Tal med en af vores eksperter
Book en 1-til-1 demo
DATA FRAMEWORK
Byg datafundamentet til en future-ready organisation
Skab en tydelig ramme for dine produktdata med en struktureret data ontology, der definerer, hvordan gode data ser ud, hvordan de skal vedligeholdes, og hvor der er gaps i dag. Dette framework er afgørende for at opnå produktdata af høj kvalitet, som forbedrer performance i alle andre produktrelaterede processer i virksomheden.
ET TYDELIGT UDGANGSPUNKT FOR DATA QUALITY
Hvorfor vælge Slimstock?
Slimstock hjælper dig med at skabe en struktureret data ontology, der afspejler din virksomhed og dit produktsortiment.
- Definér kategorier tydeligt, og skab en logisk struktur på tværs af dit sortiment.
- Opsæt company-specific requirements, der definerer dine data standards og tilpasses din product hierarchy.
- Kontrollér løbende, om data er complete, correct og consistent.
- Skab visibility fra dag ét, og se hvor de største data gaps er i dag.
FÅ DEN RETTE STRUKTUR PÅ PLADS
Fordelene ved et stærkere Data Framework
Skab ét klart billede af, hvordan gode data ser ud
Definér produktdata på en måde, der er consistent på tværs af virksomheden. Med en fælles struktur arbejder teams ud fra de samme standards, og forventninger bliver lettere at styre.
Gør dataproblemer lettere at identificere
Når product hierarchy og product requirements er tydeligt defineret, bliver det lettere at se, hvor data mangler, hvor værdier er forkerte, og hvor records ikke lever op til den krævede standard.
Reducér ambiguity på tværs af teams
Mange dataproblemer starter med uklart ownership eller inconsistent definitions. Et struktureret fundament skaber mere klarhed over, hvordan data håndteres på tværs af functions.
Understøt bedre downstream decisions
Planning, pricing, replenishment og compliance afhænger alle af pålidelige produktdata. Et stærkere fundament forbedrer kvaliteten af de processer, der bygger ovenpå.
Forbered virksomheden på scalable improvement
Før automation kan fungere ordentligt, skal den underliggende data model være på plads. Data Framework hjælper dig med at få det grundlæggende fundament på plads først.
NØGLEFUNKTIONER I DATA FRAMEWORK
Udviklet til at definere, måle og forbedre datakvaliteten
Brug din eksisterende produktkategoristruktur som fundament for at definere datakrav på hvert niveau i dit produktsortiment.
Modellering af kategoriattributter og nedarvning
Definér produktspecifikke attributter for hver produktkategori – fra generelle oplysninger som mål og materiale til mere specialiserede krav. Med nedarvning af attributter kan de samme datakrav automatisk anvendes på tværs af overordnede kategorier og underkategorier, hvilket reducerer dobbeltarbejde og gør vedligeholdelsen enklere.
Løbende datavalidering på tværs af alle kvalitetsdimensioner
Opsæt valideringsregler for talværdier, tekstfelter, mønstre og AI-baserede kontroller, så datakomplethed, korrekthed og konsistens overvåges løbende på tværs af alle produktattributter.
Bibliotek med best practice-valideringsregler
Anvend valideringsregler baseret på anerkendte branchestandarder som GS1 og ETIM, når virksomhedens egne datastandarder endnu ikke er fuldt definerede.
Sammenhold dine nuværende produktdata med den definerede Data Ontology, og få et klart overblik over, hvor de største udfordringer findes på tværs af produktkategorier, attributter og valideringsregler.
Løbende måling af datakvalitet
Få et opdateret overblik over kvaliteten af dine produktdata til enhver tid, så du kan følge udviklingen kontinuerligt i stedet for kun at gennemføre enkeltstående dataanalyser.