Wat is GDSN en hoe werkt het – Een praktische gids

Begin vandaag met het mappen van uw productdata naar de GDSN-standaard en schrijf u in bij een datapool. Deze stap vermindert fouten in de hele toeleveringsketen en creëert één enkele bron van de waarheid die met uw producten meereist in verschillende industrieën. Als u al gebruikmaakt van Salsify, kunt u uw catalogus koppelen aan de GDSN-pool om records efficiënt te synchroniseren.

Het GDSN-framework heeft de grootste componenten die u zult beheren: de datapool, de productclassificatie en de attribuutsets. Elke component fungeert als een validatielaag, zodat uw team records georganiseerd houdt en klaar voor audits. De standaard zelf definieert de data-elementen die u hebt ingevoerd, zodat u ze eenmalig in kaart kunt brengen en opnieuw kunt gebruiken bij verschillende partners.

Gedurende het proces worden datakwaliteitscontroles automatisch uitgevoerd en updates die u invoert, gevalideerd voordat ze worden gepubliceerd. Publicatiesynchronisatie tussen handelspartners gebeurt vrijwel in realtime, waardoor productinformatie accuraat blijft en terugroepacties worden verminderd. Gebruik uw datagovernanceplan om te documenteren wie welke velden bijwerkt en hoe vaak.

Om kansen te grijpen, houdt u data georganiseerd met consistente naamgeving, eenheidsconventies en attribuutwaarden. Deze aanpak helpt retailers, fabrikanten en distributeurs om op één lijn te blijven tijdens pieken in de vraag. Het maakt ook het onboarden van nieuwe leveranciers sneller en versterkt de compliance tijdens audits.

Praktische stappen die u dit kwartaal kunt nemen: wijs een GDSN-eigenaar aan, plan driemaandelijkse datakwaliteitscontroles en stel automatische validatieregels in in Salsify of uw gekozen datapool. Volg meetgegevens zoals data-volledigheid, nauwkeurigheid en tijd van invoer tot publicatie om de waarde te kwantificeren en investeringen te rechtvaardigen. Naarmate u groeit, schaalt het GDSN-proces met u mee, waardoor uw catalogus consistent blijft wanneer uw productlijnen nieuwe markten betreden.

GDSN in de praktijk: Fundament, datastromen en concrete voordelen

Begin met ingevoerde data in uw GDSN pool en verbeter uw interface om fabrikanten en leveranciers te beheren.

Onder het oppervlak rust de basis op een standaard datamodel dat product-ID's, attributen en traceerbaarheidsvelden omvat, inclusief drank-SKU's, zodat partners in netwerken consistente informatie zien.

Data stroomt van data ingevoerd door fabrikanten en leveranciers de pool in, vervolgens directe distributie via netwerken naar partnerinterfaces waar ze toegang hebben tot de gedeelde gegevens, en het systeem valideert invoer om uw datasets afgestemd te houden.

De voordelen in de praktijk omvatten snellere onboarding, verbeterde traceerbaarheid en gestroomlijnde transportplanning; de pool biedt end-to-end inzicht voor partners, en leveranciers en fabrikanten melden minder dubbele inspanningen in netwerken.

Definieer kerndata-elementen en verplichte attributen in GDSN-records.

Creëer één datawoordenboek dat de belangrijkste data-elementen definieert en alle verplichte velden markeert voor elk GDSN-record. Dit woordenboek moet eigendom zijn van het data governance team van uw organisatie en afgestemd zijn op de GS1-normen om een nauwkeurige datastroom via het GDSN-netwerk van leveranciers naar detailhandelaren te waarborgen.

Kerndata-elementen omvatten verschillende groepen: identificatie en beschrijving (GTIN, productnaam, merk en een algemene beschrijving), metingen en eenheden (netto inhoud, meeteenheid, gewicht en afmetingen), verpakking (verpakkingsniveau, verpakkingstype en hiërarchie) en leveranciers-/organisatiegegevens (fabrikant, leverancier, GLN, datapoolreferentie). Binnen elke groep behoren bepaalde velden tot de kernset en zijn ze herhaalbaar voor verschillende items, met gemeenschappelijke definities en consistente waarden. Dit geavanceerde framework ondersteunt het verbeteren van de datakwaliteit en maakt snellere onboarding in uw digitale netwerk mogelijk.

De verplichte attributen omvatten minimaal GTIN, een duidelijke beschrijving, merk of voorkeursnaam, meeteenheid en de gegevensbron of fabrikant. Deze items moeten niet-leeg zijn en gevalideerd worden tegen goedgekeurde formaten; als een veld niet van toepassing is, markeer het dan als niet vereist in plaats van een placeholder achter te laten, om inconsistenties in downstream systemen te voorkomen.

