plaats van 'centimeter' of 'CM'. Het doel is een schone en betrouwbare database. Dit voorkomt fouten wanneer u informatie aanpast. Bovendien kunt u gegevens hierdoor makkelijker uitwisselen tussen systemen zoals een PIM of ERP.

Why Data normalisatie is Important for E-commerce

Data normalisatie is het proces waarbij u productgegevens uit verschillende bronnen omzet naar een vaste standaard. In een webshop voorkomt dit dat dezelfde informatie op verschillende manieren wordt getoond. Denk aan maten die als "Large", "L" of "maat 52" in uw systeem staan. Zonder normalisatie werken uw zoekfilters niet goed en raken klanten in de war. Een PIM systeem trekt al deze informatie automatisch gelijk. Dit maakt uw data direct geschikt voor syndication naar andere kanalen. U hoeft hierdoor minder handmatig werk te verrichten om fouten te herstellen. Schone data leidt tot betere zoekresultaten voor uw klanten en nauwkeurige rapportages in uw ERP. Zo verhoogt u de efficiëntie van uw team en de conversie in uw webshop.

Examples of Data normalisatie

  • 1U voegt verschillende kleurnamen zoals 'donkerblauw' en 'navy' samen tot één standaardwaarde 'Blauw'.
  • 2U rekent alle gewichten om naar kilogram (kg), zodat waarden in gram of pond overal hetzelfde zijn.
  • 3U zorgt dat alle productbeschrijvingen dezelfde regels voor hoofdletters en leestekens volgen.
  • 4U verandert verschillende schrijfwijzen van materiaal, zoals '100% Katoen' en 'Katoen 100%', naar de vaste term 'Katoen'.
  • 5U zet alle datums in hetzelfde formaat, zoals JJJJ-MM-DD, zodat de informatie overal gelijk is.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM automatiseert het gelijkmaken van productkenmerken, eenheden en schrijfwijzen. Dit zorgt voor een strakke en consistente catalogus.
  • WISEPIM haalt dubbele informatie uit uw systeem en zet alles in de juiste vorm. Zo verbetert u de kwaliteit en de betrouwbaarheid van uw productdata.
  • Klanten vinden producten makkelijker via zoekfuncties en filters op uw webshop. Omdat alle data uniform is, krijgt de klant altijd de juiste resultaten te zien.
  • U koppelt WISEPIM eenvoudiger aan andere software wanneer uw data gestandaardiseerd is. Dit voorkomt fouten bij het doorsturen van informatie naar verschillende verkoopkanalen.

Common Mistakes with Data normalisatie

  • Over-normalisatie gebeurt wanneer u te veel tabellen en complexe relaties maakt. Dit vertraagt het systeem en maakt zoekopdrachten onnodig ingewikkeld.
  • Onder-normalisatie betekent dat u dubbele gegevens laat staan. Dit leidt tot fouten wanneer u informatie op één plek bijwerkt maar op andere plekken vergeet.
  • De zakelijke context negeren gebeurt wanneer u alleen naar technische regels kijkt. U moet begrijpen hoe verschillende afdelingen de data echt gebruiken voor hun kanalen.
  • Gebrek aan onderhoud ontstaat als u normalisatie als een eenmalige actie ziet. Nieuwe data zorgt snel weer voor fouten als u het proces niet continu herhaalt.
  • Handmatige normalisatie is foutgevoelig en kost veel tijd. WISEPIM automatiseert dit werk zodat uw productdata altijd klopt, ook als uw assortiment flink groeit.

Tips for Data normalisatie

  • Maak duidelijke afspraken over het opslaan van data. Leg regels vast voor formaten, eenheden en waarden binnen uw organisatie.
  • Begin bij de belangrijkste productinformatie. Focus eerst op kenmerken die klanten gebruiken om te zoeken en te filteren in uw webshop.
  • Gebruik software om data automatisch te verwerken. Een PIM-systeem zoals WISEPIM helpt u om fouten te voorkomen en bespaart tijd.
  • Bepaal wie verantwoordelijk is voor de datakwaliteit. Maak vaste stappen voor het invoeren van gegevens en controleer de informatie regelmatig.
  • Pas uw regels regelmatig aan. Uw aanbod en verkoopkanalen veranderen, dus controleer of uw instellingen nog steeds goed aansluiten.

Trends Surrounding Data normalisatie

  • AI en Machine Learning voor geautomatiseerde normalisatie: AI-algoritmes worden steeds vaker ingezet om inconsistente data-attributen te identificeren, voor te stellen en de standaardisatie ervan te automatiseren.
  • Real-time data normalisatie: Naarmate de datavolumes toenemen, is de trend om data te normaliseren zodra deze wordt ingevoerd, wat zorgt voor onmiddellijke consistentie voor analyses en operationeel gebruik.
  • Integratie met PIM- en MDM-platforms: PIM- en Master Data Management (MDM) systemen integreren steeds geavanceerdere, vaak AI-gestuurde, normalisatie functionaliteiten direct in hun kern.
  • Data fabric en data mesh architecturen: Deze moderne data-architecturen leggen de nadruk op consistente data quality en governance over gedistribueerde databronnen, waardoor geautomatiseerde normalisatie cruciaal is voor uniforme overzichten.
  • Focus op semantische data standaardisatie: Voorbij eenvoudige waardetoewijzing gaan om de betekenis en context van data te begrijpen, wat intelligentere en context-bewuste normalisatie mogelijk maakt.

Tools for Data normalisatie

  • WISEPIM: Een PIM-systeem dat productdata centraliseert en robuuste functionaliteiten biedt voor data quality, validatie en standaardisatie, essentieel voor effectieve normalisatie.
  • Akeneo PIM: Biedt geavanceerde mogelijkheden voor productdata-verrijking, governance en quality management, inclusief tools voor het standaardiseren van attributen en waarden.
  • Salsify PIM: Biedt uitgebreid product experience management met sterke functionaliteiten voor data quality, cleansing en normalisatie over verschillende kanalen.
  • Talend Data Integration: Een open-source en commerciële ETL-tool die wordt gebruikt voor het extraheren van data, het transformeren ervan (inclusief normalisatie) en het laden in doelsystemen.
  • Stibo Systems STEP: Een Master Data Management (MDM) platform dat uitblinkt in het beheren van complexe productdata en uitgebreide functionaliteiten biedt voor data governance en normalisatie.

Related Terms

product data qualitydata enrichmentdata governancedata modelproduct attributeproduct information management pim

Also Known As

Data standaardisatieData opschoningData structurering