As organizações procuram constantemente tirar partido da tecnologia para melhorar a eficiência, a automatização e a tomada de decisões baseada em dados. Entre estes avanços, os sistemas de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) tornaram-se a base das operações empresariais, permitindo uma integração perfeita entre as áreas financeira, de aquisições, da cadeia de abastecimento, da produção, dos recursos humanos e outras funções essenciais.
No entanto, o sucesso de um sistema ERP depende, em grande medida, de um elemento crucial: a Gestão de Dados Mestres (MDM). Dados imprecisos ou de má qualidade podem conduzir a ineficiências, desafios de conformidade e erros dispendiosos. Este artigo aprofunda a importância da Gestão de Dados Mestres no ERP, as melhores práticas para manter dados de alta qualidade e a forma como plataformas baseadas em IA, como a Verdantis, estão a transformar este domínio.
Os sistemas de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) tornaram-se ferramentas indispensáveis para as empresas modernas que procuram otimizar as operações, melhorar a eficiência e obter uma vantagem competitiva. Estes sistemas integram várias funções empresariais, tais como finanças, produção e distribuição, numa plataforma unificada, permitindo uma melhor gestão dos recursos.
Compreender os dados mestre do ERP
Os dados mestre referem-se aos informações essenciais sobre a atividade principal que se mantém relativamente estável ao longo do tempo e é utilizado como referência por vários processos empresariais no âmbito de um sistema ERP.
Um sistema ERP funciona como um centro nevrálgico, ligando funções empresariais díspares num todo coeso. É composto por vários módulos, cada um dos quais responde a necessidades específicas da organização.
Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) software pacotes estão integrados embalagens de software utilizado por empresas para administrar e automatizar negócios funções—finanças, recursos humanos, aquisições, logística, cadeia de abastecimento, etc.. Existe um em particular formulário de dados chamado Dados de referência no âmbito de um pacote de ERP. Dados de referência é o fundamental dados que é modificado relativamente menos ao longo do tempo e é utilizado por o funcional departamentos do empresa.
Um Sistema ERP é frequentemente o centro principal para os dados mestre. No entanto, em organizações complexas com vários sistemas (como CRM, PLM e ferramentas especializadas), uma estratégia central de gestão de dados mestre (MDM) coordena os dados mestre em todas estas plataformas.
Exemplo:
- Uma empresa dispõe de um sistema de CRM para as interações da equipa de vendas com os clientes.
- O sistema ERP gere o processamento de encomendas, o inventário e as finanças.
O ERP (Enterprise Resource Planning) é um conjunto de software que integra várias funções empresariais num único sistema.
Facilita uma comunicação fluida entre os diferentes departamentos, garantindo o acesso aos dados em tempo real e permitindo que as empresas tomem decisões baseadas em dados.
Por setor, as categorias de dados mestre mais importantes para cada setor são:
1. Dados mestre de materiais
Os dados mestre de materiais constituem uma base fundamental dos sistemas ERP, apoiando a gestão da cadeia de abastecimento, das aquisições e do inventário. Estes dados registam descrições de materiais, números de identificação, especificações, detalhes de aquisição, informações sobre fornecedores, locais de armazenamento, preços, números de lote, datas de validade e requisitos de conformidade. Um sistema de dados mestre de materiais bem estruturado garante uma integração perfeita entre as áreas de aquisição, produção, vendas e logística, melhorando o acompanhamento do inventário, a previsão da procura, a análise de custos e a conformidade regulamentar.
Apesar da sua importância, a gestão dos dados mestre de materiais apresenta desafios como a duplicação de dados, convenções de nomenclatura não padronizadas, falta de normalização e registos desatualizados. Estas ineficiências provocam atrasos nas aquisições, estrangulamentos na produção, níveis de inventário incorretos e aumento dos custos operacionais.
A má qualidade dos dados provoca desfasamentos nas atividades da cadeia de abastecimento e aumenta os riscos de conformidade, tornando essencial uma governação de dados sólida. Convenções de nomenclatura padronizadas, limpeza automatizada de dados e validação baseada em IA melhoram a qualidade e a eficiência dos dados.
