Back to E-commerce Dictionary

Data Quality Rules Engine

Data management1/5/2026Intermediate Level

Een softwarecomponent die regels voor datakwaliteit definieert, toepast en afdwingt om te zorgen dat productinformatie aan normen voldoet.

What is Data Quality Rules Engine? (Definition)

Een data quality rules engine is een softwaretool die automatisch de kwaliteit van uw productgegevens controleert. Het systeem gebruikt vaste regels om te bepalen of informatie aan uw eisen voldoet. Dit gebeurt vaak op het moment dat u nieuwe data in een PIM systeem importeert. De engine kijkt of gegevens volledig zijn en het juiste formaat hebben. Als een waarde afwijkt, zoals een te korte SKU of een ontbrekende prijs, geeft het systeem een melding. Soms corrigeert de software deze fouten direct zelf. Hierdoor blijft uw productinformatie betrouwbaar en bespaart u veel tijd op handmatige controles.

Why Data Quality Rules Engine is Important for E-commerce

Een data quality rules engine helpt u om productinformatie betrouwbaar te houden. Fouten in uw data leiden vaak tot ontevreden klanten en veel retourzendingen. Dit kost uw bedrijf onnodig veel tijd en geld. Met deze engine automatiseert u de controle op uw productgegevens. Zo voorkomt u dat verkeerde informatie op uw webshop of andere kanalen terechtkomt. Klanten zien hierdoor altijd de juiste beschrijvingen en specificaties. Dit vergroot het vertrouwen in uw merk en verbetert uw resultaten.

Examples of Data Quality Rules Engine

  • 1De engine markeert automatisch producttitels die te lang zijn voor een specifieke marketplace.
  • 2De engine zorgt dat alle productafbeeldingen de juiste resolutie en beeldverhouding hebben.
  • 3De engine controleert of alle belangrijke kenmerken, zoals kleur en maat, zijn ingevuld voordat u een product publiceert.
  • 4De engine zet verschillende meeteenheden automatisch om naar een standaard, zoals centimeters, tijdens het importeren van data.
  • 5De engine controleert of producten aan de juiste categorieën zijn gekoppeld op basis van uw vaste mappenstructuur.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM controleert productdata automatisch op basis van uw eigen regels. Dit zorgt ervoor dat alle informatie nauwkeurig en volledig is.
  • U bepaalt zelf de eisen voor uw data. Zo voorkomt u dat foutieve of incomplete informatie live gaat op uw verkoopkanalen.
  • Het systeem herkent fouten direct tijdens het invoeren of verrijken van data. U herstelt fouten sneller en werkt daardoor efficiënter.
  • De engine zorgt voor vaste formaten en richtlijnen voor al uw productinformatie. Hierdoor blijft de presentatie van uw merk overal hetzelfde.

Common Mistakes with Data Quality Rules Engine

  • Onduidelijke data quality rules opstellen. Dit leidt tot fouten en maakt de informatie in uw systeem onbetrouwbaar.
  • Te veel ingewikkelde regels maken. Dit vertraagt de verwerking van data en maakt het beheer van het systeem lastig.
  • De regels zien als een eenmalig project. Zonder regelmatige controle en aanpassingen raken de regels snel verouderd.
  • Geen overleg plegen met afdelingen zoals marketing of verkoop. Hierdoor sluiten de regels niet aan bij wat het bedrijf echt nodig heeft.
  • Alleen nieuwe data controleren. Oude productdata bevat vaak veel fouten die u ook moet verbeteren met de regels.

Tips for Data Quality Rules Engine

  • Start met de belangrijkste data. Maak eerst regels voor de productinformatie die de meeste invloed heeft op uw verkoop. Breid dit daarna stap voor stap uit naar andere velden.
  • Werk samen met verschillende afdelingen. Vraag input aan collega's van marketing, sales en IT. Zo zorgen de regels ervoor dat de data voor iedereen in het bedrijf bruikbaar is.
  • Controleer uw regels regelmatig. Pas de controles aan als uw producten of processen veranderen. Zo voorkomt u dat verouderde regels de verwerking van nieuwe producten vertragen.
  • Automatiseer de controles en rapporten. Stel de rules engine zo in dat foutieve data direct een melding krijgt. Gebruik rapportages om te zien of de algehele datakwaliteit verbetert.
  • Leg alle regels duidelijk vast. Omschrijf per regel wat het doel is en wat de gevolgen zijn van foutieve data. Dit helpt het team om het belang van goede productinformatie te begrijpen.

Trends Surrounding Data Quality Rules Engine

  • AI-driven rule generation: Het inzetten van AI en machine learning om automatisch data quality rules voor te stellen of te genereren op basis van data profiling, historische fouten en bedrijfscontext.
  • Real-time data validation en cleansing: Integratie van rules engines met headless commerce architecturen om directe data quality feedback en correcties te bieden op het moment van datainvoer of update.
  • Predictive data quality: Het inzetten van AI om potentiële data quality issues te identificeren voordat ze zich manifesteren, door patronen en afwijkingen te gebruiken om data te markeren die waarschijnlijk regels zullen overtreden.
  • Enhanced sustainability data validation: Rules engines worden steeds vaker gebruikt om standaarden voor duurzaamheidskenmerken (bijv. CO2-voetafdruk, ethische inkoopcertificeringen) te valideren en af te dwingen om te voldoen aan wettelijke eisen en consumentenverwachtingen.
  • Automated data governance workflows: Diepere integratie met PIM- en MDM-systemen om het gehele data governance proces te automatiseren, van regeldefinitie tot handhaving en afhandeling van uitzonderingen.

Tools for Data Quality Rules Engine

  • WISEPIM: Een PIM-oplossing die een robuuste data quality rules engine bevat voor het definiëren, valideren en afdwingen van productdatastandaarden over alle kanalen heen.
  • Akeneo PIM: Biedt sterke data governance mogelijkheden, waardoor gebruikers data quality rules kunnen definiëren en toepassen om consistentie en volledigheid van productinformatie te waarborgen.
  • Salsify: Een Product Experience Management (PXM) platform met geïntegreerde data quality features die bedrijven helpen productcontent te standaardiseren en te verrijken.
  • Informatica Data Quality: Een enterprise-grade oplossing die uitgebreide tools biedt voor data profiling, cleansing, standardization en monitoring over diverse databronnen.
  • Talend Data Quality: Biedt een reeks tools voor data profiling, cleansing, matching en monitoring, beschikbaar in zowel open-source als commerciële versies.

Related Terms

data qualitydata validationdata normalizationproduct data enrichment rulesdata governancedata cleansing

Also Known As

Data validation enginedata cleansing enginedata quality management tool