O que é a gestão de dados mestre?
A Gestão de Dados Mestres (MDM) é uma metodologia abrangente que se centra na identificação, gestão e manutenção dos ativos de dados mais críticos de uma organização. Não se trata apenas de uma solução tecnológica, mas sim de uma combinação de ferramentas, processos e quadros de governação concebidos para criar uma visão única e fiável da informação essencial para o negócio. Este artigo aborda em pormenor a gestão de dados mestres e a sua importância.
Análise dos dados mestre
Os dados mestre referem-se às entidades de dados centrais e não transacionais que são essenciais para as operações de uma organização. Estas incluem normalmente:
Dados do material – Matérias-primas, componentes, especificações, regras de substituição, informações sobre conformidade, etc.
Dados dos clientes – Nomes, informações de contacto, preferências, histórico de compras e dados demográficos
Dados do produto – SKUs, descrições, especificações, preços e categorizações
Dados dos colaboradores – Informações sobre o pessoal, funções, estruturas hierárquicas e credenciais
Dados de fornecedores/vendedores – Informações sobre a empresa, contratos e histórico das relações
Dados financeiros – Plano de contas, centros de custo, centros de lucro, entidades jurídicas, hierarquias financeiras, etc.
A própria ideia de implementar um sistema de dados mestre, que se baseia num «registo de referência» como única fonte de verdade, consiste em aumentar a eficiência, agilizar e simplificar os processos internos à medida que estes se expandem.
Em termos gerais, os desafios enfrentados podem ser divididos em várias categorias não exclusivas, conforme detalhado abaixo.
1. Desafios na implementação de um sistema ERP ou na migração para uma nova versão de um sistema de origem já existente
2. Dificuldades específicas relacionadas com a manutenção da integridade dos dados durante as fases operacionais
3. Desafios de natureza técnica e relacionados com os processos
4. Desafios estratégicos e de gestão inerentes às grandes empresas
O objetivo deste artigo é enumerar algumas dessas limitações específicas da implementação ou expansão do MDM e apresentar as melhores soluções e medidas possíveis que as organizações podem considerar para resolver esses problemas.
A seguir, apresentam-se os principais desafios técnicos que as organizações podem enfrentar com os seus dados mestre existentes:
Desafios técnicos
Devido ao enorme volume de dados que as grandes organizações geram diariamente, os conjuntos de dados no mestre do ERP podem atingir dimensões gigantescas, o que dá origem a vários desafios de natureza essencialmente técnica
1. Normalização de dados com elevado consumo de recursos
As organizações que procuram corrigir dados de má qualidade constatam frequentemente que não existe uma lógica única capaz de padronizar dados mestre complexos — especialmente no caso de materiais e peças MRO com fichas técnicas exclusivas e repletas de propriedades.
Sem uma governação clara, os problemas relacionados com os dados variam consideravelmente e não podem ser resolvidos em grande escala apenas com regras tradicionais. Consequentemente, as empresas dependem fortemente da normalização manual, conduzida por pessoas. As nuances específicas de cada setor complicam ainda mais esta situação, exigindo abordagens de processamento personalizadas.
É por isso que as empresas tradicionais de MDM recorrem frequentemente a grandes equipas de analistas que realizam tarefas manuais, normalmente sediadas em regiões de baixo custo, para gerir e normalizar os dados de forma eficaz.
Em o span de cinco anos, o utilização da Inteligência Artificial nos processos empresariais tem fundamentalmente alterado Gestão de dados mestre. Sim, há várias questões como alucinações e os desafios inerentes à formação de um modelo de IA com dados de vários fornecedores, peças e produtos em diversos setores, mas esta situação está a mudar rapidamente.
Estas mudanças estão a ocorrer tão rapidamente que, num curto espaço de um ano, nós, na Verdantis, passámos as nossas operações de limpeza de dados mestres de um processo conduzido por pessoas para um processo conduzido por IA e aprovado por pessoas
Isto significa que o modelo não só garante que a normalização dos dados seja muito mais eficiente, como também se treina continuamente sobre a forma correta de gerir registos individuais de dados mestre.
