O software moderno de dados mestres (MDS) foi muito além do seu papel tradicional de armazenamento e normalização de dados.
As plataformas atuais estão no centro das operações digitais, combinando arquiteturas nativas da nuvem, processamento em tempo real e inteligência baseada em IA para fornecer dados fiáveis e contextualizados em toda a empresa. A A lista de fornecedores que disponibilizam diferentes soluções de software de MDM está disponível aqui.
Este artigo analisa as funcionalidades essenciais e de grande impacto que definem a próxima geração de MDS.
Modelação Unificada de Dados e Gestão de Hierarquias
O MDS moderno permite que as organizações definam todas as suas entidades de dados — clientes, produtos, fornecedores, equipamentos — e as relações entre elas, formando o base para uma gestão eficaz dos dados mestre do ERP.
Os utilizadores podem criar hierarquias complexas, tais como relações pai-filho, árvores de ativos ou ligações de cadeia de abastecimento em vários níveis.
Por exemplo, uma empresa de produção pode associar cada máquina aos seus componentes, aos fornecedores desses componentes e aos planos de manutenção associados a cada um deles.
As ferramentas de modelação de dados incluem frequentemente uma interface visual para criar estas relações. Os utilizadores podem arrastar e largar entidades, ligá-las entre si e definir regras de consistência.
O sistema aplica automaticamente estas regras sempre que são adicionados ou atualizados novos dados.
Esta funcionalidade funciona normalmente como um serviço dedicado no âmbito da plataforma MDS, recorrendo frequentemente a uma base de dados de grafos ou a um motor de relações. Nos sistemas baseados na nuvem, o serviço de modelação opera de forma independente, o que lhe permite adaptar-se a grandes volumes de dados sem abrandar outros processos.
Os modelos de dados unificados reduzem a confusão, evitam erros e proporcionam às equipas uma única fonte de informação fiável. Por exemplo, se um fornecedor alterar uma morada, o sistema atualiza automaticamente todos os registos de produtos e planos de manutenção relacionados.
Isto evita entregas não efetuadas, faturação incorreta e atrasos operacionais. As organizações referem uma resolução de problemas até 25% mais rápida e menos conflitos de dados após a implementação de uma modelação robusta.
Monitorização da Qualidade dos Dados
A qualidade contínua dos dados garante que a informação se mantenha precisa, completa e consistente. Os sistemas MDS modernos realizam a análise de perfis de dados em tempo real, verificando os dados recebidos quanto a erros, tais como campos em falta, formatos incorretos ou duplicados.
Se for detetado um problema, os fluxos de trabalho automatizados resolvem o problema ou encaminham-no para um responsável pelos dados, para revisão manual.
Por exemplo, ao importar um novo lote de registos de produtos, o sistema normaliza automaticamente as unidades, corrige erros ortográficos e assinala as entradas em que faltam identificadores essenciais, como os números de peça.
Os processos de qualidade dos dados estão normalmente integrados num microsserviço separado e de alto desempenho no âmbito do MDS. Este serviço monitoriza continuamente os dados em vários sistemas — ERP, CRM, PLM — sem afetar o desempenho das transações.
De acordo com um inquérito realizado por McKinsey,
82% dos inquiridos dedicavam um ou mais dias por semana à resolução de problemas relacionados com a qualidade dos dados mestre, o que realça a importância da gestão de dados mestre (MDM) na resolução de conflitos de dados.
Dados de alta qualidade reduzem erros dispendiosos. Por exemplo, evitar registos duplicados de fornecedores impede a emissão de ordens de compra duplicadas. Um fabricante de produtos químicos referiu ter poupado $150 000 anualmente ao eliminar encomendas duplicadas recorrentes e o trabalho de correção, através de verificações automatizadas da qualidade dos dados.
Governança Avançada de Dados
As plataformas MDS modernas incluem funcionalidades dinâmicas fluxos de trabalho automatizados de gestão de dados mestre que aplicam automaticamente as regras de negócio.
