Da die Daten a strategisches Kapital Für die Institutionen von heute, Es ist leicht zu verstehen, dass schlechte Qualität ein großes Hindernis ist. Genau dafür, verschiedene Lösungen sind erforderlich, um sie zu beheben und auch zu verhindern, inklusive Korrektur von allgemeine Probleme bezogen auf Produktdaten.
In diesem Artikel erklären wir, warum die Qualität der Produktdaten bringt eine qualitative Veränderung, die es uns ermöglicht, das Geschäft auf eine andere Ebene zu bringen. Glücklicherweise, Unternehmen, die mit einer großen Anzahl von Produkten umgehen, haben oft ähnliche Probleme, die mit einem auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Datenmanagement behoben werden können.
Einige der häufigsten Probleme.
Einer der häufigsten Wendepunkte bei Produktdaten bezieht sich auf fehlende Korrespondenz, in einigen Bereichen, zwischen Verkaufsinformationen und in Katalogen gespeicherten Informationen.
Durch die Ernennung desselben Lieferanten, Produkt oder Funktion (als Beispiel, Größen oder Farben) auf veschiedenen Wegen, wir verursachen eine Diskrepanz zwischen scheinbar unterschiedlichen Kategorien, wenn sie sich tatsächlich auf eine einzige Kategorie beziehen. Während, Informationen mangelt es an Verlässlichkeit.
Fehler dieser Art verhindern ein korrektes Arbeiten, sowohl aus operativer Sicht als auch für das Reporting von Produktverkäufen. Da wir keine realistischen Informationen haben, unter anderen Nachteile Praktisch, Wir stehen vor einem ernsthaften Problem bei so wichtigen Aktivitäten wie der Bestellung von Produkten oder Verbrauchsmaterialien.
Ein Mangel an Zuverlässigkeit, der, Zusammenfassend, wirkt sich negativ auf die Entscheidungsfindung aus und verursacht Probleme verschiedener Art, ob es sich um Logistik handelt (Überschuss oder Mangel an Lager) Ö, als Beispiel, keine guten Informationen zu haben, um diesbezüglich Entscheidungen zu treffen. .
in Ergänzung, ein häufiges Hindernis ist ein falsches oder nicht vorhandenes Informationssynchronisation neu im Vergleich zu dem, was bereits in den verschiedenen Systemen war. Einfach, zu wissen, wie man Informationen sauber hält, ist der Schlüssel, sowie ob es zwischen Systemen repliziert oder in einem Stammdaten-Repository gespeichert werden soll.
Probleme erkennen, um Lösungen zu finden
Die oben genannten Probleme sollten innerhalb der verschiedene Kontexte, je nach Art des durchgeführten Projekts, Unternehmensbedarf, speziell das Ziel und Ziele zu erreichen mit diesen Informationen.
Sobald diese Probleme erkannt wurden, Jetzt ist es an der Zeit, Lösungen anzuwenden, die die Qualität und das Management von Daten verbessern, um schnelle und richtige Entscheidungen zu treffen. Gegenteiliger Fall, wir werden weiterhin unter den Folgen leiden: unzuverlässige Informationen, Zeitverschwendung, Unstimmigkeiten zu korrigieren und, damit, ein verringerte Effizienz von der Arbeit und, deshalb, des Unternehmens im Allgemeinen.
Datenqualitätsprobleme machen auch Unternehmen große Geldsummen verlieren, entweder weil sie keine Verkaufsstrategie für ihre Produkte erstellen können oder aufgrund von Problemen wie den genannten. Schließlich, das Problem betrifft andere Bereiche, wie Kunden, die auch eine Erweiterung der Produkte sein kann, und umgekehrt.
Ziel: saubere Produktinformationen
Es ist wichtig, Ad-hoc-Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität durch Anschlüsse und Anwendungen. Zur selben Zeit, erDie Datenstuarts müssen die auftretenden Probleme lösen, nicht zu vergessen, dass diese Verfahren auf neue Daten angewendet werden müssen.
So, dass die Produktinformationen sind sauber Sollte gerichtet werden voller fluss. Nach Datenermittlung und lexikalische Analyse (Säulentrennung), dann werden wir eine Korrektur vornehmen, indem wir die Aufzeichnungen standardisieren.
Wir können sogar Übereinstimmungen in anderen Systemen finden, in diesem Fall wäre es praktisch, sie in ein Stammdaten-Repository einzubinden, und es ist auch möglich, die Daten unserer Produkte mit neuen Kategorien anzureichern. Im letzteren Fall, als Beispiel, Informationen über den sozioökonomischen Status aus soziodemografischen Daten zu Cross-Selling ableiten.
Es handelt sich um Operationen, die in verschiedenen Projekten durchgeführt werden (Migrationen, Datenqualitäts- und Governance-Projekte, Qualität und Bereicherung, MDM-Projekte), deren gemeinsamer Nenner darin besteht, eine bessere Datenqualität zu erreichen.
Schlüssel zur Datenqualitätsstrategie
Alles, was angezeigt wird, weist auf die Die entscheidende Relevanz der Daten ist die Qualität. Entscheidungen richtig treffen. Aber um sie zu erreichen, braucht es eine adäquate Strategie, wo es wichtig ist, Qualitätsprobleme schnell und einfach zu finden.
Gegenteiliger Fall, Wir können viel Zeit damit verbringen, herauszufinden, wo die kritischen Punkte sind. In Wirklichkeit, in Unternehmen mit hohem Datenvolumen ist entscheidend, sobald Probleme erkannt werden, Strategien festlegen, die Tools beinhalten, die die Reinigung durch automatisierte Prozesse erleichtern.
Es geht um einen zyklisches Verfahren, das wird ständig gemacht. Zuerst wird wahrscheinlich eine Massenaktion für die gesamte Datenbank erforderlich sein und dann werden dieselben Prozesse für die neuen Datensätze ausgeführt.
So stellen wir sicher, dass unsere Daten verseucht sind, obwohl die Strategien in der Regel breiter angelegt sind und umfassende Lösungen beinhalten, die, über die Qualität der Informationen hinaus, sie beinhalten auch Data Governance.
Zusammenfassend, die besten Strategien sind diejenigen, die berücksichtigen, dass Prozesse Probleme nicht immer lösen können, vor allem wenn sie spezifisch sind. An dieser Stelle ist es wichtig, die notwendige Technologien und Kenntnisse Bereinigen Sie die Daten mit Tools, die es ermöglichen, automatisierte Qualitätsprozesse aus einem globalen Ansatz an die Bedürfnisse der Organisation anzupassen.
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