Jakékoli formáty – XML, CSV, Excel, JSON a další
Flexibilní objem – vyberte požadovaný počet produktů
Snadná analýza – soubor se otevře bez zatížení
Sample Feed umožňuje pracovat i s těmi nejtěžšími feedy, aniž by došlo ke ztrátě původních dat. Obsah nepřepisujeme ani neopravujeme – vše, co přišlo v originálním souboru, zůstává beze změn. Nástroj vytvoří zkrácenou kopii, pečlivě ořízne feed podle zadaného počtu produktů a správně ukončí jeho strukturu. Výsledkem je plnohodnotný, validní soubor ve stejném formátu, ale v miniaturní verzi, která je vhodná pro analýzu.
Soubor s produkty je příliš velký a nedaří se vám ho otevřít v počítači
Potřebujete zkontrolovat strukturu a ujistit se o správnosti dat
Spolupracujete s dodavatelem a chcete rychle zhodnotit jeho feed
Je pro vás důležité vidět původní obsah beze změn
Potřebujete validní feed, i když byl původní soubor obrovský
Chcete urychlit analýzu a ušetřit zdroje
Nahrajete zdrojový feed do systému – v jakémkoli formátu: XML, CSV, Excel, JSON a dalších
1Systém soubor analyzuje, určí produktovou strukturu a pochopí, jak je přesně sestaven
2Na základě analýzy se automaticky vytvoří miniverze: oříznutí podle počtu produktů bez zkreslení
3Soubor je korektně ukončen u všech tagů a zůstává validní v původním formátu
4Získáte hotový Sample Feed, který snadno otevřete a analyzujete na jakémkoli počítači
5Sample Feed se propojuje s dalšími nástroji NotPIM, v důsledku čehož podnik získá zcela automatizovaný proces zpracování produktového obsahu „na klíč“, bez manuálního spouštění a kontroly.
Jednoduše nastavte funkci Sample Feed ve svém osobním účtu a získejte minifeed v původním formátu bez složité integrace.
Práce s velkými produktovými feedy v e-commerce se často stává problémem. Čím větší je katalog, tím obtížnější je otevřít jej na počítači a provést úplnou analýzu. Mnoho společností se setkává s tím, že se soubor jednoduše neotevře, nebo zatíží systém natolik, že další práce je nemožná. V takových případech přichází na pomoc nástroj Sample Feed, který vytvoří mini-verzi původního feedu. Smysl tohoto řešení je prostý: získáte zkrácený soubor s omezeným počtem produktů, ale všechna data uvnitř zůstávají v původní podobě. Každý řádek, každá charakteristika a každý detail zůstávají přesně takové, jaké byly v originálním souboru. To umožňuje klidně zkontrolovat strukturu, prostudovat složení katalogu a posoudit správnost dat bez rizika ztrát a bez zatížení systému.
Hlavní vlastností Sample Feed je, že slouží výhradně pro analytiku. Nástroj nezasahuje do obsahu feedu, pouze zmenšuje jeho objem. Uvnitř mini-verze zůstávají všechny produkty se stejnými atributy a charakteristikami, jaké jsou v původním souboru. I když se v originále vyskytují překlepy, prázdná pole, neplatné hodnoty nebo chyby kódování, vše se plně zachová. Díky tomu analytici, content manažeři nebo specialisté na e-commerce vidí situaci „tak, jak je“. Získávají možnost ověřit strukturu feedu a kvalitu dat na základě reálného souboru, nikoli uměle zpracované verze. To je klíčová výhoda, protože jakákoli analýza se musí opírat o původní data, i když obsahují nepřesnosti.
Sample Feed zpracovává soubory chytře. Pokud mluvíme například o feedu ve formátu XML, nástroj rozumí struktuře dokumentu, najde, kde přesně začínají a končí produktové bloky, a soubor pečlivě ukončí po zadaném počtu produktů. Výsledkem je validní dokument, který lze klidně otevřít v jakémkoli editoru nebo systému. Mini-verze plně odpovídá pravidlům formátu, což znamená, že ji lze použít pro kontrolu kvality a správnosti dat bez rizika chyby čtení. To je důležité, protože pouhé mechanické odstraňování řádků nebo bloků nezaručuje, že soubor zůstane čitelný. Sample Feed tyto nuance automaticky zohledňuje a vytváří plnohodnotný soubor, jen kratší.
Nástroj podporuje práci s jakýmikoli formáty produktových dat. Mohou to být XML, CSV, Excel, JSON, YML a mnoho dalších. Pro specialistu nezáleží na tom, v jaké podobě dodavatel katalog předal, Sample Feed vytvoří mini-soubor stejně korektně. Navíc, pokud má klient archiv s několika soubory, systém provede dekompresi a nabídne výběr, který dokument použít pro analýzu. Tento přístup je obzvláště užitečný pro ty, kteří pracují s mnoha dodavateli, kde každý může používat své vlastní formáty a přístupy ke struktuře feedu.