Por exemplo, se for adicionado um novo registo de fornecedor, o sistema pode encaminhá-lo para aprovação, verificar a conformidade regulamentar, validar contratos e garantir que todos os campos obrigatórios estão preenchidos.
Os administradores podem definir regras baseadas em funções. As equipas de compras só podem editar determinados campos, enquanto o departamento financeiro tem acesso aos preços e às condições de pagamento.
Políticas como metadados obrigatórios, hierarquias de aprovação e limiares de validação são aplicadas de forma consistente em todos os domínios de dados.
Os mecanismos de governação encontram-se normalmente no módulo central de fluxos de trabalho da plataforma, com um painel de controlo para monitorizar aprovações pendentes, exceções e métricas de conformidade. Os alertas e relatórios podem ser enviados aos utilizadores relevantes em tempo real.
Este artigo enumera vários fornecedores que prestam serviços de software de governação de dados mestre, juntamente com as principais características das suas ofertas.
A automatização reduz a supervisão manual, reforça a responsabilização e garante a conformidade. Na prática, as empresas que recorrem à governação automatizada registam 50% menos erros nos relatórios regulamentares e uma integração mais rápida de novos fornecedores ou produtos.
Este vídeo de demonstração irá mostrar-lhe como a solução Integrity da Verdantis apoia a governação automatizada de dados
Integração de dados
As empresas modernas utilizam vários sistemas: ERP, CRM, sensores IoT, sistemas de execução da produção e muito mais. O MDS integra os dados destes sistemas através de APIs, microsserviços e pipelines orientados por eventos.
Por exemplo, um novo produto adicionado num ERP sincroniza-se automaticamente com o MDS e é transmitido ao CRM, ao sistema de aprovisionamento e ao plano de manutenção.
O sistema suporta a sincronização bidirecional, garantindo que as alterações em qualquer sistema se reflitam em todos os conjuntos de dados relevantes. A integração em tempo real evita conflitos, reduz a latência e permite que os utilizadores empresariais contem sempre com informações atualizadas.
De acordo com um estudo realizado por Integrate.io,
As organizações com melhor desempenho alcançam um retorno sobre o investimento de 354% através da integração avançada de dados, com $19,45 milhões em benefícios
A integração perfeita garante que as decisões sejam tomadas com base em dados precisos. Por exemplo, as equipas de manutenção podem contar com informações atualizadas sobre a disponibilidade de peças, evitando o tempo de inatividade do equipamento.
Gestão de dados e controlo de acesso
A gestão contextual permite aos utilizadores empresariais gerir os dados no seu contexto operacional, utilizando interfaces intuitivas e específicas para cada função.
As plataformas MDS disponibilizam painéis e portais personalizados para gestores de dados, responsáveis e analistas. Os fluxos de trabalho para validação, aprovação e correção estão integrados nestes portais.
As ferramentas de colaboração permitem que várias partes interessadas resolvam problemas relacionados com dados em simultâneo, através de comentários, alertas e atribuição de tarefas.
Por exemplo, numa grande cadeia de retalho, os gestores de categoria podem aprovar atualizações de produtos diretamente no portal, reduzindo os atrasos causados por estrangulamentos centralizados nas TI.
Os controlos baseados em funções garantem que apenas os utilizadores autorizados possam visualizar ou alterar campos específicos dos dados mestre, protegendo as informações comerciais confidenciais.
O controlo de acesso baseado em funções e ao nível dos atributos restringe as ações com base nos perfis dos utilizadores, no departamento ou na classificação dos dados.
As políticas de segurança podem adaptar-se às normas de conformidade, às restrições geográficas ou aos limiares de risco internos. A monitorização em tempo real e os alertas permitem detetar tentativas não autorizadas ou violações das políticas.
Auditabilidade e controlo de versões
A auditabilidade e o controlo de versões permitem às organizações manter um registo histórico completo das alterações aos dados mestre.