Seja como for, eis alguns desafios de normalização de dados que exigem muitos recursos e que são inerentes à maioria dos sistemas ERP
1. Identificação de duplicados – Identificação de duplicados de nível 1 nos ficheiros mestre de fornecedores, clientes e MRO, utilizando propriedades como o número de peça do fabricante, o NIF (número de identificação fiscal) do fornecedor e os endereços de e-mail dos clientes. Identificação de duplicados de nível 2 através de uma pontuação de confiança gerada por IA.
2. Normalização de dados – Estruturar texto não organizado em campos claros e predefinidos, para obter dados padronizados, organizados e prontos para automatização. Por exemplo: normalizar nomes de empresas ou endereços de sites para um formato padrão único; normalizar as unidades de medida das peças sobressalentes para uma unidade de medida global única.
3. Extração de atributos – Extrair as informações essenciais de um determinado registo mestre. Por exemplo: extrair a cidade do fornecedor a partir da morada, extrair as especificações das peças a partir da descrição do produto, etc.
Exemplo: Normalização dos dados relativos às peças sobressalentes de MRO numa empresa global de produção
Uma empresa global do setor da indústria transformadora, com operações na América do Norte, na Europa e na Ásia, mantém mais de 300 000 registos do mestre de materiais, incluindo peças sobressalentes de MRO, provenientes de milhares de fornecedores. Ao longo dos anos, estes registos foram introduzidos por diferentes equipas em várias regiões — cada uma utilizando as suas próprias convenções de nomenclatura, unidades de medida (por exemplo, «mm» vs. «polegadas») e idiomas. Uma única peça, como uma válvula hidráulica pode ser indicado como:
VÁLVULA HIDRÁULICA DE 2 POL. EM AÇO
Válvula hidráulica, 2”
Válvula hidráulica de 2 polegadas, aço inoxidável
Na ausência de um formato ou taxonomia padronizados, a empresa teve dificuldades em identificar duplicados, o que provocou excesso de stock, despesa fora do comum, e atrasos na manutenção.
2. Sistemas díspares
É comum muitas pessoas partirem do princípio de que as empresas trabalham normalmente apenas com um sistema ERP, pelo que uma integração com esse sistema garantirá a total harmonia das operações.
No entanto, isso não é o que acontece na prática; várias empresas utilizam vários sistemas ERP de origem, especialmente em diferentes regiões geográficas, uma vez que cada um deles oferece vantagens diferentes, dependendo da localização, do idioma e dos requisitos sistémicos.
Além disso, não é raro que as empresas suportem tanto sistemas mais antigos como mais recentes do mesmo sistema ERP ou EAM, o que agrava o problema.
Uma vez que os dados mestre em cada um destes sistemas de origem podem ter sido configurados de forma diferente, a única solução lógica nestes casos é integrar todas as bases de dados num único software central de gestão de dados mestre.
Exemplo: Uma empresa global pode utilizar o SAP na Europa, o Oracle nos EUA e uma ferramenta desenvolvida internamente na Ásia. Sem uma governação unificada dos dados mestre, o mesmo material pode ser registado três vezes com ligeiras variações — o que provoca níveis de stock imprecisos, atrasos nas encomendas e erros nos relatórios financeiros.
3. Gestão e sensibilidade dos dados
1. Em conformidade com o RGPD – A gestão de dados mestre, especialmente os relativos a clientes e potenciais clientes, pode revelar-se complicada, tendo em conta a legislação regional e nacional, como a CAN SPAM e o RGPD
2. Legislação em matéria de dados – Os registos de dados essenciais, especialmente em alguns setores com grande concentração de ativos, são regidos por políticas específicas de cada empresa, com o objetivo de prevenir o roubo de informação confidencial
3. Dados sensíveis – Os registos de dados mestre de alguns setores e empresas são particularmente sensíveis, como o da defesa, as organizações estatais, etc., o que torna a gestão de dados
A situação complica-se ainda mais quando é necessário consolidar informações próprias provenientes de vários sistemas que não são de ERP, como um software de CRM, um software de manutenção de ativos de terceiros, plataformas de dados, etc.
Exemplo: Gestão inadequada de dados confidenciais de clientes numa empresa global de retalho
Uma empresa global de retalho enrolado para fora dados dos clientes em o regiões onde eles operado mas fez não colocar o adequado controlos de acesso em lugar para o dados. Para exemplo, sensível campos como as preferências de exclusão e o histórico de compras eram todos acessível a várias equipas. Portanto, um cliente europeu que exerceu o direito de exclusão ao abrigo do RGPD terminou para cima recebimento a marketing e-mail de os seus Sistema dos EUA, que então lançado uma investigação de conformidade. O pagamento fornecedor’s os dados bancários eram ativo em departamentos não relacionados. Em outro palavras, ali era a falta de acesso baseado em funções e de propriedade dos dados, que revelado regulamentar e principal risco interno.
