Back to E-commerce Dictionary

Datakwaliteit Monitoring

Datamanagement1/5/2026Intermediate Level

Datakwaliteit Monitoring is het continue proces van het volgen, meten en rapporteren van de kwaliteit van data over tijd. Het identificeert inconsistenties, fouten en hiaten om ervoor te zorgen dat data accuraat en betrouwbaar blijft.

What is Datakwaliteit Monitoring? (Definition)

Datakwaliteit Monitoring is het continu controleren van uw productgegevens om te zien of deze nog aan uw eisen voldoen. U kijkt hierbij of informatie nauwkeurig, volledig en consistent is. Dit is geen eenmalige actie, maar een vast onderdeel van uw beheer. U volgt hiermee de kwaliteit van uw data op de voet en ziet direct wanneer er afwijkingen ontstaan. U gebruikt hiervoor meestal automatische controles en dashboards. Deze geven een melding aan PIM beheerders als de datakwaliteit onder een bepaalde grens komt. De inzichten uit deze monitoring helpen u om de bron van fouten te achterhalen. Zo kunt u gericht verbeteringen doorvoeren in uw datamanagement. Met een platform als WISEPIM zorgt u dat uw productinformatie altijd betrouwbaar blijft voor uw klanten.

Why Datakwaliteit Monitoring is Important for E-commerce

Datakwaliteit Monitoring is het proces waarbij u de nauwkeurigheid van uw productgegevens voortdurend controleert. Goede data is onmisbaar voor uw verkoop en klanttevredenheid. Fouten in prijzen of omschrijvingen zorgen namelijk voor minder bestellingen. Ook sturen klanten producten vaker terug als de informatie in de webshop niet klopt. Dit kost u direct geld en schaadt het vertrouwen in uw merk. Doorlopende controle houdt uw informatie op alle kanalen gelijk. Dit geldt voor uw eigen webshop, maar ook voor marktplaatsen en social media. Klanten vinden producten makkelijker via filters als alle kenmerken aanwezig zijn. U voorkomt hiermee dat u achteraf handmatig fouten moet herstellen. Goede data verbetert ook uw SEO en vindbaarheid. Zo bouwt u aan een betrouwbare winkelervaring en een hogere omzet.

Examples of Datakwaliteit Monitoring

  • 1Een dagelijks rapport toont welk percentage producten in de PIM de attributen 'kleur' of 'maat' mist.
  • 2Een alert geeft een melding zodra een productprijs in de PIM meer dan 10% afwijkt van de prijs op een marketplace.
  • 3Een dashboard toont de volledigheidsscore van productdata per categorie en geeft aan welke informatie u nog moet toevoegen.
  • 4Geautomatiseerde controles herkennen productbeschrijvingen met verboden keywords of fouten in de opmaak.
  • 5De software controleert of productafbeeldingen op alle kanalen gelijk zijn zodat ze overal voldoen aan de merkrichtlijnen.

How WISEPIM Helps

  • Ingebouwde validatieregels voorkomen fouten direct bij de invoer. U stelt deze regels zelf in binnen WISEPIM om de kwaliteit van uw data te bewaken.
  • Overzichtelijke rapportages tonen via dashboards hoe volledig en nauwkeurig uw productdata is. U ziet direct waar u informatie moet verbeteren.
  • Automatische meldingen waarschuwen uw team zodra het systeem een fout vindt. Hierdoor lost u problemen met de datakwaliteit snel op.
  • Workflow-integratie zorgt dat WISEPIM uw data bij elke stap in het proces controleert. Uw productinformatie blijft hierdoor altijd betrouwbaar en foutloos.

Common Mistakes with Datakwaliteit Monitoring

  • Bedrijven vergeten vaak om vooraf duidelijke regels voor hun data op te stellen. Zonder meetbare standaarden is de kwaliteit van data lastig objectief te meten.
  • Veel organisaties controleren data alleen tijdens de eerste import. Ze missen een vast proces om de kwaliteit ook daarna continu te bewaken.
  • Teams lossen vaak alleen de zichtbare fouten op. Ze pakken de achterliggende oorzaak niet aan, waardoor dezelfde problemen in de data steeds terugkomen.
  • Er is vaak geen duidelijke eigenaar voor de datakwaliteit binnen het bedrijf. Als niemand verantwoordelijk is voor het beheer, verbetert de kwaliteit van de data niet.
  • Bedrijven controleren hun data nog te vaak handmatig. Dit is tijdrovend en foutgevoelig. Automatisering via een platform zoals WISEPIM maakt dit proces veel betrouwbaarder.

Tips for Datakwaliteit Monitoring

  • Bepaal meetbare doelen voor elk belangrijk productattribuut. Gebruik metrics zoals het percentage volledige velden of het aantal fouten.
  • Stel automatische regels en alerts in binnen uw PIM. Zo ziet u direct fouten bij het invoeren of aanpassen van data.
  • Bekijk regelmatig uw dashboards en rapporten. Zo vindt u snel trends of problemen die direct aandacht nodig hebben.
  • Geef specifieke teams of personen de verantwoordelijkheid voor de data. Zo is het duidelijk wie de kwaliteit van de informatie bewaakt.
  • Maak monitoring een vast onderdeel van uw data governance. Dit helpt uw organisatie om altijd met nauwkeurige en betrouwbare data te werken.

Trends Surrounding Datakwaliteit Monitoring

  • AI Integratie voor Predictieve Kwaliteit: Gebruik maken van AI en machine learning om potentiële datakwaliteitsproblemen te voorspellen voordat ze ontstaan en proactieve oplossingen voor te stellen.
  • Geautomatiseerde Data Remediation: Implementeren van geautomatiseerde workflows om veelvoorkomende datakwaliteitsfouten te detecteren, classificeren en corrigeren zonder constante menselijke tussenkomst.
  • Real-time Datakwaliteitscontroles: Verschuiving van periodieke batchverwerking naar continue, real-time monitoring en validatie voor onmiddellijke detectie en oplossing van data-inconsistenties.
  • Data Observability Platforms: Integratie van datakwaliteit monitoring in bredere data observability oplossingen die een holistisch, end-to-end beeld geven van data health, lineage en prestaties.
  • Duurzaamheidsdata Kwaliteit: Toenemende focus op het monitoren van de kwaliteit en nauwkeurigheid van data gerelateerd aan milieu-impact, ethische inkoop en supply chain duurzaamheid voor compliance en rapportage.

Tools for Datakwaliteit Monitoring

  • WISEPIM: Een uitgebreid PIM-systeem dat robuuste functionaliteiten biedt voor data validatie, kwaliteitsregels en monitoring dashboards om hoge productdata standaarden te waarborgen.
  • Akeneo PIM: Biedt uitgebreide productdata management mogelijkheden met ingebouwde validatie-, volledigheids- en kwaliteitsscorefuncties om de datanauwkeurigheid te verbeteren.
  • Salsify PIM: Biedt sterke functionaliteiten voor product content syndication en datakwaliteit management, wat consistente en nauwkeurige data over alle verkoopkanalen garandeert.
  • Informatica Data Quality: Een speciale enterprise oplossing voor het profileren, opschonen en continu monitoren van datakwaliteit over diverse databronnen.
  • Ataccama ONE: Een alles-in-één data management platform dat datakwaliteit, master data management en data governance functionaliteiten integreert voor een holistische data health.

Related Terms

product data qualitydata validationdata governancedata stewardshipproduct data enrichment rulesdata quality rules engine

Also Known As

Datakwaliteit AssuranceData Gezondheid MonitoringProductdata Toezicht