Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd gegevensmapping sjabloon voor jouw project: Verkoopgegevensintegratie. --- **Gegevensmapping Sjabloon – Verkoopgegevensintegratie** ### 1. Brondatasetbeschrijving | Item | Beschrijving | |---|---| | Bronnaam | Bijvoorbeeld: CRM-systeem, E-commerce platform, Point-of-Sale (POS) systeem | | Data-eigenaren | Naam en contactgegevens van de verantwoordelijken | | Frequentie van updates | Dagelijks, wekelijks, maandelijks | | Dataformaat | CSV, XML, JSON, database-tabel, API | | Beschikbare velden | Lijst van beschikbare kolommen/velden en hun datatypes | | Data kwaliteit | Opmerkingen over datakwaliteit, volledigheid, consistentie | ### 2. Doelgegevensstructuur | Item | Beschrijving | |---|---| | Doelmodel | Centraal datawarehouse, rapportagesysteem, BI-tool | | Doelvelden | Bijvoorbeeld: KlantID, ProductID, Verkoopdatum, Aantal, Prijs, Totaalbedrag | | Dataformaten | Consistente datatypes en formaten (bijv. datumformat YYYY-MM-DD, numeriek) | | Relaties | Beschrijving van onderlinge verbanden tussen tabellen/velden | | Normen en standaarden | Naamconventies, referentietabellen, validatieregels | ### 3. Transformatieregels | Brondatasetveld | Doelveld | Transformaties | Reden/Toelichting | |---|---|---|---| | verkoop_datum | VerkoopDatum | Datumformatering naar YYYY-MM-DD | Consistentie in datumnotatie | | klant_nummer | KlantID | Omzetten naar standaard formaat, verwijderen spaties | Uniforme identificatie van klanten | | product_code | ProductID | Matchen met productcatalogus, indien nodig | Validatie van productcodes | | aantal | Aantal | Controleren op negatieve waarden, standaard 1 | Data-integriteit | | prijs_per_stuk | Prijs | Omrekenen naar valuta EUR, afronden op 2 decimalen | Consistentie in valuta | ### 4. Validatieregels en controlepunten | Validatiestap | Regel | Actie bij fout | Opmerkingen | |---|---|---|---| | Dubbele records | Geen dubbele verkooptransacties per dag per klant | Rapporteren en verwijderen | Data zuivering | | Verplichte velden | Verkoopdatum, KlantID, ProductID, Aantal, Totaalbedrag | Foutmelding en niet doorzetten | Data compleetheid | | Waarden binnen bereik | Aantal > 0, Prijs > 0 | Rapporteren en corrigeren | Data validiteit | | Consistentie | KlantID bestaat in klantendatabase | Rapporteren voor verificatie | Data betrouwbaarheid | --- ### Voorbeeldgebruik in een echte situatie: **Situatie:** Je ontvangt verkoopdata uit twee bronnen: een e-commerce platform en een POS-systeem. Beide leveren gegevens met verschillende datavelden en formaten. **Toepassing:** - Brondataset 1 (E-commerce): bevat velden zoals order_id, customer_email, order_date, total_price. - Brondataset 2 (POS): bevat velden zoals transactie_nummer, klant_code, datum, bedrag, aantal_items. **Mappingproces:** - Definieer transformaties: bijvoorbeeld, datumformaten uniform maken, klantgegevens koppelen met een centrale klantendatabase. - Standaardiseer velden: bijvoorbeeld, gebruik klantID uit de centrale database i.p.v. email of klantcode. - Validatie: controleren of total_price en bedrag overeenkomen, controleren op ontbrekende velden. **Verwachte Resultaten:** - Een uniforme, betrouwbare dataset waarin verkooptransacties uit beide bronnen eenduidig en correct zijn geïntegreerd. - Verbeterde rapportages en analyses doordat gegevens consistent en volledig zijn. **Voordelen van goede gegevensmapping:** - Betrouwbare en accurate rapportages. - Minder fouten en datakwaliteitsproblemen. - Efficiënter gegevensbeheer en snellere besluitvorming. - Eenvoudigere schaalbaarheid en toekomstige integraties. --- Indien je verdere specificaties wenst of hulp bij het invullen van dit sjabloon, sta ik klaar!

