W dobie cyfrowej transformacji informacje produktowe to jeden z najcenniejszych zasobów każdej firmy. Wysoka jakość danych jest podstawą efektywnego zarządzania informacjami produktowymi, które wpływa na jakość obsługi klienta, spójność marki i wyniki sprzedażowe. Systemy PIM (Product Information Management) umożliwiają organizowanie, wzbogacanie i dystrybucję danych produktowych w sposób centralny, co ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza w wielokanałowych środowiskach sprzedaży.

Niemniej jednak, skuteczne zarządzanie jakością danych w PIM wymaga dobrze przemyślanego planu. Tylko wtedy można zapewnić spójność, kompletność i aktualność informacji, co w efekcie podnosi zadowolenie klientów i zwiększa wydajność operacyjną.

Krok 3

Opracowanie Standardów i Polityk Danych

Na tym etapie tworzone są szczegółowe standardy i polityki dotyczące danych, które będą fundamentem w zapewnianiu ich jakości. Standardy i polityki danych powinny obejmować:

• Formatowanie i strukturyzowanie danych – Ustal jednoznaczne wytyczne dotyczące formatów (np. format dat, jednostek miary) oraz struktury informacji, co ułatwi ich porządkowanie i wyszukiwanie.
• Zgodność z regulacjami prawnymi – Upewnij się, że wszystkie dane są zgodne z obowiązującymi przepisami (np. RODO w przypadku danych osobowych), co zapewni bezpieczeństwo i spójność działań.
• Przestrzeganie zasad przechowywania danych – Określ, jak długo i w jakiej formie mają być przechowywane informacje produktowe, by uniknąć bałaganu i zwiększyć dostępność kluczowych informacji.

Dobrze zaprojektowane standardy i polityki pomagają zminimalizować ryzyko błędów i usprawniają zarządzanie danymi na kolejnych etapach ich obiegu.

Krok 4

Implementacja Narzędzi i Technologii wspierających jakość danych

Wybór odpowiednich narzędzi technologicznych to fundament poprawy jakości danych w systemie PIM. Na tym etapie skupiamy się na identyfikacji i wdrożeniu technologii, które umożliwiają monitorowanie i automatyzację zarządzania jakością danych. Implementacja powinna obejmować:

• Narzędzia do kontroli jakości danych – Systemy automatycznej weryfikacji danych w czasie rzeczywistym, które identyfikują błędy, brakujące informacje oraz niespójności.
• Integracja z obecnym środowiskiem IT – PIM powinien płynnie współpracować z istniejącymi systemami, takimi jak ERP i CRM, aby zapewnić synchronizację i ułatwić przepływ informacji.
• Automatyczne powiadomienia o niezgodnościach – Funkcje powiadamiania o brakach lub błędach danych, które automatycznie uruchamiają alerty dla zespołów odpowiedzialnych za ich poprawę.

Krok 5

Identyfikacja Wyjątków

Na tym etapie kluczowe jest rozpoznanie wyjątków – czyli przypadków, w których dane nie spełniają ustalonych standardów jakości. Identyfikacja wyjątków pomaga zapobiegać problemom oraz szybko reagować na niezgodności, zanim wpłyną one na procesy biznesowe. Skup się na:

• Definiowaniu reguł i progów jakości danych – Ustal zasady, które będą definiować, jakie dane uznaje się za odstępstwa. Mogą to być np. brakujące atrybuty produktowe lub nieaktualne opisy.
• Przygotowaniu listy najczęściej występujących wyjątków – Zidentyfikuj najczęstsze typy niezgodności, by móc je skutecznie monitorować i korygować.

Krok 7

Szkolenie Zespołu i Budowanie Świadomości

Podnoszenie jakości danych to nie tylko kwestia narzędzi, ale także ludzi. Kluczowe jest, aby cały zespół miał świadomość, jak ważna jest jakość danych i umiał pracować zgodnie z przyjętymi standardami.

• Szkolenia dla pracowników – Przeprowadź szkolenia z zakresu zasad jakości danych, jak również wykorzystania systemu PIM i narzędzi monitorujących.
• Promowanie kultury jakości danych – Twórz kulturę pracy, w której dbałość o dane jest priorytetem. Pracownicy powinni rozumieć, jak ich działania wpływają na ogólną jakość informacji produktowych.
• Regularne sesje feedbackowe – Organizuj spotkania, które pozwolą pracownikom dzielić się doświadczeniami i usprawniać procesy związane z zarządzaniem danymi.

Krok 8

Ciągłe Doskonalenie i Optymalizacja

Zarządzanie jakością danych to proces ciągły, który wymaga regularnych przeglądów i dostosowywania strategii do zmieniających się potrzeb biznesowych oraz nowych wyzwań technologicznych. Na etapie ciągłego doskonalenia kluczowe jest:

• Systematyczne przeglądy polityk i procedur – Regularne sprawdzanie standardów jakości danych oraz ich zgodności z aktualnymi potrzebami organizacji.
• Aktualizacje technologiczne – Korzystaj z nowych narzędzi i rozwiązań, które mogą wspierać jeszcze skuteczniejsze zarządzanie jakością danych, np. zaawansowane narzędzia analityczne lub automatyzacje.
• Reagowanie na zmiany rynkowe i regulacyjne – Monitoruj zmieniające się przepisy oraz wymagania rynku, aby móc dostosować polityki zarządzania danymi do nowych wymagań.

podsumowanie

Kluczowe Wnioski i Korzyści z Planu Poprawy Jakości Danych

Po wdrożeniu planu poprawy jakości danych firma może cieszyć się realnymi korzyściami wynikającymi z lepszej jakości informacji produktowych. Oto główne zalety:

• Zwiększenie efektywności operacyjnej – Lepsza jakość danych przyspiesza procesy zarządzania produktami i poprawia spójność informacji w różnych kanałach sprzedaży.
• Większe zadowolenie klientów – Klienci otrzymują precyzyjne, aktualne informacje, co wpływa pozytywnie na ich doświadczenie zakupowe i lojalność wobec marki.
• Zgodność z regulacjami – Przestrzeganie standardów jakości danych i aktualizacje zgodnie z przepisami prawnymi chronią firmę przed ryzykiem regulacyjnym.
• Ułatwiona analityka i podejmowanie decyzji – Dane wysokiej jakości ułatwiają analizę i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych, co przekłada się na lepsze wyniki finansowe.
• Redukcja kosztów związanych z błędami danych – Automatyzacja i bieżąca kontrola jakości danych pozwalają uniknąć kosztownych błędów i zoptymalizować procesy.

Dowiedz się, jak Pimcore może pomóc 
w poprawie jakości danych!

Chcesz dowiedzieć się, jak Pimcore może pomóc Twojej firmie w zarządzaniu jakością danych? Skontaktuj się z nami – nasz zespół ekspertów pomoże Ci opracować i wdrożyć kompleksowy plan poprawy jakości danych, dostosowany do specyfiki Twojej organizacji.