Cada adição, atualização ou eliminação é registada, garantindo que qualquer estado dos dados possa ser revisto ou restaurado. O controlo de versões regista instantâneos específicos dos dados, enquanto a funcionalidade de «viagem no tempo» permite às equipas «recuar» a qualquer estado anterior para fins de análise, correção ou conformidade.
Registo de alterações: Todas as alterações são registadas automaticamente com metadados que incluem quem efetuou a alteração, quando ocorreu e quais eram os valores anteriores.
Controlo de versões: Os objetos de dados são armazenados como versões sequenciais. Isto permite comparar diferentes estados, ajudando a identificar quando e onde surgiram inconsistências.
Viagem no tempo: As equipas podem consultar instantâneos históricos dos dados, restaurando-os para um estado anterior sem afetar as operações atuais. Isto pode ser aplicado a registos individuais, grupos de registos ou mesmo conjuntos de dados completos.
Integração analítica: Os dados históricos também podem ser utilizados para a análise de tendências, a investigação das causas profundas ou a modelação preditiva, proporcionando informações que vão além da correção operacional.
A IA no software de dados mestres de última geração
A Inteligência Artificial está a transformar o MDS de um sistema baseado em regras numa plataforma proativa e inteligente. As principais aplicações incluem:
Correspondência e fusão automatizadas de registos
Os algoritmos de IA analisam vários atributos com base em nomes, endereços, números de peça e códigos de fornecedor, para identificar duplicados, mesmo quando os dados estão incompletos ou apresentam formatos diferentes. Em seguida, o sistema funde os registos automaticamente ou assinala-os para revisão.
Normalmente, isto é executado num microsserviço dedicado de IA/ML, que pode ser dimensionado de forma independente para processar grandes conjuntos de dados.
De acordo com Ardem,
As empresas que adotam a automatização baseada em IA, incluindo a deduplicação de dados, registaram uma redução de 20–30% nos custos operacionais e uma melhoria de 40% na eficiência.
Aqui está um vídeo que apresenta os diferentes agentes de IA da Verdantis, desenvolvidos para diversas aplicações, como a deduplicação, a padronização e a normalização de dados.
Verificações preditivas da qualidade dos dados
Os modelos de aprendizagem automática analisam as tendências históricas para antecipar onde podem ocorrer erros ou dados em falta.
Por exemplo, se determinados fornecedores fornecerem frequentemente dados incompletos sobre os produtos, o sistema assinala as entradas futuras para revisão antes da integração.
De acordo com um estudo publicado por IAEME,
As instituições financeiras que adotaram a gestão da qualidade dos dados baseada em IA registaram uma redução de 77% nos esforços de limpeza manual de dados, o que conduziu a uma maior precisão e exaustividade dos dados.
Etiquetagem e descoberta automatizadas de metadados
A IA analisa os registos para atribuir metadados automaticamente e identificar relações entre conjuntos de dados.
Por exemplo, pode detetar que um componente utilizado em várias máquinas deve ser identificado quanto à sua criticidade no planeamento da manutenção.
Enriquecimento Inteligente de Dados
A IA enriquece os registos internos e os conjuntos de dados incompletos com fontes externas fiáveis, quer sejam primárias quer de terceiros. Por exemplo, pode adicionar endereços atualizados de fornecedores, certificações ou especificações de produtos a partir de conjuntos de dados públicos ou licenciados.
De acordo com um estudo realizado por SuperAGI,
As empresas que adotam soluções de enriquecimento de dados baseadas em IA registaram uma melhoria de até 40% na precisão dos dados.
Este vídeo explica-lhe como o nosso agente de IA, o AutoEnrich, enriquece automaticamente os dados provenientes de diferentes fontes
Conclusão
O MDS moderno oferece uma abrangência funcional em áreas como modelação, qualidade, governação, integração, IA, gestão responsável e segurança.
Estas funcionalidades, quando implementadas de forma eficaz, garantem dados precisos, úteis e em conformidade com as normas. As empresas que tiram partido destas funcionalidades beneficiam de uma redução dos erros, de um processo de tomada de decisões mais rápido e de uma base preparada para o futuro no que diz respeito às operações digitais.