4. Informações em falta
Devido a erros humanos ou à indisponibilidade de informação, alguns registos de dados mestre podem simplesmente não conter informação ou dados que deveriam ser obrigatórios.
Muitos outros registos podem não conter informações em campos que poderiam ter sido úteis, mas que não são obrigatórios.
Isto significa que, para que os dados tenham alguma utilidade concreta, os registos teriam de ser enriquecidos com as informações e os dados relevantes.
Tal como a normalização de dados, este processo também exigia uma quantidade enorme de recursos, levava a excedentes de custos e era difícil de resolver num prazo curto, antes do advento da Inteligência Artificial.
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Atualmente, modelos de IA como o Auto Enrich AI conseguem rastrear e analisar de forma autónoma a Web aberta, inúmeros catálogos de fornecedores e os dados internos das organizações, para enriquecer registos individuais em grande escala.
5. Silos de dados e problemas de integração de sistemas
A maioria das organizações cresce de forma orgânica, acumulando diferentes sistemas para várias funções — CRM para vendas, ERP para operações, ferramentas especializadas para marketing e assim por diante. Cada sistema torna-se um potencial silo, armazenando a sua própria versão das informações sobre clientes, produtos ou fornecedores.
O desafio reside na integração destes sistemas díspares para criar uma visão unificada dos dados sem perturbar os processos empresariais existentes. Num caso real, uma empresa de telecomunicações com a qual trabalhámos descobriu que tinha os mesmos clientes registados em sete sistemas diferentes, cada um com informações de contacto e detalhes de serviço contraditórios. Isto levou a esforços de marketing redundantes e a confusão no atendimento ao cliente.
Exemplo: Silos de dados de fornecedores na indústria transformadora
Uma empresa global de produção que utilizava diferentes sistemas ERP nas várias regiões apresentava registos de fornecedores fragmentados — os mesmos fornecedores constavam com nomes, contactos e condições diferentes. Esta falta de integração causou pagamentos duplicados, atrasos no aprovisionamento e fraca visibilidade do desempenho dos fornecedores. A ausência de uma visão unificada dos dados mestre conduziu a ineficiências operacionais e ao aumento dos custos.
Desafios de gestão e estratégicos
Poder-se-ia dizer que estes são alguns dos problemas mais difíceis de resolver no MDM. Estas questões decorrem principalmente de protocolos de governação deficientes e de erros naturais decorrentes de falhas humanas, bem como da ausência de fluxos de trabalho de aprovação claramente definidos.
1. Gestão de dados
As empresas em fase de crescimento são afetadas por normas e protocolos deficientes em matéria de gestão de dados. A própria ideia de estabelecer um procedimento operacional normalizado para algo tão básico como os dados de fornecedores ou prestadores de serviços pode parecer um conceito estranho e rudimentar.
No entanto, trata-se de uma medida sensata, capaz de eliminar a necessidade de correções repetitivas e dispendiosas dos dados.
No entanto, o processo começa de cima para baixo: uma organização que se concentra na tomada de decisões baseadas em dados irá, naturalmente, promover a «gestão responsável dos dados» de cima para baixo e em todos os níveis; uma organização que encara isso simplesmente como um item de uma lista de verificação tem muito mais probabilidades de se ver no meio de um desastre no ERP devido a problemas de gestão de dados.
Uma vez definidas, as soluções baseadas em tecnologia podem garantir a gestão responsável dos dados, tornando obrigatório o preenchimento dos campos obrigatórios, validando os dados e convertendo os formatos e unidades de medida em conjuntos de dados padronizados.
1. Taxonomias inconsistentes
2. Fichas técnicas contraditórias
3. Unidades de medida pouco claras
2. Complicações relacionadas com a governação e a propriedade
Quem é o «dono» dos dados dos clientes — o departamento de marketing, de vendas ou de atendimento ao cliente? Quem decide como a informação sobre os produtos deve ser estruturada — a equipa de merchandising ou a equipa da cadeia de abastecimento?
