Back to E-commerce Dictionary

Data Quality

Databeheer11/27/2025Basic Level

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

What is Data Quality? (Definition)

Data quality verwijst naar de algehele bruikbaarheid en betrouwbaarheid van data voor het beoogde doel. Binnen PIM betekent dit dat productinformatie accuraat (correcte waarden), volledig (geen ontbrekende velden), consistent (uniforme indeling), tijdig (up-to-date) en valide (conform gedefinieerde regels) moet zijn.

Why Data Quality is Important for E-commerce

Hoge data quality creëert vertrouwen bij de klant, verbetert de conversieratio (nauwkeurige details leiden tot aankopen), vermindert het aantal retouren (minder verrassingen), verbetert SEO (volledige data scoort hoger) en maakt effectieve personalisatie en analyses mogelijk. Slechte data quality leidt tot omzetverlies, operationele inefficiëntie en schade aan het merk.

Examples of Data Quality

  • 1Zorg ervoor dat alle productgewichten en -afmetingen correct zijn.
  • 2Zorg ervoor dat merknamen consistent worden gespeld voor alle producten.
  • 3Valideer dat EAN-codes de juiste indeling hebben.
  • 4Controleer of alle verplichte velden voor een specifiek kanaal zijn ingevuld vóór de export.
  • 5Regelmatig bijwerken van prijs- en voorraadinformatie.

How WISEPIM Helps

  • Validatieregels: Definieer regels om automatisch de volledigheid en correctheid van data te controleren bij import of invoer.
  • Volledigheidsscores: Visualiseer de volledigheid van productdata voor verschillende attributen of kanalen.
  • Bulk bewerking: Snel inconsistenties herstellen of informatie bijwerken voor meerdere producten.
  • Data profiling: Identificeer patronen en afwijkingen in uw productdata om kwaliteitsproblemen te lokaliseren.
  • Gecontroleerde workflow: Implementeer goedkeuringsprocessen om ervoor te zorgen dat data wordt beoordeeld voordat deze live gaat.

Common Mistakes with Data Quality

  • Data quality behandelen als een eenmalig project in plaats van een continu proces, wat leidt tot dataverval na verloop van tijd.
  • Niet vaststellen van duidelijk datagovernance beleid en eigenaarschap, resulterend in inconsistente data-invoer en beheer.
  • Geen specifieke data quality metrics of Key Performance Indicators (KPI's) definiëren, waardoor het onmogelijk is om verbeteringen te meten of kritieke problemen te identificeren.
  • De diepere oorzaken van slechte data negeren, zoals inadequate data-invoerformulieren of het ontbreken van validatieregels, wat leidt tot terugkerende problemen.
  • Te veel vertrouwen op handmatige datacleansing zonder het automatiseren van validatiecontroles, wat inefficiënt is en gevoelig voor menselijke fouten.

Tips for Data Quality

  • Stel een toegewijd datagovernance framework op: Definieer duidelijke rollen, verantwoordelijkheden en processen voor data creatie, onderhoud en kwaliteitscontrole.
  • Implementeer geautomatiseerde validatieregels: Configureer PIM-systemen en andere data-invoerpunten met regels om volledigheid, formaat en nauwkeurigheid bij de bron te controleren.
  • Audit en monitor data quality regelmatig: Gebruik dashboards en rapporten om data quality metrics in de tijd te volgen en gebieden te identificeren die verbetering behoeven.
  • Prioriteer data cleansing inspanningen: Richt u eerst op het corrigeren van de meest impactvolle datafouten, zoals kritieke productattributen of prijsinformatie.
  • Zorg voor continue training en documentatie: Zorg ervoor dat al het personeel dat betrokken is bij data-invoer en -beheer de data quality standaarden en best practices begrijpt.

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-governanceattributevalidation-rulescompleteness

Also Known As

Data-accuraatheidData-integriteitInformatiekwaliteit