Waarom gescheiden databronnen essentieel zijn in moderne PIM-systemen

Met gescheiden databronnen in je PIM-systeem behoud je controle over je productinformatie, verbeter je de datakwaliteit en ben je klaar voor schaalvergroting en innovatie. In plaats van alle data uit verschillende bronnen samen te voegen in één systeem, kiezen wij bewust voor een flexibele datastructuur waarin elke bron apart wordt beheerd en verwerkt.

Voordelen van databron-scheiding voor productinformatiebeheer

• Flexibel inzetbare data: speel snel in op nieuwe kanalen, systemen of markten zonder datamodelwijzigingen.
• Efficiënt databeheer: behoud autonomie per bron en voorkom ongewenste afhankelijkheden.
• Betrouwbaardere informatie: fouten blijven beperkt tot de bron waar ze ontstaan.
• Snelle innovatie: voeg eenvoudig nieuwe databronnen toe zonder bestaande structuur te verstoren.
• Geavanceerde datacombinaties: combineer informatie contextueel via mapping en slimme regels.

Traceerbare databronnen: inzicht en controle per attribuut

Een groot voordeel van onze PIM-software is dat je per veld of attribuut ziet waar de data vandaan komt. Herkomst is cruciaal voor controle, foutopsporing en vertrouwen in je productdata.

Voorbeeld 1: Twee leveranciers vullen hetzelfde attribuut

Stel dat je van twee verschillende leveranciers een omschrijving ontvangt voor hetzelfde artikel. In ons PIM-systeem zie je:

• Dat beide bronnen het veld hebben gevuld
• Welke bron de uiteindelijke waarde levert (op basis van regels)
• Welke alternatieve waarden beschikbaar zijn, inclusief herkomst

Voorbeeld 2: Leverancier & datapool combineren

Je kunt data uit een datapool zoals GS1 combineren met informatie van een eigen leverancier. Denk aan:

• EAN-code: uit de datapool
• Marketingomschrijving: van je leverancier
• Verpakkingseenheid: uit je ERP

Door deze bronnen gescheiden te houden en tegelijk te combineren in ons PIM-platform, behoud je overzicht én precisie.

Data slim combineren in je PIM: zonder chaos, mét controle

Gescheiden databronnen vormen de basis. Met mapping en logica combineer je data tot krachtige, contextuele informatie. Voorbeelden:

• Exporteren van actuele productdata naar webshops en marktplaatsen
• Genereren van feedstructuren per kanaal (bijv. Amazon, bol.com)
• Gebruik van samengestelde data voor rapportage en analyse

Conversieregels instellen: combineer databronnen op jouw manier

Met slimme conversies bepaal je zelf hoe data uit verschillende bronnen wordt gecombineerd:

• Voorkeursvolgorde: gebruik de omschrijving uit bron A; als die ontbreekt, neem de waarde uit bron B.
• Samengestelde velden: combineer het producttype uit bron A met het merk uit bron B tot een nieuwe productnaam (bijv. "Smartphone - Samsung").
• Conditionele toevoegingen: voeg informatie toe afhankelijk van kanaal, doelgroep of status.

Zo hou je maximale grip op je datakwaliteit, terwijl je databronnen flexibel blijven samenwerken.

Een schaalbare datastrategie met gescheiden databronnen

Door databronnen gescheiden te houden in ons PIM-systeem, bouw je aan een schaalbare, betrouwbare en toekomstgerichte datastrategie. Nieuwe markten, extra datapartners of AI-toepassingen? Je fundament staat al klaar.