As plataformas baseadas em IA, como a Verdantis, estão a transformar a gestão dos dados mestre de materiais, eliminando duplicados, harmonizando os dados entre sistemas ERP e melhorando a precisão através da automatização e da aprendizagem automática. Estas soluções reduzem os custos de aquisição e de inventário, minimizam as perturbações na cadeia de abastecimento e permitem uma tomada de decisões baseada em dados. Ao dar prioridade a dados mestre de materiais de alta qualidade, as empresas podem aumentar a eficiência operacional e manter uma vantagem competitiva.
Exemplo: Uma empresa do setor alimentar mantém registos do nome dos ingredientes, do número de lote, das informações sobre alergénios, da data de validade, dos valores nutricionais e dos detalhes da embalagem, a fim de cumprir os regulamentos de segurança alimentar e garantir a qualidade do produto.
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2. Dados mestre de clientes
A gestão dos dados mestre de clientes é essencial para que as empresas mantenham registos de clientes precisos, unificados e estruturados. Esta gestão apoia funções-chave como vendas, marketing, finanças e atendimento ao cliente. Uma gestão inadequada dos dados de clientes conduz a ineficiências, perda de receitas, riscos de conformidade e experiências negativas para os clientes.
Com a transformação digital, as empresas devem adotar uma abordagem estruturada, em tempo real e acessível para a gestão dos dados dos clientes. Uma base de dados de clientes bem mantida permite a elaboração de relatórios precisos, operações simplificadas, experiências personalizadas para os clientes e uma melhor conformidade regulamentar, contribuindo, em última análise, para melhores relações com os clientes e um aumento das receitas.
Os dados mestre de clientes incluem atributos essenciais, tais como identificações de cliente, nomes, moradas, dados de contacto, números de identificação fiscal, limites de crédito e condições de pagamento. Incluem também dados de vendas e marketing, como o histórico de compras, a segmentação e os programas de fidelização, bem como registos de atendimento ao cliente, tais como tickets de apoio e histórico de comentários.
Os sistemas ERP dependem fortemente de dados mestre de clientes de alta qualidade para garantir um fluxo contínuo de informação entre departamentos. Manter uma única fonte de informação fiável melhora a coordenação entre as equipas de vendas, marketing e atendimento ao cliente, otimiza as iniciativas de CRM e permite que as equipas financeiras processem as transações com precisão. Além disso, ajuda as empresas a cumprir os regulamentos fiscais, as leis de privacidade de dados e os requisitos específicos do setor.
No entanto, a gestão dos dados mestre de clientes apresenta desafios como a duplicação de dados, registos inconsistentes, erros de introdução manual, falta de governação e problemas de integração entre o ERP, o CRM e outros sistemas empresariais. As empresas devem implementar uma abordagem estruturada, que inclua repositórios de dados centralizados, políticas de governação de dados padronizadas, ferramentas de limpeza de dados baseadas em IA e uma integração perfeita entre o ERP e o CRM.
As auditorias regulares aos dados e os processos de limpeza ajudam a manter a integridade dos dados. A análise preditiva permite uma compreensão mais aprofundada do comportamento e das tendências dos clientes, facilitando o envolvimento personalizado e a tomada de decisões informadas. Plataformas como a Verdantis garantem a conformidade regulamentar e reduzem os riscos financeiros e jurídicos, mantendo dados de clientes de elevada qualidade.
Exemplo: Um retalhista de comércio eletrónico mantém registos dos clientes, incluindo o ID do cliente, nome, morada, número de contacto e e-mail, para personalizar campanhas de marketing e enviar confirmações de encomendas.
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3. Dados mestre de fornecedores/vendedores
Os dados mestre de fornecedores são um elemento essencial na gestão de aquisições e da cadeia de abastecimento, proporcionando um repositório centralizado de informações essenciais sobre os fornecedores. Esses dados incluem nomes dos fornecedores, informações de contacto, registos financeiros, ofertas de produtos e serviços, certificações de conformidade e indicadores de desempenho.
