Verbetering datakwaliteit voor e-commerce.

Tegenwoordig streven veel e-commerceorganisaties ernaar om bij te blijven met de nieuwste technologieën. Dit stelt hen in staat om bedrijfsprocessen efficiënter te maken, meer omzet te genereren en meer producten te verkopen. Door actief en vroegtijdig nieuwe technologieën te adopteren, verkrijg je ook een concurrentievoordeel dat kan bijdragen aan de genoemde factoren. Kunstmatige intelligentie is een voorbeeld van een nieuwe technologie die geweldige mogelijkheden biedt: kunstmatige intelligentie biedt nieuwe mogelijkheden om je bedrijfsprocessen efficiënter te maken. Door het gebruik van software die draait op slimme algoritmes kan AI je organisatie veel waardevolle mensuren en onnodige kosten besparen. Klinkt ideaal, toch?

Ja, maar het is iets gecompliceerder. Organisaties worden vaak geconfronteerd met de uitdagingen die gepaard gaan met deze nieuwe technologieën. Om bedrijfsprocessen te automatiseren die anders handmatig zouden moeten worden uitgevoerd, moet je in staat zijn om je productdata goed te gebruiken. Dit is een probleem voor veel organisaties: zij ontvangen productdata van leveranciers of databases, en de data komt niet overeen met hun eigen datamodel. Bijvoorbeeld, je leverancier beschrijft de afmetingen van een product in inches, terwijl jouw datamodel ze in centimeters meet. Een ander voorbeeld is dat je leverancier onvolledige data levert: dit bemoeilijkt de zaken voor je eigen winkel, omdat je je klant voldoende wilt kunnen informeren. Wanneer klanten voldoende geïnformeerd zijn, stelt het hen in staat om een weloverwogen keuze te maken, wat een belangrijk aspect is van de klantbeleving. Dus, hoe kun je meer halen uit je data?

Hoe meer te halen uit je data

Het antwoord is simpel: verbeter de kwaliteit en kwantiteit van je data. Wanneer je datakwaliteit en -kwantiteit optimaal zijn, gaan er deuren open naar andere mogelijkheden. Het blijkt dat de meeste organisaties datakwaliteitsproblemen pas detecteren wanneer deze worden gemeld door medewerkers of klanten, maar dat slechts een minderheid van de organisaties proactief naar deze problemen zoekt. Actief proberen deze problemen op te lossen kan voordelig zijn voor je organisatie. Op deze manier kun je voorop blijven lopen op de concurrentie. Dit zijn enkele voorbeelden van problemen met betrekking tot de datakwaliteit:

Onregelmatigheden

Onregelmatigheden zijn waarden die niet overeenkomen. Een productnaam kan bijvoorbeeld een volume van 100 ml bevatten, terwijl de data een waarde van 0,25 liter bevat, wat de verkeerde waarde blijkt te zijn.

Anomalieën

We spreken van een anomalie wanneer alle producten in een bepaalde productklasse dezelfde kenmerken hebben, behalve één. Bijvoorbeeld, data van elke pot pindakaas vermeldt informatie over een notenallergie, behalve één. Er kan worden aangenomen dat deze specifieke pot ook noten bevat, alleen de data verstrekt mogelijk deze informatie niet.

Dubbele gegevens

Dubbele gegevens zijn identieke waarden die zich in dezelfde dataset bevinden. Deze duplicaten verminderen de kwaliteit van je data, dus zorg ervoor dat je dataset geen dubbele gegevens bevat.

Onwaarschijnlijke gegevenswaarden

Het concept van onwaarschijnlijke gegevenswaarden spreekt voor zich. Dit zijn waarden die zeer onwaarschijnlijk zijn voor bepaalde kenmerken. Een voorbeeld hiervan is een smartphone met een schermgrootte van 60 inch of een kraan met een hoogte van 15 meter.

Het oplossen van deze problemen

Deze problemen moeten worden voorkomen en wanneer je data hieronder lijdt, is het relevant om ze op te lossen. Een mogelijkheid is om handmatig je data te verbeteren en alle kenmerken van een product te controleren. Voor organisaties die veel producten verkopen, zoals groothandels en sommige retailers, is dit een uiterst tijdrovend en kostbaar proces. Een andere mogelijkheid is om het proces van het optimaliseren van de datakwaliteit en -kwantiteit te automatiseren. Er zijn bepaalde softwareprogramma’s die gebruik maken van Machine Learning en AI-algoritmes om een productdataset te scannen en inconsistenties, anomalieën, dubbele gegevens en onwaarschijnlijke waarden te vinden. Hierdoor voorkom je aansprakelijkheid als gevolg van onjuiste productdata, kun je veel mensuren besparen bij het handmatig zoeken, beoordelen en corrigeren van je productdata, en zullen je productdata-fillrates toenemen. Op deze manier wordt de algehele kwaliteit van je data verbeterd, wat kan bijdragen aan een verhoogde omzet.

Automatisering van de verbetering van de datakwaliteit

PowerImprove.ai is een slimme tool die het proces van geautomatiseerde verbetering van de datakwaliteit mogelijk maakt. Er is geen technische kennis vereist: je hoeft alleen je Excel-bestand met productinformatie in de tool te uploaden. Je kunt ook het proces van het importeren of exporteren van je data automatiseren door gebruik te maken van een directe API-koppeling die kan worden gekoppeld aan je PIM-systeem. Hierna doet het algoritme het zware werk voor je en detecteert dubbele gegevens, inconsistenties, anomalieën en onwaarschijnlijke waarden in een oogwenk! Vervolgens moeten de overeenkomende kenmerken en waarden handmatig worden gevalideerd om ervoor te zorgen dat alle data nu van voldoende kwaliteit is. Dit is uiteraard veel minder tijdrovend dan het handmatig controleren van alle kenmerken van alle producten.