SlideShare a Scribd company logo
1 of 3
Download to read offline
Krzysztof Muszyński1
Instytut Logistyki i Magazynowania – GS1 Polska
Globalne Modele Danych Produktowych
- remedium na poprawę informacji podstawowych 2/2
#OnionModel, czyli model cebulowy był pierwotnym punktem wyjścia światowego projektu,
#GDM – Global Data Model. Jego centralną częścią jest rdzeń, w którym znajdują się
wszystkie wymagalne atrybuty o charakterze globalnym np. zawartość netto. Następną
warstwą są atrybuty globalne o charakterze branżowym np. #FMCG.
Dwie ostatnie warstwy dotyczą opisu uwarunkowań regionalnych np. europejskich oraz
atrybuty lokalne występujące np. w Polsce.
Spodziewanym wynikiem prac grupy roboczej GDM – Global Data Model jest uproszczony i
zharmonizowany pojedynczy globalny branżowy model danych.
Uzyskano w ten sposób zatomizowane dane z uwzględnieniem następujących branż:
 FMCG – żywność i pozostałe,
 Uzupełnienie FMCG:
o Wyroby alkoholowe – #Alcohol and Beverages,
o Wyroby tytoniowe – #Tabacoo,
o Karmy dla zwierząt tzw. #PetFood,
Jako pierwsze zostały uzgodnione dwa modele pod nazwą #Food (typowa żywność) oraz
uzupełnienie w postaci tzw. #NearFood. Całość traktowana jest, jako FMCG, czyli to, co
najczęściej znajduje się na półkach sieci handlowych.
W ramach części Food znalazły się wyroby spożywcze z wyłączeniem wyrobów tytoniowych,
PetFood, suplementów i wyrobów alkoholowych.
Obejmuje 171 atrybutów, z czego tylko 28 ma charakter wymagalny, (bez których nie uda się
prawidłowo zarejestrować produktu w systemach służących do wymiany danych (Patrz rys.
1.).
Razem atrybutów globalnych jest 38 w tym 23 są wymagalne oraz odpowiednio regionalnych
133 w tym 2 wymagalne.
1 Dr inż. Krzysztof Muszyński - Data Quality Project Manager w zakresie GDSN/DIYGA/HoReCa w Sieci Badawczej
Łukasiewicz - Instytut Logistyki i Magazynowania, (tel. +48 61 850-48-77, e-mail: krzysztof.muszynski@ilim.poznan.pl),
Rys. 1. Statystyka GDM część Food2
Drugi segment FMCG obejmuje wyroby NearFood, czyli chemia gospodarcza, opakowania
jednorazowe itp. z wyłączeniem #HealthCare, wyrobów tytoniowych, PetFood,
wina/piwa/wyrobów spirytusowych oraz Art Pap w tym gazet.
Tutaj statystyka wygląda następująco: Razem jest 135 atrybutów, z czego wymagalnych tylko
23 (Patrz Rys. 2.).
Rys. 2. Statystyka GDM część NearFood3
W tym przypadku odpowiednio 28 atrybutów jest globalnych, (z czego 22 jest wymagalnych)
i dalej regionalnych 107 atrybutów (w tym 1 wymagalny).
2 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model
3 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model
I na koniec rys., 3. który przedstawia sumaryczne zestawienie liczby atrybutów
traktowanych, jako FMCG.
Rys. 3. Statystyka GDM – FMCG = Food + NearFood4
Stworzone wzorcowe list atrybutów nazywane modelami danych stanowią podstawę do
właściwego przygotowania się wszystkich uczestników rynku np. w Europie.
Powstałe w ten sposób modele są doskonałą pomocą przede wszystkim dla dostawców,
którzy działają nie tylko lokalnie, dostrzegając swoje szanse poza krajem pierwotnego
wytworzenia wyrobów.
Modele to również forma standaryzowania, albo lepiej harmonizowania potrzeb
poszczególny rynków. Ponieważ w projekcie pojawiło się sporo kluczowych europejskich
graczy wyniki grupy GDM są bardzo przydatne dla uczestników pochodzących z całej Unii.
GS1 Polska wespół z lokalną grupą roboczą #GS1/ECR/GDSN przeprowadziła proces
harmonizacji i zatwierdzenia Polskiego Modelu Danych z uwzględnieniem wymogów
globalnych. Można, zatem powiedzieć, że również i w naszym kraju uczestnicy systemu GS1
mają dostęp do najnowszych wytycznych dot. danych produktowych zgodnych z trendami
europejskimi i światowymi.
Rok 2020 to dalsza eksploracja kolejnych modeli danych oraz próby ich harmonizowania na
lokalnych rynkach. To również zwiększenie zaangażowania dużych producentów i sieci
handlowych w propagowaniu standaryzacji modeli danych.
A zatem przyszłe działania na rzecz jakości danych to przede wszystkim porządkowanie
i ujednolicenie struktury informacyjnej na poziomie międzynarodowym.
Więcej informacji na temat Globalnych Modeli Danych znajdziesz na stronie:
https://www.gs1pl.org/inne/materialy-do-pobrania/gdm-globalne-modele-danych-
produktowych
4 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model