Implementeer datakwaliteitscontroles, waaronder waardevalidaties (numerieke bereiken voor nettogewicht, decimale precisie voor nettohoeveelheid), gecontroleerde vocabularia voor meeteenheid en verpakkingstypes, en cross-field controles (nettohoeveelheid versus kwantiteit, afmetingen versus verpakkingsniveau). Geautomatiseerde controles verminderen inconsistenties en helpen om een verbeterde nauwkeurigheid te bereiken, wat een betrouwbare basis biedt voor automatische publicatie in het digitale ecosysteem.

Focus op duurzaamheid en klanttevredenheid door velden in de kernconfiguratie up-to-date en accuraat te houden. Accurate kerndata reduceert afval in de supply chain, versterkt het vertrouwen van handelspartners en ondersteunt een soepelere onboarding ervaring voor nieuwe leveranciers in het netwerk.

Praktische stappen: breng uw categorieën in kaart met een gemeenschappelijk datamodel, bepaal welke velden verplicht zijn voor elke categorie, bouw validatieregels, wijs data-eigenaren aan in uw organisatie en dwing dit af bij alle handelspartners. Deze aanpak versnelt leercycli, bevordert standaardisatie en vermindert fouten in het hele netwerk.

Casusvoorbeeld: in het geval van een herontwerp van de verpakking, de netto-inhoud, verpakkingscode en gerelateerde maatregelen in de kerngegevensset bijwerken. Het resultaat behoort tot een consistente databasislijn, met minder gevallen van niet-overeenkomende kenmerken en een verbeterde mate van tevredenheid bij retailers en consumenten, wat de waarde van een uniforme databackbone voor uw organisatie versterkt.

De GDSN-gegevensstroom uitgelegd: van datapool naar globaal register en handelspartners:

Valideer eerst de kernproductgegevens in uw pool en synchroniseer deze vervolgens met het wereldwijde register om afstemming met handelspartners te garanderen. Deze aanpak verbetert de datakwaliteit in het hele netwerk en vermindert vertragingen bij de orderafhandeling.

In de praktijk voert een leverancier belangrijke kenmerken in zijn pool in: nummers zoals GTIN of UPC, merk, beschrijving, verpakking, afmetingen, gewicht, herkomst en doelmarkten. De pool dwingt validatieregels af, markeert ontbrekende velden en slaat de revisiegeschiedenis op. Wanneer deze controles zijn geïmplementeerd, worden fouten opgespoord voordat de data de omgeving van de leverancier verlaat, waardoor het vertrouwen met partners en consumenten wordt verbeterd.

Vanuit de pool worden gegevens via rechtstreekse verbindingen met apimios naar het globale register gepusht, of via een beheerde integratielaag die wordt aangeboden door een platform zoals Salsify. Het register valideert de inzending, verrijkt records met globale attributen en verspreidt updates naar het netwerk van handelspartners. Met duizenden retailers en distributeurs die zich abonneren op feeds, ontvangen partners tijdige wijzigingen en behouden ze consistente productbeschrijvingen, afbeeldingen en attributen.

Echte veranderingen – zoals een update van de verpakking of een herziening van de voedingswaardeverklaring – vloeien als een nieuwe versie de pool in, doorlopen validatie, gaan via het wereldwijde register en verschijnen in partnercatalogi. Deze gesynchroniseerde stroom verbetert het vertrouwen van de consument, versterkt de nauwkeurigheid van de distributie en vermindert mismatches in het schap, waar shoppers vertrouwen op accurate details.

Best practices om deze flow te optimaliseren omvatten het vaststellen van één enkele bron van waarheid in de pool, het implementeren van extra geautomatiseerde validatiecontroles, en het plannen van regelmatige synchronisatie met het register. Monitor aantallen en foutpercentages, onderhoud waar mogelijk directe verbindingen en streef naar verbeterde datakwaliteit in het partnernetwerk om de tevredenheid van providers en hun klanten te verhogen.

Leveranciers aan boord krijgen: stapsgewijs proces om lid te worden van een datapool en GTIN's te publiceren

Voorzie leveranciers van een beknopte onboarding-gids en een vast gegevensschema om consistentie te waarborgen tussen GTIN's en barcodes. Deze governance verbindt hen met de pool, stemt gegevens af binnen de pool en ondersteunt wereldwijde distributie via retailers en distributeurs.

