Data Quality Rules Engine

Databeheer en kwaliteitOctober 11, 2026Intermediate niveau

Een data quality rules engine toetst elk record aan regels die je vastlegt, zoals verplichte velden, toegestane waarden en formaten, en markeert of blokkeert data die niet voldoet.

Hero image for Data Quality Rules Engine — concept illustration for e-commerce glossary — Image by WISEPIM · CC BY 4.0Download volledige resolutie

Wat is Data Quality Rules Engine?

Een data quality rules engine is software die regelgebaseerde controles op datakwaliteit uitvoert: hij toetst elk record aan regels die je zelf vastlegt, zoals verplichte velden, toegestane waarden, formaten en grenzen, en meldt of blokkeert wat niet voldoet. Voor productdata beschrijven de regels hoe een volledig en juist product eruitziet. Er zijn een paar soorten regels. Volledigheidsregels controleren of velden gevuld zijn. Geldigheidsregels controleren formaten, zoals het controlecijfer van een GTIN of de grootte van een afbeelding. Consistentieregels vergelijken velden, zoals een actieprijs die lager moet zijn dan de normale prijs. Kanaalregels controleren wat een marketplace of feed eist. Een rules engine verschilt van eenmalig opschonen omdat hij draait bij elke wijziging, zodat je fouten vangt voordat ze zich verspreiden. De gids over datavalidatie legt uit hoe je deze regels schrijft.

Waarom Data Quality Rules Engine belangrijk is voor e-commerce

Fouten in productdata kosten omzet en leiden tot retouren. Uit het consumentenonderzoek van Salsify uit 2025 bleek dat 71% van de klanten artikelen retourneerde vanwege onjuiste omschrijvingen. Veel van die fouten zijn voorspelbaar: een ontbrekende maat, een verkeerde eenheid, een prijs die niet klopt, een GTIN met een typfout. Een rules engine vangt ze bij elke wijziging, in plaats van nadat een klant klaagt of een marketplace de listing weigert. Kwaliteit wordt zo geen mening meer maar een score die je per categorie, leverancier of kanaal volgt.

Voorbeelden van Data Quality Rules Engine

1Regel: Titellengte, Controle: 30 tot 150 tekens, Actie: Waarschuwing
2Regel: GTIN, Controle: Geldig controlecijfer, Actie: Export naar Google Shopping blokkeren
3Regel: Actieprijs, Controle: Lager dan de normale prijs, Actie: Fout
4Regel: Amazon-titel, Controle: Maximaal 75 tekens, Actie: Afkeuren voordat de listing wordt verstuurd

Data Quality Rules Engine infographic — Image by WISEPIM · CC BY 4.0Download volledige resolutie

Hoe WISEPIM helpt

Quality Guard regels: leg regels vast voor volledigheid, formaat en consistentie en controleer elk product daarop.
Rule packs per kanaal: het Amazon rule pack keurt bijvoorbeeld titels boven 75 tekens af en waarschuwt onder 30.
Channel Readiness: zie per kanaal welke producten slagen en welke nog werk nodig hebben.
Review queue: loop gemarkeerde producten door in één lijst in plaats van door de hele catalogus te zoeken.

Veelgemaakte fouten met Data Quality Rules Engine

Zoveel regels schrijven dat het team de waarschuwingen negeert.
Van elke regel een harde blokkade maken, waardoor producten die goed genoeg zijn niet verkocht worden.
Alleen bij export controleren in plaats van bij binnenkomst van de data.
Dezelfde regels voor elk kanaal gebruiken, terwijl hun eisen verschillen.
Regels nooit bijwerken als kanalen hun eisen aanpassen.

Tips voor Data Quality Rules Engine

Begin met de regels die nu tot afwijzingen of retouren leiden.
Verdeel regels in fouten die blokkeren en waarschuwingen die informeren.
Controleer bij import en ook voor de export.
Groepeer regels per kanaal, zodat je per kanaal ziet wat klaar is.
Loop je regels elk kwartaal na.

Trends rondom Data Quality Rules Engine

AI die regels voorstelt op basis van patronen in je bestaande data.
AI die oplossingen voorstelt voor mislukte controles.
Kant-en-klare rule packs per marketplace.
Kwaliteitsscores naast verkoopcijfers.
Strengere eisen van AI-shoppingkanalen die feeds direct lezen.

Tools voor Data Quality Rules Engine

WISEPIM: PIM met Quality Guard regels, rule packs per kanaal en Channel Readiness.
Akeneo PIM: PIM met functies voor volledigheid en datakwaliteit.
Salsify: product experience platform met contentcontroles per retailer.
Informatica Data Quality: profilering, opschoning en monitoring van data voor grote organisaties.
Talend Data Quality: tools voor profilering, opschoning en matching van data.

Gerelateerde termen

Access Control (PIM)Attribuut Afhankelijkheidsbeheer Attribuut Overerving Attribuutbeheer Attribuut mapping Attribute Scoping

Ook bekend als

Regelgebaseerde datakwaliteitValidatie-engineDatakwaliteitsregels

Veelgestelde vragen

Bij regelgebaseerde datakwaliteit leg je expliciete regels vast voor hoe juiste data eruitziet en controleer je elk record daar automatisch op. Kwaliteit wordt zo meetbaar en herhaalbaar, in plaats van afhankelijk van iemand die fouten opmerkt.

Een titel telt tussen 30 en 150 tekens, elk product heeft minstens één afbeelding, de GTIN heeft een geldig controlecijfer, gewicht is een getal in kilo's en kleur komt uit een vaste lijst.

Elk kanaal stelt eigen normen. Google Merchant Center vraagt attributen zoals GTIN, merk en conditie, en marketplaces voegen titellimieten en categoriespecifieke velden toe. Je eigen normen dekken deze eisen plus wat je klanten nodig hebben om te kiezen.

Data opschonen herstelt bestaande fouten, vaak in een eenmalig project. Een rules engine blijft nieuwe en gewijzigde data controleren, zodat dezelfde fouten niet terugkomen.

Nog vragen?

Kan je het antwoord niet vinden? Neem contact op met ons team.

Contact opnemen