More Related Content

More from Krzyszot Muszynski

More from Krzyszot Muszynski (12)

Grupa-Robocza-GS1PLDIY.pdf
Grupa-Robocza-GS1PLDIY.pdfGrupa-Robocza-GS1PLDIY.pdf
Grupa-Robocza-GS1PLDIY.pdf
 
Poranna-kawa-2.pdf
Poranna-kawa-2.pdfPoranna-kawa-2.pdf
Poranna-kawa-2.pdf
 
Poranna-Kawa.pdf
Poranna-Kawa.pdfPoranna-Kawa.pdf
Poranna-Kawa.pdf
 
Popoludniowa kawa z GDM
Popoludniowa kawa z GDMPopoludniowa kawa z GDM
Popoludniowa kawa z GDM
 
Img 220127151221
Img 220127151221Img 220127151221
Img 220127151221
 
Zone Chairperson
Zone ChairpersonZone Chairperson
Zone Chairperson
 
Melvin Jones Fellow - the letter
Melvin Jones Fellow - the letterMelvin Jones Fellow - the letter
Melvin Jones Fellow - the letter
 
2017 11-08-webinar-dlaczego-warto-porzadek-v-5-0
2017 11-08-webinar-dlaczego-warto-porzadek-v-5-02017 11-08-webinar-dlaczego-warto-porzadek-v-5-0
2017 11-08-webinar-dlaczego-warto-porzadek-v-5-0
 
Wymiarowanie opakowań / Packaging measurement
Wymiarowanie opakowań / Packaging measurementWymiarowanie opakowań / Packaging measurement
Wymiarowanie opakowań / Packaging measurement
 
Ulotka GDSN // The GDSN - at a glance
Ulotka GDSN // The GDSN - at a glanceUlotka GDSN // The GDSN - at a glance
Ulotka GDSN // The GDSN - at a glance
 
Product image specification
Product image specificationProduct image specification
Product image specification
 
SKM_C224e15052512280
SKM_C224e15052512280SKM_C224e15052512280
SKM_C224e15052512280
 

