7 stappen naar efficiënt gegevensbeheer

De kern van een efficiënte strategie voor gegevensbeheer ligt in het vermogen om key performance indicators (KPI's)   te meten en volgen die de effectiviteit van je PIM-proces weerspiegelen. Dit vereist een duidelijke reeks oplossingen en strategieën, samen met duidelijk gedefinieerde verantwoordelijkheden binnen je organisatie die helpen zorgen voor een duidelijke verantwoordingsstructuur. Om de datakwaliteit en betrouwbaarheid te maximaliseren, is het ook belangrijk om consequent de regels en richtlijnen voor data governance te volgen. 

Door deze 7 belangrijke stappen te volgen, kun je zorgen voor efficiënt gegevensbeheer voor je organisatie.

De klantreis speelt een belangrijke rol in e-commerce, vooral als het gaat om online verkoop. Een PIM-systeem (Product Information Management) biedt verschillende voordelen voor retailers en fabrikanten, waardoor ze hun productgegevens effectief via alle kanalen kunnen beheren. Door te allen tijde toegang te hebben tot volledige, nauwkeurige en hoogwaardige productgegevens, zijn bedrijven beter in staat om met klanten om te gaan en uiteindelijk de verkoop te stimuleren. Deze prestatie is mogelijk door de klantervaring te verbeteren en de zichtbaarheid van de productbeschikbaarheid te vergroten. Bovendien prestatietrends, lagere kosten die gepaard gaan met het handmatig beheren van gegevens, en meer.Hoe duurzaam je databeheer daadwerkelijk is, ontdekt je door 7 vakgebieden goed onder de loep te nemen. De antwoorden zorgen voor transparantie en prikkels om het beste uit je data of je PIM-systeem te halen. Test waar je databeheer al volwassen is. Waar ruimte is voor verbetering en waar dringend actie nodig is.

Stappen voor gegevensbeheer

1. Maak de effectiviteit van je PIM-systeem meetbaar en vergelijkbaar met behulp van KPI's.

Vaak implementeren bedrijven PIM-systemen zonder een specifieke eindstreep te definiëren. Als dit het geval is, kunnen belanghebbenden beoordelen of het systeem de bedrijfsdoelstellingen ondersteunt of niet. De exacte mate waarin PIM bijdraagt ​​aan efficiënt databeheer. Ook waar er optimalisatiemogelijkheden zijn, kan niet worden geclassificeerd zonder KPI’s die de efficiëntie van het systeem meetbaar maken. In het ergste geval blijkt de geïntroduceerde software een oneconomische kostenvreter te zijn die het eigenlijke bedrijfsdoel niet ondersteunt. De in het begin gedefinieerde kerncijfers illustreren de effectiviteit van een PIM-systeem en stellen bedrijven in staat beslissingen te nemen. Ze vormen als het ware de basis die het verdere traject bepaalt en tevens toestaat dat er conclusies worden getrokken over de toekomstige levensvatbaarheid van de software.

2. Programma en strategieën: risicoreductie door betrouwbaar gegevensbeheer in lijn met bedrijfsdoelstellingen.Efficiënt databeheer is afhankelijk van het bekijken van het proces in de bedrijfscontext en het waarborgen dat het PIM-systeem aan de eisen kan voldoen. Een groot aantal retourzendingen of een verlies aan imago kunnen wijzen op inconsistente of onvolledige productgegevens in de outputkanalen, wat kan leiden tot ontevredenheid bij de klant. Een duidelijke datastrategie die de bedrijfsdoelstellingen ondersteunt en een hoge datakwaliteit handhaaft, minimaliseert deze risico's.

3. Verantwoordelijkheden binnen de organisatie Zorgen voor structuur en duidelijke verantwoordelijkheidsgebieden.

Nadat je KPI’s en strategieën heeft gedefinieerd, is het belangrijk om je te concentreren op het organisatorische raamwerk en te beoordelen of je over de nodige middelen beschikt om je gespecificeerde doelen te bereiken. Dit omvat het evalueren van de prestaties van de organisatie, het bepalen van de rollen die bij het proces betrokken zijn en het begrijpen van het doel ervan. Door de prestaties van je PIM-organisatie te vergelijken met je bedrijfsdoelstellingen, kun je gebieden voor optimalisatie identificeren. De werknemers die in het systeem werken, moeten een adequate opleiding krijgen om hun taken effectief uit te voeren. Het is raadzaam om initiatieven te overwegen die uniforme, consistente en geautomatiseerde processen binnen het PIM-systeem bevorderen. Het integreren van datamanagement in het bedrijf en het helder definiëren van verantwoordelijkheden, taken en competenties op verschillende niveaus is essentieel voor het succes van datamanagement.