1. Governance en standaarden vaststellen
   • Wijs eigenaar(s) toe voor de datakwaliteit en een gepubliceerde goedkeuringsworkflow.
   • Definieer verplichte velden (GTIN, merk, productnaam, beschrijving, maat, eenheid, verpakking, barcode, land, valuta) en acceptabele formaten.
   • Stel validatieregels en een alternatief identificatiebeleid in om uitzonderingen af te handelen.
2. Lever leveranciers uit en verstrek onboarding-materiaal
   • Deel een georganiseerde checklist met een overzicht van welke gegevens ingediend moeten worden en de tijdlijn.
   • Uitleg over hoe gegevens via een formulier of API kunnen worden ingediend, en hoe ze kunnen leren over het bestuur en de standaarden van de pool.
3. Gegevens verzamelen en normaliseren
   • Vraag hen om getallen aan te leveren die overeenkomen met de velddefinities; gebruik één enkel datamodel om duplicaten te vermijden.
   • Ondersteun verschillende artikeltypes en verpakkingseenheden; wijs velden toe aan GS1-standaarden.
4. GTIN's en productgegevens valideren
   • Voer een barcodecontrole uit aan de hand van de database van de uitgever; verifieer controlecijfers en -nummers.
   • Detecteer duplicaten binnen de pool en los conflicten op door het governance team.
5. Publiceren naar de pool
   • Keur records goed en publiceer ze zodat distributiepartners gegevens binnen de pool kunnen zien.
   • Uitgevers kunnen zien waar een SKU in het systeem verbinding maakt met schapklare data.
6. Train leveranciers en teams
   • Zorg voor korte, praktische trainingsmodules gericht op datakwaliteit, velddefinities en foutafhandeling.
   • Bied snelgidsen en een FAQ aan om heen-en-weer communicatie te verminderen.
7. Onderhoud een doorlopende communicatie
   • Stel regelmatige statusupdates, dataopschoonperiodes en escalatiepaden in.
   • Bied ondersteuningskanalen zodat ze snel kunnen leren en problemen kunnen oplossen.
8. Verbind je met de verschillende kanten van het ecosysteem
   • Zorg ervoor dat de pool verbinding maakt met retailers, distributeurs en marktplaatsen om wereldwijd gedistribueerde data mogelijk te maken.
   • Eén enkele bron van waarheid behouden die schapdata en catalogusfeeds voedt.
9. Monitoren, meten en verbeteren
   • Volg statistieken bij: volledigheid van gegevens, publicatielatentie, foutenpercentage en goedkeuringstijd.
   • Onderneem actie op basis van feedback van bedrijven om het proces en de velden waar nodig te verfijnen.
10. Opschalen en in stand houden
    • Uitbreid de dekking naar nieuwe regio's en productcategorieën met behoud van een georganiseerde governance.
    • Werk de normen indien nodig bij en communiceer wijzigingen aan alle partijen binnen het netwerk.

Kwaliteitscontroles en veelvoorkomende oplossingen voor datakwaliteit: mapping, opschonen en validatieregels

Begin met een stevig mappingplan en geautomatiseerde validatie om de datakwaliteit te stimuleren voor alle datapakketten die worden uitgewisseld tussen fabrikanten en distributeurs. Bouw een actueel overzicht van elke productrecord, zodat teams in marketing en supply chain communiceren vanuit één enkele bron van waarheid.

Stel een canoniek datamodel en kruisverbanden op om een enkelvoudig beeld van producten in alle systemen en kanalen mogelijk te maken. Breng kernattributen zoals GTIN, merk, verpakkingshiërarchie, eenheden per verpakking en land van herkomst in kaart. Neem contextuele velden op zoals regionale codes en taalvarianten, en wijs eigenaren toe aan elke mappingstap om inconsistenties te voorkomen die aan de oppervlakte komen wanneer feeds uit meerdere sectoren afkomstig zijn. Deze aanpak vermindert de uitdaging om feeds uit diverse bronnen te reconciliëren.

Opschoonacties: spaties verwijderen, hoofdletters normaliseren, afkortingen standaardiseren, eenheden converteren naar een gemeenschappelijk systeem en duplicaten verwijderen. Pas regels voor deduplicatie toe op product-ID's en leveranciers-ID's om te voorkomen dat conflicterende records terechtkomen in het GDSN-pakket dat u met partners deelt.

Validatieregels moeten concreet en herhaalbaar zijn: verplicht verplichte velden (GTIN, fabrikant-ID, verpakkingstype), dwing lengtebeperkingen af, verifieer toegestane waardensets (valuta, meeteenheid, landcodes) en voer een controlecijfertest uit op GTIN's. Voeg kruiscontroles toe, zoals het matchen van merkeigenaar met fabrikant, en zorg ervoor dat het verpakkingsniveau consistent toeneemt langs de hiërarchie.

Adresseer inconsistenties door ze in een helder pakketoverzicht naar voren te brengen voor correctie. Voorbeelden zijn niet-overeenkomende fabrikantidentifiers, inconsistente eenheidscodes (bijv. KG vs. kg), ontbrekende of ongeldige landcodes en niet-overeenkomende verpakkingshoeveelheden over verpakkingsniveaus heen. Maak gebruik van begeleide herstelstappen en houd een audit trail bij om communicatie met stakeholders te ondersteunen.