Rychlost práce Sample Feed je další výhodou. Jelikož systém analyzuje pouze první produkty v souboru, zpracování trvá jen několik sekund. I u velmi velkých katalogů není nutné čekat na dokončení dlouhých procesů. Mini-soubor se rychle vytvoří a je okamžitě k dispozici ke stažení. Čekací doba může záviset pouze na rychlosti stahování výsledného souboru, ale samotné zpracování je téměř okamžité. To umožňuje analytikům rychle kontrolovat příchozí data a ihned vidět, v jakém stavu se produktový katalog nachází.
K čemu se Sample Feed nejčastěji používá? Především pro kontrolu struktury a kvality dat od dodavatelů. Když k vám dorazí velký feed, vůbec není nutné jej otevírat celý. Stačí se podívat na prvních pár desítek produktů, abyste pochopili, jak je soubor korektně sestaven, jaká data jsou vyplněna, která pole jsou prázdná, zda existuje jednotnost v atributech. Taková analýza pomáhá rychle posoudit práci dodavatele a rozhodnout, jak pohodlná bude integrace jeho katalogu. Nástroj je navíc užitečný při testování nových zdrojů dat nebo při spouštění nových projektů, kdy je potřeba se ujistit, že struktura souboru odpovídá očekáváním.
Sample Feed je obzvláště cenný pro content manažery a specialisty na integrace. V jejich práci se často objevují situace, kdy je soubor obrovský, ale je potřeba zkontrolovat pouze jeho uspořádání. Otevírání gigantických dokumentů kvůli tomu je plýtvání časem a zdroji. Mini-verze řeší úkol doslova během minut. Navíc, jelikož se v souboru zachová vše „tak, jak to je“, specialista vidí reálné problémy, pokud existují: nesprávné hodnoty, prázdné popisy, rozbité kódování. To činí analýzu maximálně přesnou a blízkou realitě.
Je důležité poznamenat, že Sample Feed do dat nevnáší žádné změny. Nástroj neopravuje chyby, neupravuje atributy ani nekorigujestrukturu. Jeho úkolem je vytvořit soubor, který bude přesnou kopií původního, jen kratší. V podstatě systém pouze pečlivě odstraní velký kus nepotřebných produktů a vše ostatní ponechá beze změny. To je zásadní bod, protože mnoho klientů chce mít jistotu, že data neprošla žádnými filtry nebo transformacemi. Sample Feed zachovává každý znak přesně tak, jak byl.
Technologicky nástroj funguje díky inteligentní analýze struktury. Systém pomocí algoritmů a umělé inteligence určuje, jak přesně je soubor postaven: kde začínají a končí produkty, které tagy patří k charakteristikám, jak jsou popsány atributy. Na základě tohoto porozumění se vytvoří korektní mini-verze, která zůstává validní a vhodná pro analýzu. Tento přístup zaručuje, že soubor bude zkrácen bez chyb a zároveň neztratí svou logiku.
V e-commerce je práce s velkými soubory vždy spojena s riziky. Čím více dat, tím vyšší je pravděpodobnost, že budou zpracována s chybami, nebo se vůbec neotevřou. Sample Feed pomáhá takovým situacím předcházet. Mini-verze dává možnost provést analýzu předem, ujistit se, že data byla předána korektně, a rozhodnout o dalších krocích. To je obzvláště důležité v situacích, kdy společnost pracuje současně s několika dodavateli. Kontrola každého souboru v plném rozsahu může být kvůli jeho velikosti nemožná, zatímco Sample Feed umožňuje rychle a pohodlně provést analýzu bez zbytečné zátěže.
Sample Feed je tedy nástroj vytvořený pro analýzu a kontrolu kvality produktových feedů. Nezasahuje do dat, pouze pomáhá učinit je dostupnými pro prohlížení a analytiku. Mini-verze souboru se stává pohodlným řešením, když je původní dokument příliš těžký na to, aby se dal otevřít celý. Pomocí tohoto přístupu šetří internetové obchody, dodavatelé a content manažeři čas a zdroje a mohou si být jisti, že pracují s originálními daty. Nástroj zachovává strukturu a formát souboru, činí jej vhodným pro analýzu a zajišťuje úplnou shodu s původním obsahem. Je to jednoduché, ale efektivní řešení pro každého, kdo se potýká s velkými katalogy a chce mít jistotu ohledně správnosti a kvality produktových dat.