A existência de dados mestre de fornecedores corretos é fundamental para o bom funcionamento do sistema ERP; isto garante o processamento adequado das ordens de compra, a precisão dos pagamentos, a gestão de contratos e o acompanhamento do desempenho do fornecedor.
No entanto, as organizações enfrentam problemas como duplicação de dados, inconsistências, registos desatualizados, falta de normalização e dificuldades de integração entre vários sistemas. Dados de fornecedores de má qualidade podem causar ineficiências no processo de aquisição, perdas financeiras e riscos de incumprimento normativo.
Para fazer face a estes problemas, as empresas devem implementar as melhores práticas, que incluem a governação centralizada dos dados, formatos de dados normalizados, limpeza automatizada dos dados e integração entre os sistemas ERP, de aquisições e financeiros. Este artigo aborda as melhores práticas relativas aos dados mestre de fornecedores.
A seguir, apresentam-se outras melhorias na precisão e eficiência dos dados, através de auditorias regulares e portais de autoatendimento para fornecedores. As plataformas baseadas em IA, como a Verdantis, estão a transformar a forma como funciona a gestão de dados mestre de fornecedores, automatizando a deduplicação, o enriquecimento e a validação dos dados, permitindo assim visibilidade em tempo real e conformidade.
A IA e a aprendizagem automática podem, assim, ser aproveitadas para otimizar as relações com os fornecedores, reduzir os riscos de aquisição e promover a eficiência de custos. Em última análise, os dados mestre de fornecedores bem estruturados e de alta qualidade já não são apenas uma necessidade, mas sim um facilitador estratégico que apoia a agilidade operacional e a tomada de decisões baseada em dados nas empresas modernas.
Exemplo: Uma empresa de produção mantém o ID do fornecedor, o nome da empresa, a morada, os dados de contacto, as condições de pagamento, o número de identificação fiscal e as informações bancárias para agilizar o processo de aquisição, garantir pagamentos atempados e acompanhar o desempenho dos fornecedores.
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4. Dados de referência dos colaboradores
Os dados mestre dos colaboradores constituem o conjunto de dados de base que contém toda a informação essencial relacionada com os colaboradores nos sistemas de Gestão de Recursos Humanos (GRH) e ERP de uma organização. São, portanto, a única fonte de referência para todos os registos dos colaboradores, com o objetivo de garantir a consistência, a precisão e a conformidade em várias funções de RH.
Estes dados incluem normalmente dados pessoais (nome, data de nascimento, informações de contacto, números de identificação), informações relacionadas com o emprego (cargo, departamento, função, hierarquia, data de admissão, situação profissional), detalhes relativos à folha de pagamentos e remuneração (estrutura salarial, deduções fiscais, benefícios, bónus) e registos relacionados com o desempenho (avaliações, histórico de formação, certificações).
A gestão eficaz dos dados mestre dos colaboradores é fundamental para o bom funcionamento das operações de RH, incluindo o processamento da folha de pagamentos, as avaliações de desempenho, o acompanhamento da conformidade, o planeamento da força de trabalho e o envolvimento dos colaboradores. No entanto, podem surgir problemas relacionados com a redundância, a inconsistência e a segurança dos dados quando se lida com registos de colaboradores geridos por diferentes departamentos, locais ou unidades de negócio.
As organizações desenvolvem o seu quadro de governação de dados, controlos de acesso baseados em funções e ferramentas de automatização baseadas em IA que validam, limpam e normalizam os dados mestre dos colaboradores, com vista a gerir estes riscos. Com dados mestre dos colaboradores corretos, as empresas melhoram a eficiência da sua força de trabalho, a eficácia na tomada de decisões e a conformidade com as regras, além de simplificarem a experiência dos colaboradores.
