Data mapping is het fundament van elke succesvolle PIM-implementatie. Wie het goed doet, bespaart honderden uren handmatig werk en voorkomt jarenlange datadrift. In deze gids staan de best practices die ConnectingTheDots inzet bij data-onboarding. Data mapping verbindt bronvelden met je PIM-datamodel. De best practices: begin met een grondige bronanalyse, definieer per veld de transformatieregels, valideer met realistische steekproeven, automatiseer waar mogelijk en documenteer alles voor toekomstig onderhoud. 1. Start met een bronanalyse Vraag elke leverancier of bron om een representatieve sample (geen 10 records, maar 1000+). Inventariseer veldnamen, datatypes, eenheden, en lege/null-waardes. Zonder deze stap bouw je mapping op aannames. 2. Definieer transformatieregels per veld Per doelveld in je PIM: welke bron is leidend, wat is de fallback, welke conversies zijn nodig (eenheden, kleurnamen, ja/nee → boolean), en welke validatie geldt. Leg dit vast in een mapping-document. 3. Valideer met realistische steekproeven Run de mapping op duizend echte records, niet op test-data. Vergelijk output handmatig met de bron. Tel: hoeveel records komen volledig door, hoeveel hebben warnings, hoeveel falen? 4. Automatiseer en orkestreer Plan terugkerende imports (uurlijks/dagelijks), kies tussen full-load en delta, en koppel notificaties op falende records. In ConnectingTheDots gebeurt dit visueel via het Import & Onboarding-domein. 5. Documenteer en versie Mapping evolueert. Versioning, changelog en eigenaarschap voorkomen dat niemand over een jaar nog weet waarom kolom 27 op die manier wordt geïnterpreteerd. Hoe lang duurt een data mapping-traject? Voor een eerste bron meestal 1-3 dagen; volgende bronnen veel sneller dankzij herbruikbare regels. Kan ik mapping later wijzigen zonder herimport? Ja, een modern PIM ondersteunt remapping op bestaande data mits gevalideerd.