O desafio reside no estabelecimento de quadros claros de governação de dados que definam a responsabilidade e estabeleçam a prestação de contas pela qualidade dos dados. Sem essa clareza, as iniciativas de gestão de dados acabam frequentemente por fracassar, uma vez que nenhuma equipa se sente responsável por garantir a exatidão e a integridade dos dados.
3. Aderência da equipa empresarial
É fácil para jornalistas, fornecedores e empresas de software afirmarem que «os dados são o novo petróleo». No entanto, a realidade no terreno é que a maioria das equipas empresariais tem dificuldade em perceber, em primeira mão, o valor de dados abundantes, relevantes e completos.
Embora as vantagens de dispor de dados claros, fiáveis e consistentes sejam bem conhecidas, as equipas empresariais geralmente não conseguem perceber o valor que isso representa numa perspetiva global.
Os dados mestre, especialmente em setores com grande volume de ativos, tendem a estar presentes em todas as funções organizacionais e a afetar as equipas de manutenção, aquisições, produção, cadeia de abastecimento, produtos, vendas e gestão da procura.
Para cada um deles, carregar, atualizar e assumir a responsabilidade por uma tarefa que parece redundante e repetitiva parece ser uma tarefa difícil. Contratar pessoal específico para esse efeito é mais um investimento que suscita a ira das equipas financeiras e de recursos humanos.
No entanto, com a tecnologia cada vez mais democratizada nos dias de hoje, as equipas empresariais estão cada vez mais a compreender o valor da criação de conjuntos de dados fiáveis que possam ser utilizados para treinar modelos, com vista a melhorar resultados tangíveis. As organizações podem agendar de forma proativa demonstrações, debates, workshops e casos de sucesso que validem claramente o valor de investir numa cultura centrada nos dados.
Infelizmente, este é um daqueles desafios que exige liderança e o apoio da direção, e nenhuma solução baseada em tecnologia ou software pode acelerar ou resolver esta situação.
1. Alinhamento entre as equipas de negócios e de TI
2. Prazos de implementação
3. Resistência à mudança
4. Aprovações e revisões
Os processos de aprovação e revisão são essenciais para manter a qualidade dos dados mestre, mas muitas vezes criam estrangulamentos operacionais e estratégicos. Os atrasos resultam de funções pouco claras, falta de urgência e responsabilidades ambíguas — especialmente quando são necessárias atualizações críticas, como o registo de novos fornecedores ou a criação de artigos.
Sem um quadro consistente, as diferentes unidades de negócio tratam as aprovações e validações de forma diferente, o que conduz a uma qualidade de dados desigual e a uma governação empresarial enfraquecida. Além disso, a ausência de registos de auditoria, documentação e clareza nas funções aumenta os riscos de conformidade e reduz a visibilidade sobre quem aprovou as alterações e porquê.
Para superar estes problemas, as organizações devem adotar fluxos de trabalho padronizados e automatizados que garantam o cumprimento das regras de negócio e assegurem a responsabilização. Quando a governação dos dados mestre está integrada num sistema centralizado, cria-se um conjunto de processos rastreáveis, com revisões e aprovações consistentes e atempadas em todos os departamentos.
Essas soluções não só simplificam o processo de tomada de decisões, como também melhoram a precisão dos dados e a conformidade regulamentar. As ferramentas de software especificamente concebidas para a governação de dados mestre contribuem para isso, promovendo uma gestão estruturada, a rastreabilidade e a transparência — aspetos essenciais para obter dados fiáveis e de elevada qualidade em grande escala.
5. Eficácia dos dados mestres em vários domínios
Tal como referido anteriormente, a gestão centralizada dos dados mestre contribui para a otimização e a eficácia dos processos entre equipas, sendo indiscutível o valor que gera, mesmo em silos.
No entanto, para gerar valor real e tangível graças a dados de referência (Master Data) organizados, a sua eficácia reside na integração da informação disponível em várias áreas de dados mestre.
Infelizmente, são muito poucas as empresas que dispõem de recursos suficientes para interpretar os dados mestre em todas as funções empresariais, enquanto a maioria adota estas práticas apenas em algumas áreas específicas, como as aquisições, a cadeia de abastecimento ou os dados mestre de fornecedores
Estas são algumas das principais e mais evidentes dificuldades relacionadas com a gestão de dados mestres. Abordámos abaixo mais algumas questões, para apresentar uma lista mais abrangente dos desafios que as empresas enfrentam geralmente.
