Prata med en av våra experter
Boka en 1-till-1-demo
DATARAMVERK
Bygg en datagrund för en framtidssäker organisation
Skapa ett tydligt ramverk för dina produktdata med en strukturerad dataontologi som definierar hur bra data ser ut, hur de ska underhållas och var luckorna finns idag. Detta ramverk är nyckeln till att uppnå produktdata av hög kvalitet, vilket förbättrar prestandan för alla andra produktrelaterade processer i ditt företag.
EN TYDLIG UTGÅNGSPUNKT FÖR DATAKVALITET
Varför Slimstock?
Slimstock hjälper dig att skapa en strukturerad dataontologi som speglar din verksamhet och ditt produktsortiment.
- Definiera kategorier tydligt, fånga upp och förbättra en logisk struktur i hela ditt sortiment.
- Ställ in företagsspecifika krav för att definiera dina datastandarder, anpassade efter din produkthierarki.
- Kontrollera kontinuerligt om data är fullständiga, korrekta och konsekventa.
- Skapa översikt från dag ett och se var de största dataluckorna finns idag.
SKAPA RÄTT STRUKTUR
Fördelar med ett starkare dataramarverk
Skapa en tydlig bild av hur bra data ser ut
Definiera produktdata på ett sätt som är konsekvent i hela verksamheten. Med en gemensam struktur på plats arbetar teamen enligt samma standarder och förväntningarna blir lättare att hantera.
Gör det enklare att identifiera dataproblem
Om produkthierarkin och produktkraven är tydligt definierade blir det lättare att se var data saknas, var värden är felaktiga och var poster inte uppfyller den erforderliga standarden.
Minska oklarheter mellan team
Många dataproblem börjar med oklart ägarskap eller inkonsekventa definitioner. En strukturerad grund bidrar till att skapa större tydlighet i hur data hanteras mellan olika funktioner.
Stöd bättre beslut i senare led
Planering, prissättning, påfyllning och efterlevnad är alla beroende av tillförlitliga produktdata. En starkare grund förbättrar kvaliteten på de processer som bygger på den.
Förbered dig för skalbar förbättring
Innan automatiseringen kan fungera ordentligt måste den underliggande datamodellen vara korrekt. Data Framework hjälper dig att först lägga grunden.
VIKTIGA FUNKTIONER I DATA FRAMEWORK
Utvecklad för att definiera, utvärdera och förbättra datakvaliteten
Använd din befintliga produktkategori-struktur som grund för att definiera datakrav på varje nivå i sortimentet.
Modellering och arv av kategoriattribut
Definiera kategorispecifika attribut för varje produktgrupp, från allmänna fält som mått och material till mer specifika krav, samtidigt som du tillämpar attributärvning över bredare kategorier och underkategorier för att minska dubbelarbete i konfigurationen.
Datavalidering över alla dimensioner
Ställ in regler för intervall, text och mönster samt AI-baserad validering för att kontinuerligt säkerställa datans fullständighet, korrekthet och konsistens över alla attribut.
Bibliotek med bästa praxis för begränsningar
Baserat på branschstandarder, såsom GS1 eller ETIM, kan valideringsregler tillämpas där interna definitioner fortfarande är begränsade eller ofullständiga.
Utvärdera dina aktuella produktdata mot ontologin och identifiera var de största problemen finns inom kategorier, attribut och regler.
Skapa en aktuell översikt över produktdatakvaliteten vid valfri tidpunkt, istället för att förlita dig på engångsgranskningar.