Data Mapping: De weg naar efficiënt product databeheer

Herken jij de uitdaging van het handmatig invoeren van productgegevens uit allerlei leveranciersbestanden? Of merk jij dat er fouten in je productinformatie ontstaan door miscommunicatie tussen systemen? Misschien ervaar je zelfs moeilijkheden met het integreren van gegevens uit verschillende bronnen omdat de structuren en termen niet op elkaar aansluiten.

Je bent niet de enige. Veel bedrijven hebben moeite om hun productdata efficiënt en zonder fouten te beheren. Gelukkig is er een oplossing die je hierbij helpt: Data Mapping.

In deze blog vertellen wij je wat data mapping is, hoe het jouw uitdagingen kan oplossen en welke stappen je kunt zetten om het succesvol in jouw organisatie te integreren.

Wat is Data Mapping?

Data mapping is het proces waarbij data uit verschillende bronnen aan elkaar wordt gekoppeld en gestructureerd. Stel je voor dat je productinformatie wilt samenbrengen uit meerdere systemen, denk hierbij aan leveranciersdata. Zonder data mapping kunnen deze gegevens niet soepel met elkaar communiceren, omdat elk systeem zijn eigen structuur en benaming hanteert.

Met data mapping leg je verbanden tussen al deze verschillende datapunten, zodat alles overzichtelijk en toegankelijk is binnen één systeem. Het vormt de basis voor een goede datastroom en zorgt ervoor dat alle informatie consistent en up-to-date blijft. Voor bedrijven betekent dit minder handmatige invoer, minder fouten en een veel efficiëntere dataverwerking.

Hoe map je binnenkomende data in een paar stappen?

1. Inzicht krijgen in je data

Begin met een overzicht van je eigen productdata en de data uit de bron. Door deze data goed te bekijken, kun je bepalen welke velden uit de bron je nodig hebt en waar deze aansluiten op jouw structuur. Zo voorkom je later verwarring en kun je snel en effectief verder met het mappingproces.

2. De juiste velden koppelen

Nu koppel je de velden van de bron aan de velden in jouw structuur. Door dit zorgvuldig te doen, zorg je ervoor dat alle data op de juiste plek in je systeem terechtkomt. Dit voorkomt fouten bij het inladen en maakt het werken met je data consistenter en betrouwbaarder.

3. Conversies instellen waar nodig

Als de brondata niet perfect aansluit op jouw systeem, kun je dit aanpassen door conversies in te stellen. Denk bijvoorbeeld aan het omzetten van kleuren naar jouw standaarden, "ja/nee"-velden naar true/false, of het samenvoegen van verschillende elementen. Zo creëer je een consistente datastroom die beter aansluit op jouw wensen.

4. Mapping testen en klaarzetten

Test je mapping zorgvuldig om zeker te zijn dat alle data op de juiste plek terechtkomt. In het ConnectingTheDots PIM-systeem kun je live door de data scrollen en direct controleren of alles klopt. Na het testen en aanpassen van eventuele fouten kun je de mapping klaarzetten voor live-gebruik, zodat je data meteen effectief ingezet kan worden.

Uitdagingen bij Data Mapping

Bij het mappen van data kun je tegen verschillende uitdagingen aanlopen. Hier zijn een paar belangrijke punten waar je rekening mee moet houden:

1. Hoeveelheid data

Hoe groter de hoeveelheid data, hoe uitdagender het wordt om alles overzichtelijk te houden. Het mappen van duizenden producten vraagt om een efficiënte aanpak, zodat het proces soepel blijft lopen zonder dat je systeem vertraagt.

2. Data in verschillende formaten

Leveranciers gebruiken vaak hun eigen bestandsformaten, indelingen en veldnamen, waardoor het lastig kan zijn om alles te standaardiseren. Of het nu gaat om Excel, CSV, of XML, elke bron vraagt om een specifieke benadering en voeg vaak enige complexiteit toe bij het koppelen aan jouw velden in de PIM.

