Uzmanlarımızdan biriyle konuşun
Bire bir demo için rezervasyon yaptırın
VERİ MODELİ
Geleceğe hazır bir organizasyon için veri altyapısını oluşturun
İyi verinin neye benzediğini, nasıl yönetilmesi gerektiğini ve mevcut eksikliklerin nerede olduğunu tanımlayan yapılandırılmış bir veri ontolojisiyle ürün verileriniz için net bir çerçeve oluşturun. Bu çerçeve, şirketinizdeki ürünle ilgili diğer tüm süreçlerin performansını artıran yüksek kaliteli ürün verilerine ulaşmanın anahtarıdır.
VERİ KALİTESİ İÇİN NET BİR BAŞLANGIÇ NOKTASI
Neden Slimstock?
Slimstock, iş modelinizi ve ürün yelpazenizi yansıtan yapılandırılmış bir veri modeli oluşturmanıza yardımcı olur.
- Kategorileri net bir şekilde tanımlayın, ürün yelpazeniz genelinde mantıklı bir yapı oluşturun ve geliştirin.
- Ürün yapınıza uygun uyarlanmış veri standartlarınızı belirlemek için şirketinize özgü gereksinimleri tanımlayın.
- Verilerin eksiksiz, doğru ve tutarlı olup olmadığını sürekli olarak kontrol edin.
- İlk günden itibaren görünürlük sağlayın ve mevcut durumda en önemli veri eksikliklerinin nerede olduğunu tespit edin.
DOĞRU YAPIYI KURUN
Daha güçlü bir veri modelinin avantajları
İyi verinin neye benzediğine dair tek ve net bir bakış açısı oluşturun
Ürün verilerini şirket genelinde tutarlı bir şekilde tanımlayın. Ortak bir yapı kurulduğunda, ekipler aynı standartlara göre çalışır ve beklentileri yönetmek daha kolay hale gelir.
Veri sorunlarını daha kolay tespit edin
Ürün hiyerarşisi ve ürün gereksinimleri net bir şekilde tanımlanırsa, verilerin nerede eksik olduğu, değerlerin nerede yanlış olduğu ve kayıtların nerede gerekli standartları karşılamadığı daha kolay anlaşılır.
Ekipler arasındaki belirsizliği azaltın
Birçok veri sorunu, sahipliğin net olmaması veya tanımların tutarsız olmasından kaynaklanır. Yapılandırılmış bir temel, fonksiyonlar arasında verilerin yönetilme şekline daha fazla netlik kazandırır.
Sonraki aşamalarda daha iyi kararlar alın
Planlama, fiyatlandırma, stok yenileme ve uyumluluk, güvenilir ürün verilerine bağlıdır. Daha sağlam bir temel, bunun üzerine inşa edilen süreçlerin kalitesini artırır.
Ölçeklenebilir iyileştirmeye hazırlanın
Otomasyonun düzgün çalışabilmesi için, altta yatan veri modelinin doğru olması gerekir. Veri Çerçevesi, önce temelleri oluşturmanıza yardımcı olur.
VERİ MODELİNİN TEMEL ÖZELLİKLERİ
Veri kalitesini tanımlamak, değerlendirmek ve iyileştirmek için tasarlanmıştır
Ürün çeşitliliğinin her bir seviyesindeki veri gereksinimlerini belirlerken mevcut ürün kategorisi yapınızı temel alın.
Kategori özellikleri oluşturma ve özelliklerin aktarımı
Her ürün grubu için sınıflar ve malzeme gibi genel alanlardan daha spesifik gereksinimlere kadar kategoriye özgü özellikleri tanımlayın; aynı zamanda yapılandırmada tekrarlanan bilgileri azaltmak için daha geniş kategoriler ve alt kategoriler arasında özellik devralma özelliğini uygulayın.
Aralıklar, metinler ve kalıplar için kurallar belirleyin ve yapay zeka tabanlı doğrulama ile tüm özniteliklerdeki verilerin eksiksizliğini, doğruluğunu ve tutarlılığını sürekli olarak sağlayın.
Sektörde kabul görmüş en iyi uygulamalar
GS1 veya ETIM gibi sektör standartlarına dayalı olarak, iç tanımlamaların henüz sınırlı veya eksik olduğu durumlarda doğrulama kuralları uygulanabilir.
Mevcut ürün verilerinizi ontolojiye göre değerlendirin ve kategoriler, özellikler ve kurallar genelinde temel sorunların nerede olduğunu belirleyin.
Tek seferlik incelemelere güvenmek yerine, herhangi bir zamanda ürün veri kalitesine ilişkin güncel bir görünüm elde edin.