Como superar estes desafios
Comece em pequena escala e expanda-se estrategicamente
Em vez de tentar implementar o MDM em toda a empresa de uma só vez, considere o seguinte:
- Começando por um domínio de dados essencial (como os dados de clientes ou de produtos)
- Concentrando-nos nos processos empresariais de maior impacto
- Demonstrar valor antes de expandir
Investir em ferramentas e processos de qualidade dos dados
As plataformas modernas de gestão de dados oferecem funcionalidades poderosas para:
Desduplicação automatizada
Normalização de formatos e valores
Enriquecimento de dados a partir de fontes fiáveis
Monitorização contínua da qualidade dos dados
Estabelecer estruturas de governação claras
Uma gestão eficaz de dispositivos móveis (MDM) requer:
- Funções e responsabilidades definidas em matéria de propriedade dos dados
- Procedimentos claros para alterações e atualizações de dados
- Revisões regulares da qualidade dos dados
- Comissões multifuncionais de governação de dados
Equilibrar a tecnologia e as melhorias nos processos
Lembre-se de que o MDM não é apenas um desafio tecnológico:
- A tecnologia permite uma melhor gestão dos dados
- Mas são os processos e as pessoas que determinam o sucesso
- A formação e a gestão da mudança são componentes essenciais
Associar o MDM aos resultados empresariais
As iniciativas de MDM mais bem-sucedidas estão diretamente ligadas aos objetivos empresariais:
- Melhoria da experiência do cliente
- Um marketing mais eficaz
- Maior eficiência operacional
- Melhor conformidade regulamentar
- Relatórios e análises mais precisos
Conclusão: O caminho a seguir
Desafios da gestão de dados mestre pode ser complicado. Isso disse, eles são não impossível para superar. Se o teu organização demora a estratégico abordagem para MDM (governação, tecnologia e foco nos resultados empresariais), então tu pode converter dados de um fardo transformá-la numa vantagem competitiva.
A gestão de dados mestre (MDM) é imprescindível para qualquer empresa que lide com dados. Isto apesar dos desafios comuns associados à gestão de dados mestre. No entanto, se você sabia o quê desafios podes ter de enfrentar em o processo de implementação, tu seria capaz para identificar e evitar esses questões antes de eles virar em problemas.
Num ambiente que ouve dados referido para como ‘o novo petróleo‘, MDM vai ser a refinaria virando o em bruto dados transformá-lo num negócio lucrativo informação. Por aprendizagem sobre, e enfrentar o a seguir desafios, organizações vai esculpir para fora a limpo caminho portanto eles pode maximizar o valor dos seus dados para fazer melhor, decisões mais seguras.
O frequentemente–difícil viagem em direção a Gestão eficaz dos dados mestre é a que vale a pena esforço para organizações que superar os seus desafios e perceber mais claro dados, mais enxuto operações, e maior adesão para iniciativas de transformação digital.
Desafios da gestão de dados mestre pode ser complicado. Isso disse, eles são não impossível para superar. Se o teu organização demora a estratégico abordagem para MDM (governação, tecnologia e foco nos resultados empresariais), então tu pode converter dados de um fardo transformá-la numa vantagem competitiva.
A gestão de dados mestre (MDM) é imprescindível para qualquer empresa que lide com dados. Isto apesar dos desafios comuns associados à gestão de dados mestre. No entanto, se você sabia o quê desafios podes ter de enfrentar em o processo de implementação, tu seria capaz para identificar e evitar esses questões antes de eles virar em problemas.
Num ambiente que ouve dados referido para como ‘o novo petróleo‘, MDM vai ser a refinaria virando o em bruto dados transformá-lo num negócio lucrativo informação. Por aprendizagem sobre, e enfrentar o a seguir desafios, organizações vai esculpir para fora a limpo caminho portanto eles pode maximizar o valor dos seus dados para fazer melhor, decisões mais seguras.
O frequentemente–difícil viagem em direção a Gestão eficaz dos dados mestre é a que vale a pena esforço para organizações que superar os seus desafios e perceber mais claro dados, mais enxuto operações, e maior adesão para iniciativas de transformação digital.