Exemplo: Uma unidade de produção mantém registos de identificação dos colaboradores, níveis de proficiência profissional, registos de formação em segurança, atribuições de turnos, controlo de horas extraordinárias e certificações de manuseamento de equipamento, com o objetivo de otimizar a gestão da força de trabalho, garantir o cumprimento das normas de segurança e melhorar a eficiência operacional.
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5. Dados de referência do produto
Os dados mestre de produto constituem um conjunto de todos os atributos e informações relacionados com os produtos, que se encontram na base de dados mestre de qualquer sistema ERP. Os dados mestre do produto constituem um conjunto de dados centralizado que contém informações detalhadas e estruturadas sobre os produtos ou serviços de uma empresa. Servem como fonte única de referência para os dados relacionados com os produtos em várias funções empresariais, tais como vendas, aprovisionamento, gestão de inventário, produção e atendimento ao cliente.
Os dados mestre do produto incluem normalmente atributos como o nome do produto, SKU (Unidade de Gestão de Stock), descrições, especificações, preços, unidade de medida, categoria, detalhes do fornecedor, certificações de conformidade e estado do ciclo de vida. Um registo mestre de produto ajuda a proporcionar uma visão unificada de toda a informação relacionada com o produto e garante a consistência da informação entre os sistemas de CRM (Gestão de Relações com o Cliente), ERP (Planeamento de Recursos Empresariais) e PIM (Gestão de Informação do Produto) da organização.
À medida que as organizações cresciam, era gerado um elevado volume de dados de produtos em diferentes departamentos e silos. Muitas vezes, as lacunas em vários processos e a ausência de práticas de gestão e governação de dados conduziam à «diluição» ou «contaminação» desses dados de produtos.
Assim, a necessidade de uma base de dados de referência de produtos gerida centralmente tornou-se imediatamente evidente entre as principais empresas a nível mundial, e os principais sistemas ERP começaram a desenvolver soluções prontas a utilizar para a gestão centralizada de referências de produtos (PMDM) no âmbito das suas ofertas.
Por exemplo, a SAP lançou o PMDM, um conjunto de funcionalidades que pode ajudar nos processos de desenvolvimento e alteração de produtos; da mesma forma, outros fornecedores lançaram as suas ferramentas de MDM para ajudar as empresas a implementar soluções de gestão de dados mestre, incluindo os dados mestre de produtos como um dos domínios de dados. Isto permite gerir e controlar de forma centralizada os dados relacionados com os produtos e integrá-los em sistemas internos e externos.
Exemplo: Uma empresa de produção mantém o Código do Produto, a Composição do Material, a Lista de Materiais (BOM), as Especificações de Produção, a Unidade de Medida, o Período de Garantia e as Certificações de Conformidade para garantir uma produção normalizada, monitorizar os ciclos de vida dos produtos e cumprir os requisitos regulamentares
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6. Dados mestre financeiros
Os dados mestre financeiros são os dados fundamentais utilizados em todas as transações financeiras, relatórios e processos de conformidade de uma organização. Os dados mestre financeiros funcionam como uma fonte de referência para elementos financeiros essenciais em várias funções empresariais, garantindo consistência, precisão e conformidade com a regulamentação.
Os dados mestre financeiros são normalmente constituídos por entidades principais, tais como o plano de contas, centros de custo, centros de lucro, contas do livro-razão, códigos fiscais, dados bancários, taxas de câmbio e hierarquias financeiras, que são fundamentais para a elaboração de orçamentos, o planeamento financeiro, a faturação, a tributação e a prestação de informações financeiras.
Os dados mestre financeiros são dados essenciais que constituem a espinha dorsal das transações financeiras, dos processos contabilísticos e das estruturas de reporte de uma organização. Constituem uma fonte única de verdade para os elementos financeiros em todas as operações empresariais, garantindo assim a precisão e a consistência dos dados, bem como a conformidade regulamentar. Todas as transações financeiras num sistema de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) dependem de Dados Mestres Financeiros bem estruturados, o que os torna um dos componentes mais críticos da gestão de dados empresariais.
