Garbage in, garbage out

Het succesvol runnen van een winkel. Er komt meer bij kijken dan de meeste mensen denken.

Grip houden op je winkel

Een winkel in de drogisterijbranche bijvoorbeeld telt al snel zo’n 10.000 verschillende referenties variërend van paracetamol tot en met allerlei variaties op het thema verzorgende crèmes of geuren. Het vergt ten eerste veel inhoudelijke kennis over de producten zelf. Je moet weten wat je verkoopt. Daarnaast komt er ook veel kijken bij het op orde houden van de winkel. Hoe bepaal je welke artikelen er in de winkel moeten liggen? Wanneer moet je waar bestellen? Hoe zorg je ervoor dat je tijdig voldoende van die artikelen op voorraad hebt en tegelijkertijd ook niet meer uitgeeft dan de bankrekening toelaat? Alles valt of staat met een goede basis die, naast adequate automatisering, vooral uit kwalitatief hoogwaardige data bestaat. Immers deze data vormen de basis voor de informatie die je als ondernemer uit het systeem kunt halen.

Alleen zinvolle data

Garbage in, garbage out. Een computersysteem kan nog zo intelligent zijn, wanneer het met onjuiste gegevens wordt gevoed, zal het met zekerheid een onzinnig resultaat opleveren waar je als ondernemer niets aan hebt. alle vervuiling die er in zit, zal er ook zo snel mogelijk uitgehaald moeten worden. Nog beter? Het moet er helemaal niet in. Vuile data kosten alleen maar tijd en geld.


Een voorbeeld

Je  wilt zien wat de omzet in een bepaalde periode is van het merk L’Oréal. Aan het merk zijn allerlei producten gekoppeld en wellicht dat deze producten ook door meerdere leveranciers geleverd worden. Als je een goed inzicht wilt krijgen dan zullen al deze producten samengevoegd moeten worden onder het merk L’Oréal.

Garbage

Wat gebeurt er als een van de leveranciers dit merk opvoert als L’Oreal of L’Oréal de Paris? In dat geval bestaan er drie merken die in feite tot een en hetzelfde merk behoren maar die dus op drie verschillende manieren in het systeem staan. De consequenties daarvan zijn groot. Om een goed beeld te krijgen moet je immers de omzet van al deze merken bij elkaar optellen. En dan gaan we er nog van uit dat jij op de hoogte bent van de invoerfouten. In heel veel gevallen ben je dat niet en mis je daarmee fouten die gemaakt zijn. En dan ga je dus sturen op basis van incomplete informatie. Dat is veel garbage in. En zie die er maar eens out te krijgen.


Kwalitatief goede data zit in onze genen

Bovenstaand voorbeeld is gebaseerd op een heel simpel en basaal gegeven als een merk. Dat zou voor iedereen eenduidig moeten zijn. Een naam is een naam. In de praktijk zien we dat zelfs op dit onderdeel al enorm veel fout kan gaan en ook helaas fout gaat. Bij Cocosoft zijn we daarom enorm streng ten aanzien van de invoer van artikeldata. Het voorkomen van fouten en zorgen voor kwalitatief goede data zit in onze genen en heeft bij ons topprioriteit. De basis voor goede automatisering is immers zinvolle en kwalitatief hoogwaardige informatie. Informatie waarop jij jouw bedrijf moet sturen. Terecht dus dat wij daar bovenop zitten.