3. Complexe logica

Bij het samenvoegen van data uit verschillende bronnen of het uitvoeren van conversies kan de logica complex worden. Bijvoorbeeld, als je data van één bron wilt prioriteren of bepaalde waarden op basis van voorwaarden wilt aanpassen, moet je mapping flexibel genoeg zijn om dit te ondersteunen.

4. Meerdere bronnen voor hetzelfde veld

Soms leveren verschillende bronnen data voor hetzelfde veld. Stel dat drie leveranciers een productomschrijving aanleveren: hoe bepaal je welke data het meest relevant is? Hier komt het belang van regels en prioriteiten stellen naar voren, zodat je altijd de juiste data op de juiste plek hebt.

Waarom is Data Mapping zo belangrijk?

Met data mapping voorkom je niet alleen een hoop handmatig werk, maar zorg je er ook voor dat je PIM-systeem soepel en foutloos blijft draaien. Het handmatig invoeren van productinformatie is tijdrovend en leidt al snel tot fouten. Door je data automatisch te mappen, bespaar je tijd én voorkom je dat informatie in het verkeerde veld terechtkomt.

Een goed ingestelde mapping betekent dat nieuwe data eenvoudig wordt ingeladen, zonder dat je bij elke import handmatig alles hoeft na te lopen. Zo werk je efficiënter en kun je meer data verwerken in minder tijd. Je productinformatie blijft overzichtelijk en betrouwbaar, terwijl jij tijd vrijmaakt voor andere zaken.

Data Mapping in PIM: In de Praktijk

Bij ConnectingTheDots bieden we uitgebreide mogelijkheden om binnenkomende en uitgaande data te mappen. In deze blog ligt de focus vooral op binnenkomende data, en we vertellen je graag hoe dit in de praktijk werkt.

Een simpel voorbeeld: stel je maakt een mapping waarbij je velden uit een bronbestand koppelt aan de velden in jouw PIM. Zo kan een leverancier bijvoorbeeld in kolom 6 de productnaam “Product title” plaatsen, terwijl jij deze data in het veld “Productnaam” in jouw PIM wilt hebben. Door dit veld eenmalig te koppelen, zorg je ervoor dat bij elke upload de producttitel automatisch op de juiste plek terechtkomt in jouw PIM.

Een wat complexer voorbeeld is het standaardiseren van kleurdata wanneer je met verschillende leveranciers werkt. Stel, je verkoopt kleding en de ene leverancier noemt een T-shirtkleur "lichtgroen," de ander "neon groen," en een derde "appeltjes groen." Om te voorkomen dat je honderden verschillende tinten groen in je PIM hebt, kun je conversies instellen. Hiermee stel je bijvoorbeeld in dat “lichtgroen” automatisch naar “groen” wordt gemapt. Zo blijft de kleur consistent, ongeacht de term die de leverancier gebruikt.

Kortom, met de data mapping tools van ConnectingTheDots PIM kun je jouw data naadloos en efficiënt beheren, zo blijft je productinformatie overzichtelijk en betrouwbaar!

Automatische Data Mapping: De volgende stap!

Wil je een stap verder gaan met je data mapping? Dat kan! Met automatische data mapping wordt het beheren van jouw productinformatie nog eenvoudiger. Denk aan het inplannen van inkomende data, zodat deze automatisch op het juiste moment wordt verwerkt.

Je hebt de keuze: stuur je de complete dataset of alleen de wijzigingen door? Hiermee houd je je PIM altijd actueel, zonder onnodige data te laden. Of je nu met Excel, CSV, JSON of XML werkt, bij ConnectingTheDots zetten we alles automatisch om naar JSON. Hierdoor kun je direct aan de slag met het mappen van je data, zonder extra stappen.

Benieuwd hoe dit in de praktijk werkt? Onze Product Data Loader (PDL) maakt het mogelijk om snel en efficiënt je data te verwerken, precies zoals jij dat wilt!

Download hier onze whitepaper en lees meer over onze Product Data Loader.

Meer weten?

Wil je meer weten over data mapping en hoe je dit kunt toepassen in het Product Information Management-proces? We bespreken het graag met je! Neem contact met ons op en laten we samen kijken naar de mogelijkheden.