Manter os dados mestre financeiros limpos e bem estruturados é crucial para a elaboração de relatórios financeiros precisos, auditorias simplificadas, conformidade com regulamentações (tais como IFRS, GAAP e SOX) e uma tomada de decisões eficaz. A má qualidade dos dados financeiros pode conduzir a erros nas demonstrações financeiras, cálculos errados nas declarações fiscais e ineficiências na consolidação financeira. As organizações recorrem frequentemente a sistemas ERP com capacidades robustas de gestão de dados mestre financeiros para garantir a precisão dos dados, eliminar redundâncias e melhorar a governação financeira.
Exemplo: Uma empresa mantém códigos do livro-razão, plano de contas, centros de custo, números de identificação fiscal, dados de contas bancárias, condições de pagamento e códigos de moeda para garantir relatórios financeiros precisos, agilizar transações, cumprir a regulamentação fiscal e otimizar a gestão orçamental em vários departamentos.
O que são os dados mestre num ERP?
Os dados mestre referem-se às informações essenciais da empresa que são utilizadas em várias funções dentro de uma organização. Constituem a base sobre a qual um sistema ERP funciona.
Os dados mestre incluem normalmente:
Clientes: Nome, dados de contacto, condições de crédito, preferências de pagamento.
Fornecedores: Informações comerciais, dados bancários, número de identificação fiscal.
Materiais/Produtos: Descrições dos produtos, preços, números de SKU, níveis de stock.
Colaboradores: dados pessoais, funções, informações relativas à folha de pagamentos.
Dados financeiros: Plano de contas, centros de custo, códigos fiscais.
Os dados mestre não são dados transacionais, mas fornecem os pontos de referência essenciais em que todas as transações do ERP se baseiam.
Módulos-chave do ERP que dependem dos dados mestre
- Finanças e Contabilidade – Requer dados mestre financeiros precisos para a elaboração de relatórios, conformidade e orçamentação.
Aprovisionamento e Cadeia de Abastecimento – Os dados mestre de fornecedores e materiais desempenham um papel crucial na gestão de fornecedores e na otimização do inventário.
Fabrico e Produção – Baseia-se em dados estruturados do mestre de materiais para a lista de materiais (BOM) e o planeamento da produção.
Recursos Humanos (RH) – Necessita de dados mestre dos colaboradores atualizados para o processamento salarial, benefícios e planeamento da força de trabalho.
Manutenção das instalações: Acompanha e gere as atividades de manutenção de equipamentos e instalações.
Gestão da Qualidade: Assegura a qualidade do produto através de inspeções, ensaios e processos de controlo de qualidade.
Uma característica fundamental de um sistema ERP é a sua natureza integrada. Os módulos estão interligados, permitindo um fluxo contínuo de informação entre departamentos.
Esta integração é facilitada por bases de dados partilhadas e, sobretudo, por tabelas-mestre. Estas tabelas-mestre contêm os dados fundamentais que são utilizados repetidamente em todo o sistema, servindo de base a várias aplicações, áreas funcionais e até mesmo a diferentes localizações geográficas.
Gestão de Dados Mestres (MDM) no ERP
A Gestão de Dados Mestres (MDM) é a disciplina e a tecnologia utilizadas para criar e manter uma visão única, precisa e consistente dos dados mestres de uma organização. Envolve o estabelecimento de processos, políticas e tecnologias para garantir a qualidade, a consistência e a acessibilidade dos dados em toda a empresa. Uma gestão eficaz dos dados mestres é crucial para maximizar o valor de um sistema ERP.
Estes sistemas baseiam-se nos dados mestre para criar uma fonte única de verdade, eliminando os silos de dados e as inconsistências entre os diferentes módulos.
📘 Os principais componentes do MDM no ERP incluem:
Governança de dados: Estabelecer funções, responsabilidades e processos claros para a gestão dos dados mestre. Isto inclui a definição da titularidade dos dados, da gestão dos dados e das regras de qualidade dos dados.