2020 05-07-gdm-cz-2-2

  • 1. Krzysztof Muszyński1 Instytut Logistyki i Magazynowania – GS1 Polska Globalne Modele Danych Produktowych - remedium na poprawę informacji podstawowych 2/2 #OnionModel, czyli model cebulowy był pierwotnym punktem wyjścia światowego projektu, #GDM – Global Data Model. Jego centralną częścią jest rdzeń, w którym znajdują się wszystkie wymagalne atrybuty o charakterze globalnym np. zawartość netto. Następną warstwą są atrybuty globalne o charakterze branżowym np. #FMCG. Dwie ostatnie warstwy dotyczą opisu uwarunkowań regionalnych np. europejskich oraz atrybuty lokalne występujące np. w Polsce. Spodziewanym wynikiem prac grupy roboczej GDM – Global Data Model jest uproszczony i zharmonizowany pojedynczy globalny branżowy model danych. Uzyskano w ten sposób zatomizowane dane z uwzględnieniem następujących branż:  FMCG – żywność i pozostałe,  Uzupełnienie FMCG: o Wyroby alkoholowe – #Alcohol and Beverages, o Wyroby tytoniowe – #Tabacoo, o Karmy dla zwierząt tzw. #PetFood, Jako pierwsze zostały uzgodnione dwa modele pod nazwą #Food (typowa żywność) oraz uzupełnienie w postaci tzw. #NearFood. Całość traktowana jest, jako FMCG, czyli to, co najczęściej znajduje się na półkach sieci handlowych. W ramach części Food znalazły się wyroby spożywcze z wyłączeniem wyrobów tytoniowych, PetFood, suplementów i wyrobów alkoholowych. Obejmuje 171 atrybutów, z czego tylko 28 ma charakter wymagalny, (bez których nie uda się prawidłowo zarejestrować produktu w systemach służących do wymiany danych (Patrz rys. 1.). Razem atrybutów globalnych jest 38 w tym 23 są wymagalne oraz odpowiednio regionalnych 133 w tym 2 wymagalne. 1 Dr inż. Krzysztof Muszyński - Data Quality Project Manager w zakresie GDSN/DIYGA/HoReCa w Sieci Badawczej Łukasiewicz - Instytut Logistyki i Magazynowania, (tel. +48 61 850-48-77, e-mail: krzysztof.muszynski@ilim.poznan.pl),
  • 2. Rys. 1. Statystyka GDM część Food2 Drugi segment FMCG obejmuje wyroby NearFood, czyli chemia gospodarcza, opakowania jednorazowe itp. z wyłączeniem #HealthCare, wyrobów tytoniowych, PetFood, wina/piwa/wyrobów spirytusowych oraz Art Pap w tym gazet. Tutaj statystyka wygląda następująco: Razem jest 135 atrybutów, z czego wymagalnych tylko 23 (Patrz Rys. 2.). Rys. 2. Statystyka GDM część NearFood3 W tym przypadku odpowiednio 28 atrybutów jest globalnych, (z czego 22 jest wymagalnych) i dalej regionalnych 107 atrybutów (w tym 1 wymagalny). 2 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model 3 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model
  • 3. I na koniec rys., 3. który przedstawia sumaryczne zestawienie liczby atrybutów traktowanych, jako FMCG. Rys. 3. Statystyka GDM – FMCG = Food + NearFood4 Stworzone wzorcowe list atrybutów nazywane modelami danych stanowią podstawę do właściwego przygotowania się wszystkich uczestników rynku np. w Europie. Powstałe w ten sposób modele są doskonałą pomocą przede wszystkim dla dostawców, którzy działają nie tylko lokalnie, dostrzegając swoje szanse poza krajem pierwotnego wytworzenia wyrobów. Modele to również forma standaryzowania, albo lepiej harmonizowania potrzeb poszczególny rynków. Ponieważ w projekcie pojawiło się sporo kluczowych europejskich graczy wyniki grupy GDM są bardzo przydatne dla uczestników pochodzących z całej Unii. GS1 Polska wespół z lokalną grupą roboczą #GS1/ECR/GDSN przeprowadziła proces harmonizacji i zatwierdzenia Polskiego Modelu Danych z uwzględnieniem wymogów globalnych. Można, zatem powiedzieć, że również i w naszym kraju uczestnicy systemu GS1 mają dostęp do najnowszych wytycznych dot. danych produktowych zgodnych z trendami europejskimi i światowymi. Rok 2020 to dalsza eksploracja kolejnych modeli danych oraz próby ich harmonizowania na lokalnych rynkach. To również zwiększenie zaangażowania dużych producentów i sieci handlowych w propagowaniu standaryzacji modeli danych. A zatem przyszłe działania na rzecz jakości danych to przede wszystkim porządkowanie i ujednolicenie struktury informacyjnej na poziomie międzynarodowym. Więcej informacji na temat Globalnych Modeli Danych znajdziesz na stronie: https://www.gs1pl.org/inne/materialy-do-pobrania/gdm-globalne-modele-danych- produktowych 4 Na podstawie wyników prac międzynarodowej grupy roboczej GDM – Global Data Model