Contatta uno dei nostri esperti
Prenota una demo
STRUTTURA DEI DATI
Costruisci le basi per dati solidi per un’organizzazione pronta per il futuro
Crea un quadro chiaro per i dati dei tuoi prodotti con un’ontologia strutturata che definisce quali sono i dati di qualità, come devono essere gestiti e dove si trovano attualmente i problemi. Questo quadro è fondamentale per ottenere dati di alta qualità sui prodotti, che migliorano le prestazioni di tutti gli altri processi legati ai prodotti nella tua azienda.
UN PUNTO DI PARTENZA CHIARO PER LA QUALITÀ DEI DATI
Perché Slimstock?
Slimstock ti aiuta a creare un’ontologia dei dati strutturata che rifletta la tua attività e la tua gamma di prodotti.
- Definisci chiaramente le categorie, acquisisci e migliora una struttura logica in tutto il tuo assortimento.
- Imposta requisiti specifici per la tua azienda per definire i tuoi standard di dati, e gestire su misura la tua gerarchia di prodotti.
- Verifica costantemente che i dati siano completi, corretti e coerenti.
- Ottieni visibilità fin dal primo giorno e individua dove si trovano oggi le principali lacune o problemi legate ai dati.
METTI IN PIEDE LA STRUTTURA GIUSTA
Vantaggi di un framework di dati più solido
Crea una visione chiara di come dovrebbero essere i dati di qualità
Definisci i dati di prodotto in modo coerente in tutta l’azienda. Con una struttura condivisa, i team lavorano secondo gli stessi standard e le aspettative sono più facili da gestire.
Rendi più facile identificare i problemi relativi ai dati
Se la gerarchia dei prodotti e i requisiti dei prodotti sono definiti chiaramente, diventa più facile vedere dove mancano i dati, dove i valori sono sbagliati e dove i record non rispettano lo standard richiesto.
Riduci l’ambiguità tra i team
Molti problemi relativi ai dati derivano da una proprietà poco chiara o da definizioni incoerenti. Una base strutturata aiuta a rendere più chiara la gestione dei dati tra le diverse funzioni.
Supporta decisioni migliori a valle
La pianificazione, la determinazione dei prezzi, il rifornimento e la conformità dipendono tutti da dati di prodotto affidabili. Una base più solida migliora la qualità dei processi che vi si basano.
Preparati a un miglioramento scalabile
Prima che l’automazione possa funzionare correttamente, il modello di dati sottostante deve essere corretto. Data Framework ti aiuta a mettere in atto prima le basi.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI DI DATA FRAMEWORK
Progettato per definire, valutare e migliorare la qualità dei dati
Ontologia dei dati basata sulle categorie
Usa la struttura delle categorie di prodotto esistente come base per definire i requisiti dei dati ad ogni livello dell’assortimento.
Modellazione e ereditarietà degli attributi di categoria
Definisci attributi specifici per categoria per ogni gruppo di prodotti, dai campi generali come le dimensioni o i materiali a requisiti più specifici, applicando al contempo l’ereditarietà degli attributi tra categorie e sottocategorie più ampie per ridurre le duplicazioni nella configurazione.
Convalida dei dati su tutte le dimensioni
Imposta regole per intervalli, testo e modelli, e una convalida basata sull’intelligenza artificiale per garantire la completezza, la correttezza e la coerenza dei dati su tutti gli attributi su base continua.
Libreria di vincoli basati sulle best practice
Basandosi su standard di settore, come GS1 o ETIM, è possibile applicare regole di convalida laddove le definizioni interne sono ancora limitate o incomplete.
Valuta i tuoi attuali dati di prodotto rispetto all’ontologia e individua dove si trovano i principali problemi tra categorie, attributi e regole.
Ottieni una visione aggiornata della qualità dei dati di prodotto in qualsiasi momento, invece di affidarti a revisioni una tantum.