Zeker, hier is een gedetailleerd gegevensmappingsjabloon ontworpen voor jouw project "Verkoopgegevensintegratie", inclusief een praktisch voorbeeld en toelichting. --- ### **Gegevensmappingssjabloon: Verkoopgegevensintegratie** **Doel:** Het effectief afstemmen en integreren van verkoopgegevens uit verschillende bronnen naar een centraal datawarehouse of CRM-systeem voor geconsolideerde rapportage en analyse. --- #### **1. Beschrijving Brondatasets** *Beschrijf elke brondataset die wordt geïntegreerd, inclusief de structuur, het formaat en eventuele bijzonderheden.* | **Bron ID** | **Bronnaam** | **Beschrijving** | **Gegevensformaat** | **Updatefrequentie** | **Opmerkingen** | |-------------|--------------|------------------|---------------------|----------------------|----------------| | B1 | Webshop DB | Online verkooptransacties | MySQL-tabel | Real-time | Bevat klant- en productgegevens | | B2 | Winkel POS | Fysieke verkooptransacties | CSV-bestand | Dagelijks | Andere valuta, lokale productcodes | | B3 | CRM-systeem | Klantinformatie en leads | Salesforce-export | Wekelijks | Bevat demografische gegevens | --- #### **2. Doelgegevensstructuur** *Definieer de structuur van de doelomgeving (bijv. datawarehouse-tabel).* | **Doelveld** | **Datatype** | **Verplicht?** | **Beschrijving** | **Voorbeeld** | |--------------|--------------|----------------|------------------|---------------| | VerkoopID | INT | Ja | Unieke ID voor elke transactie | 100254 | | KlantID | VARCHAR(50) | Ja | Unieke klantidentificatie | CUST-78901 | | ProductID | VARCHAR(20) | Ja | Gestandaardiseerde productcode | PROD-12345 | | Verkoopdatum | DATE | Ja | Datum van transactie (JJJJ-MM-DD) | 2024-07-20 | | Aantal | INT | Ja | Aantal verkochte eenheden | 2 | | Bedrag | DECIMAL(10,2) | Ja | Totaalbedrag in EUR | 49.98 | | Kanaal | VARCHAR(20) | Ja | Verkoopkanaal (bijv. Online, Winkel) | Online | --- #### **3. Transformatieregels** *Specificeer hoe gegevens uit de bron worden omgezet naar het doelformaat.* | **Doelveld** | **Bron(nen)** | **Transformatieregel** | **Voorbeeld** | |--------------|---------------|------------------------|---------------| | VerkoopID | B1: `order_id`, B2: `TransactieNr` | Concateneer bron-ID en broncode: `[BronCode]-[ID]` | B1-100254, B2-TX789 | | KlantID | B1: `customer_email`, B3: `ContactID` | Gebruik e-mail als KlantID; als ontbreekt, genereer `"ONBEKEND-" + [ContactID]` | `jan@voorbeeld.nl` | | ProductID | B1: `sku`, B2: `ItemCode` | Map naar gestandaardiseerde productcode via referentietabel | B1: `TSHIRT-BLUE` → `PROD-12345` | | Verkoopdatum | B1: `created_at`, B2: `Datum` | Converteer naar `JJJJ-MM-DD`-formaat | `20-07-2024` → `2024-07-20` | | Bedrag | B1: `total_eur`, B2: `Prijs_USD` | Converteer alle valuta naar EUR tegen dagkoers | `55.00 USD` → `49.98 EUR` (koers: 0.908) | | Kanaal | B1, B2 | B1 → `"Online"`, B2 → `"Winkel"` | Automatische toewijzing | --- #### **4. Validatieregels** *Voer controles uit om de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gemapte gegevens te waarborgen.* | **Validatieregel** | **Beschrijving** | **Foutafhandeling** | |--------------------|------------------|---------------------| | Volledigheid | Verplichte velden mogen niet leeg zijn | Markeer record als "Onvolledig" en rapporteer | | Datumformaat | Datum moet geldig zijn en in het verleden liggen | Zet ongeldige datums op `NULL` en log waarschuwing | | Valuta-conversie | Bedrag > 0 na conversie | Als bedrag ≤ 0, uitsluiten van integratie | | Duplicaten | Geen dubbele VerkoopID's | Behoud eerste instantie, rapporteer duplicaten | --- ### **Voorbeeld: Gebruik van het Sjabloon in een Praktijkscenario** **Situatie:** Integratie van dagelijkse verkoopgegevens uit de webshop (B1) en fysieke winkels (B2) voor een wekelijkse verkooprapportage. **Stappen:** 1. **Brondata extractie:** Haal gegevens op uit B1 (MySQL) en B2 (CSV). 2. **Toepassen mapping:** - Converteer B2-valuta (USD) naar EUR met dagkoers. - Genereer VerkoopID's met bronprefix. - Map productcodes naar gestandaardiseerde ProductID's. 3. **Validatie:** Controleer op ontbrekende klantgegevens en ongeldige datums. 4. **Integratie:** Laad geldige records naar de doeltabel. **Verwachte Resultaten:** - **Input:** 1.000 transacties uit B1, 500 uit B2. - **Output:** 1.450 geldige records in doeltabel (50 records afgekeurd door validatiefouten). - **Rapportage:** Geconsolideerd overzicht van verkoop per kanaal, product en regio. --- ### **Voordelen van Goede Gegevensmapping** 1. **Betere besluitvorming:** Geconsolideerde, nauwkeurige gegevens leiden tot betrouwbare inzichten in verkooptrends. 2. **Tijdwinst:** Automatisering van integratieprocessen vermindert handmatig werk. 3. **Schaalbaarheid:** Eenvoudig toevoegen van nieuwe bronnen door het sjabloon te hergebruiken. 4. **Kwaliteitsborging:** Validatieregels minimaliseren fouten en verbeteren databetrouwbaarheid. 5. **Compatibiliteit:** Gestandaardiseerde formaten vereenvoudigen samenwerking tussen afdelingen. Dit sjabloon biedt een robuuste basis voor jouw verkoopgegevensintegratie en kan worden aangepast aan specifieke projectbehoeften. Succes met je project!