Gestão da qualidade dos dados: Implementação de processos e ferramentas para limpar, normalizar e validar os dados mestre. Isto inclui a identificação e correção de erros, duplicados e inconsistências.
Integração de dados: Integração de dados mestre provenientes de várias fontes num repositório central. Isto garante uma única fonte de referência para os dados mestre em toda a organização.
Modelação de dados: Definir a estrutura e as relações entre os elementos dos dados mestre. Isto garante a coerência e facilita a partilha de dados em toda a empresa.
Segurança dos dados: Implementação de medidas de segurança para proteger
Desafios na gestão de dados mestre em sistemas ERP
Muitas organizações têm dificuldade em manter dados mestre limpos e precisos nos seus sistemas ERP. Alguns dos desafios mais comuns incluem:
Inconsistências nos dados entre as diferentes funções empresariais – Os diferentes departamentos mantêm as suas próprias versões dos dados, o que dá origem a registos incompatíveis.
Dados duplicados e redundantes – Sem uma gestão adequada, podem existir vários registos para o mesmo fornecedor, material ou cliente.
Falta de normalização – As diferentes convenções de nomenclatura, formatos e dados incompletos dificultam a utilização eficaz dos dados.
Impacto no desempenho empresarial – A má qualidade dos dados resulta em ineficiências operacionais, discrepâncias financeiras e relatórios empresariais imprecisos.
Melhores práticas para uma gestão eficaz dos dados mestre do ERP
Já abordámos alguns dos melhores práticas para implementar a governação dos dados mestre do ERP, Da mesma forma, existem estratégias que as empresas podem adotar para implementar eficazmente a gestão de dados mestre do ERP:
Estabelecimento de políticas de governação de dados
Estabelecer e definir a titularidade dos dados, a responsabilidade pela sua gestão e quem é o responsável.
Estabelecer procedimentos operacionais normalizados para a introdução e manutenção de dados.
Garantir a exatidão, a integridade e a consistência dos dados
Validar e normalizar os dados mestre antes de os introduzir no ERP.
Implementar regras relativas às convenções de nomenclatura e às estruturas de dados.
Implementação da limpeza e do enriquecimento de dados com recurso à IA
- Utilizar a IA para detetar e corrigir erros nos dados mestre.
- Utilize modelos de aprendizagem automática para identificar e eliminar duplicados.
Auditorias regulares aos dados e
Controlos de qualidade
- Revisar e limpar periodicamente os dados mestre.
- Garantir o cumprimento das políticas regulamentares e internas de governação de dados.
O papel da automatização na gestão de dados de marca (MDM)
Automatizar os processos de validação e limpeza de dados.
Utilize ferramentas baseadas em IA para enriquecer e classificar os dados mestre de forma dinâmica.
A importância da migração de dados na gestão de dados mestre do ERP
Os grandes gigantes industriais e as organizações recorrem cada vez mais aos sistemas de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) para otimizar as operações, reduzir custos e melhorar a tomada de decisões.
No entanto, o verdadeiro valor de um sistema ERP só se concretiza se as informações que nele são introduzidas forem corretas, atualizadas e consistentes.
Este é o melhor exemplo da necessidade absoluta de migração de dados no âmbito da gestão de dados mestre (MDM) de um sistema ERP, especialmente no que diz respeito aos dados mestre de materiais, que constituem a base dos processos de aquisição, gestão de inventário e produção.
Migração de dados é o ato de transferir dados de um sistema de origem para um sistema de destino, como, por exemplo, a transferência de dados de sistemas antigos ou do mundo exterior para um novo sistema ERP.
Esta atividade é fundamental para o sucesso da implementação de um ERP, uma vez que a precisão, a qualidade e a integridade dos dados transferidos irão influenciar o sucesso da solução ERP.
