Tal med en af vores eksperter
Book en 1-til-1 demo
Datarammeværk
Skab datagrundlaget for en fremtidssikret organisation
Skab en klar ramme for dine produktdata med en struktureret dataontologi, der definerer, hvordan gode data ser ud, hvordan de skal vedligeholdes, og hvor der er huller i dag. Denne ramme er nøglen til at opnå produktdata af høj kvalitet, hvilket forbedrer ydeevnen i alle andre produktrelaterede processer i din virksomhed.
ET TYDELIGT UDTALSPUNKT FOR DATAKVALITET
Hvorfor Slimstock?
Slimstock hjælper dig med at skabe en struktureret dataontologi, der afspejler din virksomhed og dit produktsortiment.
- Definer kategorier tydeligt, indfang og forbedr en logisk struktur på tværs af dit sortiment.
- Indstil virksomhedsspecifikke krav for at definere dine datastandarder, skræddersyet til din produkthierarki.
- Kontroller løbende, om dataene er komplette, korrekte og konsistente.
- Skab synlighed fra dag ét, og se, hvor de største datahuller er i dag.
SÆT DEN RIGTIGE STRUKTUR PÅ PLADS
Fordele ved en stærkere datastruktur
Skab et klart overblik over, hvordan gode data ser ud
Definer produktdata på en måde, der er konsistent på tværs af virksomheden. Med en fælles struktur på plads arbejder teams efter de samme standarder, og forventningerne er nemmere at styre.
Gør det lettere at identificere dataproblemer
Hvis produkthierarkiet og produktkravene er klart defineret, bliver det lettere at se, hvor der mangler data, hvor værdierne er forkerte, og hvor posterne ikke opfylder den krævede standard.
Reducer uklarhed på tværs af teams
Mange dataproblemer starter med uklart ejerskab eller inkonsekvente definitioner. Et struktureret fundament hjælper med at skabe større klarhed i den måde, data administreres på tværs af funktioner.
Understøt bedre beslutninger i de efterfølgende led
Planlægning, prisfastsættelse, genopfyldning og overholdelse af regler afhænger alle af pålidelige produktdata. Et stærkere fundament forbedrer kvaliteten af de processer, der bygger på det.
Forbered dig på skalerbar forbedring
Før automatisering kan fungere korrekt, skal den underliggende datamodel være korrekt. Data Framework hjælper dig med at få det grundlæggende på plads først.
VIGTIGE FUNKTIONER I DATA FRAMEWORK
Udviklet til at definere, vurdere og forbedre datakvaliteten
Brug din eksisterende produktkategoristruktur som grundlag for at definere datakrav på hvert niveau i sortimentet.
Modellering og arv af kategoriattributter
Definer kategorispecifikke attributter for hver produktgruppe, fra generelle felter såsom dimensioner og materiale til mere specifikke krav, samtidig med at du anvender attribut-arv på tværs af bredere kategorier og underkategorier for at reducere dobbeltarbejde i konfigurationen.
Datavalidering på tværs af alle dimensioner
Fastlæg regler for intervaller, tekst og mønstre samt AI-baseret validering for løbende at sikre datakomplethed, korrekthed og konsistens på tværs af alle attributter.
Bibliotek med bedste praksis for begrænsninger
Baseret på industristandarder, såsom GS1 eller ETIM, kan valideringsregler anvendes, hvor interne definitioner stadig er begrænsede eller ufuldstændige.
Vurder dine nuværende produktdata i forhold til ontologien, og identificer, hvor de største problemer ligger på tværs af kategorier, attributter og regler.
Få et opdateret overblik over produktdatakvaliteten på ethvert tidspunkt, i stedet for at stole på engangsgennemgange.