4. Maximaliseer je datakwaliteit door consistente naleving van de regels op het gebied van data governance.Gegevensverwerking kan alleen economisch rendabel zijn als wordt voldaan aan gedefinieerde normen zoals productbeschrijvingen, maateenheden, data en artikel- of klantnummers. Bovendien wordt er permanent voldaan aan de wettelijke randvoorwaarden. Indicatoren dat er ruimte is voor verbetering, vooral op het gebied van informatiemanagement, kunnen dubbele of onvolledige of onjuiste adresregels zijn. Het ontbreken van deze informatie maakt naleving van de AVG bijzonder lastig. Het naleven van standaarden zorgt ervoor dat permanent databasebeheer een hoge gegevenskwaliteit handhaaft.  Dit gebeurt alleen als de bijbehorende specificaties en datamodellen vooraf beschikbaar zijn. Hierdoor kunnen productgegevens op een uniforme en volledige wijze worden aangeleverd.

5. Geharmoniseerde processen Vermijd dubbel gegevensbeheer en maak snelle reacties mogelijk bij wijzigingen.

Veel afdelingen werken normaal gesproken met een PIM-systeem. Dit maakt het noodzakelijk om processen op elkaar af te stemmen of te koppelen. Om ervoor te zorgen dat alle betrokkenen met dezelfde database kunnen werken. Met name goedkeuringsprocessen voor goedkeuringsrelevante producten die onderworpen zijn aan wettelijke eisen (bijvoorbeeld in de voedings- of medische sector) moeten duidelijk gestructureerd en gedocumenteerd zijn. Daarnaast moeten bedrijven nadenken over het monitoren van bestaande processen. Dit zorgt ervoor dat foutenbronnen in een vroeg stadium kunnen worden geëlimineerd.In het geval van terugroepacties. De software-architectuur, infrastructuur en interfaces moeten de processen zodanig ondersteunen dat er zeer snel op nieuwe omstandigheden kan worden gereageerd. Het assortiment verwijdert het artikel, de onlineshop of de schappen laten het verdwijnen. Kassasystemen ontvangen informatie. Bedrijven moeten daarom goed onderzoeken welke scenario’s welke maatregelen vereisen. Om risico's te vermijden mogen ze niet vergeten te evalueren of de bestaande processen aan deze eisen voldoen.

6. Een begrijpelijke data-architectuur minimaliseert de complexiteit van het onderhoud van productdata.

Om de complexiteit die ontstaat bij een groot aantal artikelen of productdata zo laag mogelijk te houden. En dit alles terwijl de transparantie actief wordt vergroot voor alle personen die betrokken zijn bij het PIM-systeem. Een goed doordachte data-architectuur afgestemd op bedrijfsdoelstellingen is van fundamenteel belang voor het beheren van productdata. Het beheren van meer gegevens verhoogt de onderhoudskosten. Dankzij een duidelijke en intuïtieve structuur is de benodigde informatie sneller te vinden. Hiermee wordt de software een centrale kennisdatabase. Om chaos in het verdere productdatabeheer te voorkomen. Ook moeten datamodellen voortdurend worden gecatalogiseerd en gecontroleerd op consistentie.

7. Vind een balans tussen automatisering en maatwerk en gebruik technologieën in overeenstemming met je bedrijfsdoelstellingen.Ook voor de technologie zelf kunnen optimalisatiemogelijkheden worden bepaald. Om dit te weten te komen, moet je een duidelijk begrip hebben van het doel van het PIM-systeem. Terwijl voor sommigen de onlineshop de spil is van alle activiteiten, speelt voor anderen de gedrukte catalogus met technische gegevensbladen de belangrijkste rol. Toch hebben anderen “een beetje van alles” nodig.

Deze eisen bepalen de verdere procedure. Als je hoogwaardige en individuele informatie wilt, betekent dit veel handmatig onderhoud. Het is raadzaam om de technologie te controleren op het snel communiceren van een grote hoeveelheid informatie, mogelijk in meerdere talen. Bijvoorbeeld de mate van automatisering en het zoveel mogelijk standaardiseren of automatiseren van het PIM-mechanisme. Hoewel veel van deze vragen al een grote rol spelen bij de PIM-implementatie, is het nog steeds zinvol om met de antwoorden te blijven worstelen. De doelstellingen en eisen moeten ook regelmatig worden gecontroleerd om ervoor te zorgen dat ze zinvol en actueel zijn. Indien nodig aangepast. Datamanagement is een proces dat een permanent onderzoek naar optimalisatiemogelijkheden vereist. En dat allemaal om het beste uit je eigen data, de daadwerkelijke bedrijfsschat, te halen en je doelen te bereiken!