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CADRE DE DONNÉES
Construisez une base de données solide pour une organisation tournée vers l’avenir
Créez un cadre clair pour vos données produits grâce à une ontologie structurée qui définit à quoi ressemblent des données de qualité, la façon de les maintenir et identifie les écarts de qualité. Ce cadre est essentiel pour atteindre un haut niveau de qualité des données produits, ce qui améliore la performance de tous les autres processus liés aux produits dans votre entreprise.
UN POINT DE DÉPART STRUCTURÉ POUR LA QUALITÉ DES DONNÉES
Pourquoi Slimstock ?
Slimstock vous aide à créer une ontologie de données structurée qui reflète votre activité et votre gamme de produits.
- Définissez clairement les catégories et mettez en place une structure logique cohérente pour l’ensemble de votre assortiment.
- Établissez des exigences spécifiques à votre entreprise afin de définir vos standards de données, adaptés à votre hiérarchie produit.
- Vérifiez en continu que vos données sont complètes, correctes et cohérentes.
- Obtenez une visibilité immédiate et identifiez rapidement les principaux écarts sur vos données actuelles.
METTEZ EN PLACE LA BONNE STRUCTURE
Les bénéfices d’un cadre de données renforcé
Créez une vision commune de ce que sont des données de qualité
Définissez les masterdata produits de manière cohérente à l’échelle de l’entreprise. Avec une structure partagée, les équipes travaillent selon les mêmes standards et les attentes sont plus faciles à gérer.
Facilitez l’identification des problèmes de données
Lorsque la hiérarchie des produits et les exigences associées sont clairement définies, il devient plus simple de repérer les données manquantes, les valeurs incorrectes et les enregistrements qui ne respectent pas les standards requis.
Réduisez les ambiguïtés entre les équipes
De nombreux problèmes de données proviennent d’un manque de clarté sur les responsabilités ou de définitions incohérentes. Une base structurée apporte davantage de clarté dans la gestion des données entre les différentes fonctions.
Soutenez de meilleures décisions en aval
La planification, la tarification, le réapprovisionnement et la conformité reposent tous sur des données produits fiables. Une base plus solide améliore la qualité des processus qui en dépendent.
Préparez une amélioration à grande échelle
Avant que l’automatisation puisse fonctionner efficacement, le modèle de données sous-jacent doit être correctement structuré. Le cadre de données vous aide à poser en priorité les bases essentielles.
FONCTIONNALITÉS CLÉS DU CADRE DE DONNEES
Conçu pour définir, évaluer et améliorer la qualité des données
Ontologie de données basée sur les catégories
Utilisez votre structure existante de catégories produits comme base pour définir les exigences en matière de données à chaque niveau de votre assortiment.
Modélisation des attributs par catégorie et héritage
Définissez des attributs spécifiques à chaque catégorie de produits, allant de champs généraux tels que les dimensions et les matériaux à des exigences plus spécifiques, tout en appliquant l’héritage des attributs entre catégories et sous-catégories afin de réduire la duplication dans la configuration.
Validation des données sur toutes les dimensions
Mettez en place des règles sur les plages de valeurs, les textes et les formats, ainsi qu’une validation basée sur l’IA pour garantir la complétude, l’exactitude et la cohérence des données sur l’ensemble des attributs de manière continue.
Bibliothèque de contraintes basée sur les meilleures pratiques
Basée sur des standards du secteur tels que GS1 ou ETIM, des règles de validation peuvent être appliquées lorsque les définitions internes sont encore limitées ou incomplètes.
Évaluez vos données produits actuelles par rapport à l’ontologie et identifiez les principaux problèmes au niveau des catégories, des attributs et des règles.
Obtenez en permanence une vision actualisée de la qualité des données produits, plutôt que de vous appuyer sur des évaluations ponctuelles.