Pas sectorspecifieke regels toe voor velden die in bepaalde contexten het belangrijkst zijn. Controleer voor voedingsmiddelen en dranken de allergenenvermelding en allergiecodes; zorg er bij cosmetica voor dat de batch-/lottraceerveldben zijn afgestemd op de wettelijke vereisten; verifieer bij elektronica de modelnummers en revisiecodes. Door deze afstemming kunnen marketeers een consistent dataverhaal behouden, terwijl de data-integriteit bij distributeurs en retailers gewaarborgd blijft.

Verdeel eigendom en automatiseer workflows: wijs data stewards toe, creëer tickets voor correcties en log wijzigingen. Tijdens data-inname moet het verwerken van ruwe feeds stoppen bij validatiepoorten; als een veld een regel overtreedt, wijs het pakket af met een nuttige foutmelding en een aanbevolen oplossing. Als een veld zoals mahrukh verschijnt, koppel het dan aan het meest overeenkomstige standaardattribuut of laat het weg, en documenteer de beslissing voor toekomstig gebruik.

Meet de impact met concrete meetgegevens: het percentage voltooide verplichte velden, het percentage validaties dat bij de eerste inzending wordt behaald, de tijd die nodig is om gemarkeerde records op te lossen en het aandeel records dat moet worden herzien. Gebruik deze cijfers om verbeteringen te stimuleren, distributeurs en fabrikanten op één lijn te houden en een goed overzicht te behouden van de gereedheid van gegevens voor huidige campagnes en productlanceringen. Onderneem gerichte acties zodra er regels zijn om de herziening tot een minimum te beperken.

Praktische stappen voor onmiddellijke implementatie: voer een pilot uit in twee sectoren, publiceer een gedeelde mapping dictionary, en plan wekelijkse controles met duidelijke escalatiepaden. Produceer voorbeeld van gecorrigeerde records ter illustratie van fixes en verstrek ondersteunende richtlijnen voor dataleveranciers. Deze aanpak vermindert het heen-en-weer overleg, verbetert de datakwaliteit en versnelt de time-to-market voor marketing- en verkoopteams over de hele wereld.

Meet tastbare winst: meetgegevens voor zichtbaarheid, voorraadniveaus en aanvullingscycli

Zet een actueel dashboard op dat drie kernstatistieken bijhoudt: zichtbaarheid, voorraadniveaus en aanvullingscycli. Gebruik dit ene overzicht om dagelijks beslissingen te nemen en verantwoording bij partners te bevorderen.

Zichtbaarheidsstatistieken halen data uit de data-uitwisseling van de hele industrie om de aanwezige voorraad per locatie, de voorraad onderweg en de huidige voorraadbewegingen weer te geven. Deze zichtbaarheid helpt u knelpunten te lokaliseren, tekorten te voorkomen en snel te handelen wanneer er vertragingen ontstaan.

Absolute voorraadniveaus per SKU en locatie onthullen risicovolle tekorten. Volg de voorraad per regio, magazijn en winkel, en markeer artikelen met een laag servicelevel of buitensporige voorraadkosten. Dit ondersteunt het in evenwicht brengen van promoties en aanvulbeslissingen, waardoor de algehele voorraaddiscipline wordt verbeterd.

Replenishment cyclimetrics meten doorlooptijd, ordercyclustijd, forecastnauwkeurigheid, naleving van het bestelpunt, fill rate en aantal dagen voorraad. Gebruik deze signalen om de cyclustijd te verkorten en ervoor te zorgen dat de replenishment plaatsvindt voordat er tekorten ontstaan.

De flywheel-aanpak: elke verbetering in datakwaliteit, governance en modelkalibratie versnelt de volgende verbetering. Door te leren van de huidige context kunt u de workflow voor uitwisseling, transportlogistiek en inventarisstroom optimaliseren, waardoor de servicelevels gestaag stijgen.

Praktische stappen voor implementatie: koppel elke SKU aan een standaardeenheid, valideer gegevens aan de hand van sectorbrede standaarden en zorg ervoor dat ingrediënten en verpakkingen altijd actuele attributen hebben. Zet een doorlopend programma op voor datakwaliteit met automatische controles en periodieke audits. Stem partnerschappen af op het governance-framework, zodat elke leverancier betrouwbare gegevens bijdraagt aan het gedeelde model.

Te rapporteren metrics en targets: servicegraad ≥ 98%, stock-out percentage lager dan 2%, aantal dagen voorraad in het bereik van 21–42, en forecast bias binnen ±5%. Creëer eenvoudige visualisaties die afwijkingen benadrukken en waarschuwingen activeren wanneer een SKU de drempel overschrijdt. Hier is een praktisch voorbeeld: een wekelijkse cadans die actuals vergelijkt met de forecast en datakwaliteitsproblemen markeert voor correctie, met escalatie naar governance wanneer problemen aanhouden.