1. Garantir a qualidade e a integridade dos dados
Uma das razões mais importantes para investir tempo e dinheiro na migração de dados é garantir que os dados no sistema ERP sejam de boa qualidade. Os sistemas ERP dependem em grande medida de dados de qualidade para processos essenciais como o processamento de encomendas, o aprovisionamento, o planeamento da produção e a elaboração de relatórios financeiros. Se os dados no sistema estiverem errados, forem inconsistentes ou estiverem incompletos, isso pode causar problemas como:
Relatórios financeiros incorretos
Gestão ineficiente do inventário
Falta de comunicação entre departamentos
Atrasos nos ciclos de produção
A limpeza de dados, parte integrante da migração de dados, resolve estes problemas ao identificar e corrigir imprecisões nos dados antes da sua introdução no novo sistema ERP. Ao eliminar duplicados, normalizar formatos e completar as informações em falta, as empresas podem garantir que apenas são transferidos dados corretos, consistentes e pertinentes.
2. Melhorar a eficiência operacional
Uma migração de dados eficaz melhora a eficiência operacional, garantindo que os colaboradores utilizem os dados corretos e mais recentes. No que diz respeito aos dados mestre de materiais, isto significa que os departamentos de aprovisionamento passarão a utilizar informações precisas sobre fornecedores, materiais e existências.
Os departamentos de produção terão acesso atempado a informações sobre a lista de materiais (BOM) e os detalhes das peças, minimizando as possibilidades de erros e atrasos.
Uma migração bem-sucedida permite que as organizações eliminem dados redundantes ou obsoletos, de modo a que apenas os dados mais úteis e relevantes sejam mantidos no sistema ERP. Esta simplificação permite que as equipas dediquem menos esforços a tarefas desnecessárias e se concentrem em atividades de valor acrescentado, e a tomada de decisões é melhorada graças a operações quotidianas mais simplificadas.
3. Facilitar a conformidade e a governação de dados
A governação de dados é uma característica fundamental da gestão de dados mestre no ERP, e a migração de dados é o primeiro passo para garantir que os dados no sistema ERP cumprem os requisitos organizacionais e regulamentares. Os dados mestre, e especificamente os dados mestre de materiais, são rigorosamente regulamentados em vários setores, tais como a indústria transformadora, a indústria farmacêutica e o setor alimentar e de bebidas.
A transferência de dados para o sistema ERP, com as medidas de governação inerentes, garante que o sistema estará em conformidade com os requisitos regulamentares, por exemplo, certificações do setor ou controlos internos. Isto evitará sanções legais ou multas pecuniárias decorrentes do incumprimento e assegurará uma pista de auditoria sólida.
A governação de dados garante também que os dados mestre de material se mantêm precisos, consistentes e seguros em todos os departamentos, minimizando os silos de dados e assegurando a colaboração interfuncional.
4. Apoiar a transformação digital e a escalabilidade
À medida que as organizações passam por uma transformação digital, procuram modernizar a sua infraestrutura tecnológica e melhorar a escalabilidade das suas operações. Um processo de migração de dados sem complicações é fundamental para garantir que os sistemas ERP possam apoiar eficazmente esta transformação.
Ao garantirem que os dados estão bem estruturados e limpos antes da migração, as organizações podem melhorar o desempenho a longo prazo do seu sistema ERP.
Dispor de dados limpos e organizados permite às empresas expandir as suas operações de forma mais eficaz à medida que a procura aumenta. Por exemplo, se uma empresa pretender expandir-se para novos mercados, lançar novas linhas de produtos ou fundir-se com outras empresas, uma base de dados sólida facilitará a integração harmoniosa de novos modelos de negócio, fornecedores e cadeias de abastecimento no sistema ERP, sem causar perturbações.
Migração de dados do SAP ECC para o S/4 HANA
Migração do SAP ECC (ERP Central Component) para o SAP S/4HANA representa uma enorme mudança para as empresas, uma vez que estão a passar de um sistema ERP de última geração para uma suíte empresarial inteligente de última geração baseada no SAP HANA.
