Kom in contact met een van onze experts
Boek een demo
DATAKADER
Leg de gegevensbasis voor een toekomstbestendige organisatie
Creëer een duidelijk kader voor je productgegevens met een gestructureerde data-ontologie die definieert hoe goede data eruitziet, hoe deze moet worden onderhouden en waar de hiaten op dit moment zitten. Dit kader is essentieel voor het verkrijgen van hoogwaardige productgegevens, wat de prestaties van alle andere productgerelateerde processen in je bedrijf verbetert.
EEN DUIDELIJK UITGANGSPUNT VOOR DATAKWALITEIT
Waarom Slimstock?
Slimstock helpt je bij het creëren van een gestructureerde data-ontologie die aansluit bij je bedrijf en productassortiment.
- Definieer categorieën duidelijk, leg een logische structuur vast in je assortiment en verbeter deze.
- Stel bedrijfsspecifieke eisen vast om je datastandaarden te definiëren, afgestemd op je producthiërarchie.
- Controleer continu of de data volledig, correct en consistent is.
- Creëer vanaf dag één zichtbaarheid en ontdek waar de belangrijkste datalacunes op dit moment zitten.
ZORG VOOR DE JUISTE STRUCTUUR
Voordelen van een sterker datakader
Creëer één duidelijk beeld van hoe goede gegevens eruitzien
Definieer productgegevens op een manier die consistent is binnen het hele bedrijf. Met een gedeelde structuur werken teams volgens dezelfde normen en zijn verwachtingen makkelijker te managen.
Maak dataproblemen makkelijker te herkennen
Als de producthiërarchie en productvereisten duidelijk zijn gedefinieerd, wordt het makkelijker om te zien waar data ontbreekt, waar waarden fout zijn en waar records niet aan de vereiste standaard voldoen.
Verminder onduidelijkheid tussen teams
Veel dataproblemen ontstaan door onduidelijke verantwoordelijkheden of inconsistente definities. Een gestructureerde basis zorgt voor meer duidelijkheid in hoe data binnen verschillende functies wordt beheerd.
Ondersteun betere beslissingen verderop in het proces
Planning, prijsstelling, bevoorrading en naleving zijn allemaal afhankelijk van betrouwbare productgegevens. Een sterker fundament verbetert de kwaliteit van de processen die erop zijn gebouwd.
Bereid je voor op schaalbare verbetering
Voordat automatisering goed kan werken, moet het onderliggende datamodel kloppen. Data Framework helpt je om eerst de basis op orde te brengen.
BELANGRIJKSTE FUNCTIES VAN DATA FRAMEWORK
Ontworpen om de gegevenskwaliteit te definiëren, te beoordelen en te verbeteren
Categoriegebaseerde data-ontologie
Gebruik je bestaande productcategorieën als basis voor het definiëren van datavereisten op elk niveau van het assortiment.
Modellering en overerving van categorie-kenmerken
Definieer categorie-specifieke kenmerken voor elke productgroep, van algemene velden zoals afmetingen en materiaal tot meer specifieke vereisten, terwijl je kenmerkovererving toepast over bredere categorieën en subcategorieën heen om dubbel werk in de configuratie te verminderen.
Datavalidatie voor alle dimensies
Stel regels in voor bereiken, tekst en patronen, en AI-gebaseerde validatie om de volledigheid, juistheid en consistentie van gegevens voor alle producten continu te waarborgen.
Bibliotheek met best practices voor beperkingen
Op basis van industriestandaarden, zoals GS1 of ETIM, kunnen validatieregels worden toegepast wanneer interne definities nog beperkt of onvolledig zijn.
Beoordeel je huidige productgegevens aan de hand van de ontologie en breng in kaart waar de belangrijkste problemen liggen binnen categorieën, attributen en regels.
Genereer op elk moment een actueel overzicht van de kwaliteit van je productgegevens, in plaats van te vertrouwen op eenmalige beoordelingen.