Back to E-commerce Dictionary

Data Quality

Databeheer1/5/2026Basic Level

De mate waarin uw productinformatie correct, volledig, consistent, tijdig en valide is.

What is Data Quality? (Definition)

Data quality is de mate waarin uw informatie bruikbaar en betrouwbaar is. Binnen een PIM-systeem betekent dit dat uw productinformatie klopt en direct klaar is voor gebruik in uw webshop. Goede data voldoet aan deze vijf punten: * Accuraat: De waarden zijn feitelijk juist. * Volledig: Alle noodzakelijke velden zijn ingevuld. * Consistent: De indeling en eenheden zijn overal gelijk. * Actueel: De informatie is up-to-date. * Valide: De data volgt de regels die u heeft ingesteld. Met WISEPIM bewaakt u deze kwaliteit automatisch. Dit voorkomt fouten en zorgt ervoor dat uw klanten altijd over de juiste informatie beschikken.

Why Data Quality is Important for E-commerce

Goede data quality zorgt voor vertrouwen bij uw klanten. Bezoekers kopen sneller wanneer productinformatie klopt en volledig is. Dit verhoogt de conversieratio van uw webshop. U krijgt ook minder producten retour omdat klanten precies weten wat zij bestellen. Zoekmachines zoals Google geven voorrang aan complete data. Hierdoor wordt uw aanbod beter gevonden. Foutieve informatie leidt tot omzetverlies en extra werk voor uw team. Het beschadigt bovendien de reputatie van uw merk. Met een systeem zoals WISEPIM controleert u eenvoudig of alle gegevens aan uw eisen voldoen. Zo blijft uw productinformatie altijd betrouwbaar en actueel.

Examples of Data Quality

  • 1Controleer of alle gewichten en afmetingen van producten exact kloppen.
  • 2Gebruik voor elk product dezelfde spelling van de merknaam.
  • 3Kijk na of alle EAN-codes de juiste opbouw en lengte hebben.
  • 4Vul alle verplichte velden voor een verkoopkanaal in voordat u de data exporteert.
  • 5Houd de informatie over prijzen en voorraad elke dag actueel.

How WISEPIM Helps

  • Validatieregels controleren automatisch of uw data compleet en juist is wanneer u deze importeert of invoert.
  • Volledigheidsscores tonen in één oogopslag hoe compleet uw productdata is voor verschillende attributen of kanalen.
  • Bulk-bewerking herstelt fouten of werkt informatie bij voor grote groepen producten tegelijkertijd.
  • Data profiling spoort patronen en afwijkingen op in uw productdata om kwaliteitsproblemen snel te vinden.
  • Gecontroleerde workflow regelt het goedkeuringsproces zodat data altijd is gecontroleerd voordat deze live gaat.

Common Mistakes with Data Quality

  • Data quality zien als een eenmalige klus. Zonder continu onderhoud veroudert de informatie snel en ontstaan er steeds nieuwe fouten.
  • Geen duidelijke regels of beheerders aanwijzen. Hierdoor voert iedereen data op een eigen manier in, wat zorgt voor inconsistente informatie.
  • Geen KPI's of meetpunten gebruiken. Zonder deze cijfers weet u niet of de data verbetert en ziet u belangrijke problemen vaak over het hoofd.
  • De echte oorzaak van fouten negeren. Slechte invoervelden of het ontbreken van regels zorgen ervoor dat dezelfde fouten steeds opnieuw terugkomen.
  • Te veel vertrouwen op handmatig werk. Handmatig data opschonen kost veel tijd en is foutgevoelig. Slimme controles in een systeem zoals WISEPIM werken veel nauwkeuriger.

Tips for Data Quality

  • Maak een plan voor data governance. Leg hierin vast wie verantwoordelijk is voor het invoeren, bijwerken en controleren van alle productgegevens.
  • Gebruik automatische regels voor validatie. Stel uw PIM-systeem zo in dat het direct controleert of gegevens compleet en correct zijn tijdens het invoeren.
  • Houd de data quality regelmatig in de gaten. Gebruik dashboards om scores te volgen en zie direct welke onderdelen extra aandacht nodig hebben.
  • Geef voorrang aan de belangrijkste data cleansing. Verbeter eerst de fouten die de meeste impact hebben, zoals onjuiste prijzen of belangrijke productkenmerken.
  • Train uw team en leg afspraken vast. Zorg dat alle medewerkers de regels voor data quality kennen en weten hoe zij deze in de praktijk gebruiken.

Trends Surrounding Data Quality

  • AI en Machine Learning voor geautomatiseerde Data Validatie en Verrijking: AI-gestuurde tools analyseren datapatronen, identificeren afwijkingen en stellen automatisch correcties of verrijkingen voor, wat handmatige inspanning vermindert.
  • Real-time Data Quality Checks: Integratie van data quality validatie direct in transactionele systemen en PIM-platforms zorgt ervoor dat data schoon is vanaf het moment van invoer en gedurende de hele levenscyclus.
  • Data Quality als Kerncomponent van Headless Commerce: Het waarborgen van consistente, hoogwaardige productdata over alle touchpoints (web, mobiel, IoT) is cruciaal voor een uniforme klantervaring in headless architecturen.
  • Predictive Data Quality: Gebruikmaken van analytics om potentiële data quality problemen te identificeren voordat ze impact hebben op bedrijfsvoering of klantervaring, wat proactieve interventie mogelijk maakt.
  • Nadruk op Data Sustainability: Bedrijven richten zich steeds meer op het verminderen van dataverspilling, ervoor zorgend dat data niet alleen accuraat is, maar ook relevant en ethisch verkregen, in lijn met bredere duurzaamheidsdoelstellingen.

Tools for Data Quality

  • WISEPIM: Een PIM-oplossing die productdata centraliseert en robuuste validatieregels, volledigheidscontroles en datagovernance functionaliteiten biedt om hoge data quality te waarborgen.
  • Akeneo PIM: Biedt uitgebreide data quality dashboards, validatieregels en verrijkingsmogelijkheden om productinformatie te beheren en te verbeteren.
  • Salsify PIM: Richt zich op product experience management met sterke data quality functionaliteiten, content syndicatie en digital asset management.
  • Informatica Data Quality: Een enterprise-grade platform dat uitgebreide mogelijkheden biedt voor data profiling, cleansing, monitoring en governance over diverse databronnen.
  • Talend Data Quality: Biedt tools voor data profiling, cleansing, matching en monitoring, beschikbaar in zowel open-source als commerciële edities voor verbeterde databetrouwbaarheid.

Related Terms

pimdata governancecompletenessdata cleansingdata validationdata integritydata enrichmentbusiness rules

Also Known As

Data-accuraatheidData-integriteitInformatiekwaliteit