O SAP S/4HANA é uma plataforma simplificada e em tempo real que combina processos empresariais fundamentais com funcionalidades sofisticadas, tais como IA, aprendizagem automática e análise preditiva. A transição para o S/4HANA permite às empresas:
Optimizar as operações: O sistema possui um modelo de dados e uma interface de utilizador simples, que minimizam a complexidade das operações.
Melhorar o desempenho: Com o apoio da base de dados em memória SAP HANA, o S/4HANA oferece tempos de processamento mais rápidos e análises em tempo real.
Aumentar a flexibilidade: Oferece maior flexibilidade nas opções de implementação, incluindo opções no local, na nuvem ou híbridas.
Impulsionar a inovação: O sistema permite que as empresas tirem partido de tecnologias de ponta, como a Internet das Coisas (IoT), a automatização e a inteligência artificial, facilitando a inovação e a manutenção da competitividade numa economia em que o digital é prioridade.
Para as empresas que estão a migrar para o S/4HANA, esta transição não só atualiza a sua pilha tecnológica como também alinha as suas operações com o futuro da gestão empresarial.
Soluções independentes de ERP
Integração perfeita e pronta a utilizar ou personalizada com todos os principais sistemas ERP
SAP
Integração nativa com o S4/Hana e o SAP Business One
INFOR
Integração personalizada para o Integrity e o Harmonize
Oracle
Integração nativa com o JD Edwards e o NetSuite
ODOO
Integração personalizada para o Integrity e o Harmonize
Como a IA está a transformar a gestão de dados mestre no ERP
A Inteligência Artificial (IA) está a redefinir a forma como as empresas gerem os seus dados mestre de ERP. Os principais avanços incluem:
Limpeza e enriquecimento de dados com recurso à IA: Ao detetar e corrigir automaticamente as discrepâncias, as tecnologias de IA minimizam o trabalho humano.
Melhorar a precisão dos dados através da aprendizagem automática: Os modelos de IA estão sempre a aprender com padrões, o que aumenta a fiabilidade dos dados.
Análise preditiva para a gestão proativa de dados: A IA garante a qualidade dos dados, antecipando os problemas antes que estes ocorram.
Estudo de caso: A utilização da IA pela Verdantis para transformar a gestão de dados de mestres (MDM) Nos últimos 20 anos, a Verdantis tem sido pioneira no enriquecimento e na purificação de dados impulsionados pela IA, ajudando as empresas a otimizar os seus dados de ERP.
Integrar dados mestre de todas as fontes: Integrar os dados mestre de vários sistemas num repositório central, de modo a criar uma única fonte de verdade.
Formar os colaboradores nas melhores práticas de gestão de dados: Ministrar formação aos colaboradores sobre procedimentos de introdução de dados, qualidade dos dados e governação de dados.
Monitorizar regularmente a qualidade dos dados: Monitorizar regularmente os indicadores de qualidade dos dados para identificar e resolver problemas relacionados com os dados de forma proativa.
Definir Indicadores-chave de Desempenho (KPI): Definir indicadores-chave de desempenho (KPI) para avaliar a eficácia das iniciativas de gestão de dados de produtos (MDM) e acompanhar a evolução ao longo do tempo.
Tendências futuras na gestão de dados mestre de ERP
A área do ERP e do MDM está em constante evolução. Algumas das principais tendências a ter em conta incluem:
MDM baseado na nuvem: A crescente adoção de soluções de MDM baseadas na nuvem, que oferecem escalabilidade, flexibilidade e boa relação custo-benefício.
Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem Automática (AA): Aproveitar a IA e o ML para automatizar tarefas de limpeza, correspondência e governação de dados.
Dados como Serviço (DaaS): Recorrer a fornecedores de DaaS para aceder a dados mestres de alta qualidade.
Enfoque na segurança e privacidade dos dados: Maior ênfase nas normas de segurança de dados e privacidade, como o RGPD, nas iniciativas de MDM.
Gestão de dados em tempo real: Avançar para a gestão de dados em tempo real, com vista a apoiar processos empresariais ágeis e a tomada de decisões.
