Todas as decisões de aquisição, planos de manutenção, contratos com fornecedores e relatórios financeiros dependem da consistência dos dados entre os sistemas; no entanto, essa consistência raramente se mantém.
O mesmo fornecedor pode figurar sob vários nomes, e a mesma peça sobressalente pode existir em diferentes formatos. De acordo com Estudo da Gartner, as empresas perdem $12,9 milhões por ano devido à má qualidade dos dados.
O Oracle Master Data Management resolve este problema através da criação de um registo único e consistente para as entidades empresariais essenciais, como clientes, materiais, fornecedores e ativos. Os dados são unificados sem duplicação, de modo a que todos os sistemas utilizem a mesma versão da verdade.
O Oracle MDM armazena e gere bem os dados, mas não corrige automaticamente dados de má qualidade em grande escala. Quando o sistema funciona com dados inconsistentes, todos os processos a jusante amplificam essa inconsistência. Os dados mestres já não são uma preocupação exclusiva do back-end; os líderes percebem que estes determinam diretamente o bom funcionamento do negócio.
Este artigo explica o que é o Oracle MDM, como funciona nos ecossistemas empresariais e por que razão a existência de dados mestres limpos e fiáveis é fundamental para o desempenho empresarial.
O que é o Oracle Master Data Management?
Oracle Gestão de Dados Mestres (MDM) é um conjunto de aplicações e processos destinados a criar, gerir e manter dados mestre consistentes em todos os sistemas empresariais, tais como ERP, SCM, EAM e sistemas de aquisição. Os dados mestre são os dados associados às entidades centrais do negócio, tais como clientes, fornecedores, artigos e ativos.
Em vez de permitir que cada sistema empresarial mantenha a sua própria versão de um fornecedor ou produto, o Oracle MDM garante que todos os sistemas consultem o mesmo registo padronizado. Isto reduz a duplicação, melhora a consistência e contribui para uma tomada de decisões fiável.
Uma vez que as transações, os relatórios e os processos operacionais dependem de dados de entrada consistentes, o MDM funciona como uma camada central para alinhar os dados que circulam entre estes sistemas. Essencialmente, o Oracle MDM abrange estes domínios de dados.
- Dados mestre de clientes para processos de vendas e assistência
- Dados mestre de fornecedores para aquisições e gestão de fornecedores
- Dados mestre de artigos ou produtos para operações de inventário e da cadeia de abastecimento
- Dados mestre de ativos para a manutenção e a gestão do ciclo de vida
O Oracle MDM é uma combinação de funcionalidades disponibilizadas através de vários componentes, tais como o Oracle Enterprise Data Management (para governação e controlo de alterações) e o Oracle Enterprise Data Quality (para criação de perfis, normalização, correspondência e deduplicação de registos). Os modelos de dados mestre específicos de cada domínio estão integrados nas aplicações Oracle ERP, SCM e EAM.
Em conjunto, estes componentes trabalham para consolidar, limpar e sincronizar os dados mestre entre os sistemas. Isto estabelece as bases para a partilha de dados que servem como fonte única de verdade.
Quando investir no Oracle MDM?
A necessidade do Oracle MDM torna-se evidente quando os problemas relacionados com os dados começam a afetar as operações e a tomada de decisões. Normalmente, os seguintes sinais indicam que a organização deve implementar o Oracle MDM:
- Níveis elevados de fornecedores ou registos de artigos duplicados
- Depender de folhas de cálculo para a reconciliação de dados
- Problemas frequentes na área das aquisições causados por definições de artigos pouco claras ou inconsistentes
- Relatórios financeiros inconsistentes que revelam discrepâncias entre os sistemas
Nesta fase, o Oracle MDM pode revelar-se necessário para restabelecer a consistência. Oferece cobertura em vários domínios, capacidades de correspondência escaláveis e uma forte integração com sistemas ERP e EAM.
Por que razão os dados mestres são mais importantes do que os sistemas
Os sistemas empresariais dependem inteiramente da qualidade dos dados que recebem. Dados inconsistentes, incompletos ou duplicados não serão corrigidos por estes sistemas, pelo que os processos que utilizam dados imprecisos amplificam esses erros. O mesmo fornecedor registado em formatos diferentes pode dar origem a vários relatórios de fornecedores. O mesmo artigo descrito de forma diferente em diferentes planos pode resultar em inventário duplicado.
Embora, à primeira vista, estes possam parecer erros isolados, podem multiplicar-se rapidamente nas áreas de aquisição, planeamento e elaboração de relatórios. De acordo com um McKinsey De acordo com o inquérito, 80% das organizações continuam a operar com dados isolados.
Ao criar um ponto de referência único e coerente para os dados mestre essenciais, o MDM garante que todos os sistemas utilizem as mesmas definições, estruturas e identificadores, reduzindo as discrepâncias e melhorando a tomada de decisões.
Sem uma base de dados sólida, os sistemas empresariais podem começar a desviar-se do rumo. Os relatórios passam a apresentar números contraditórios e as previsões tornam-se menos precisas. As equipas acabam por perder tempo a reconciliar dados, em vez de agir com base neles. A má qualidade dos dados acarreta custos, atrasos e ineficiência operacional. Os dados determinam, na prática, se a lógica do seu sistema empresarial produz o resultado correto.
Como o Oracle MDM se integra no ecossistema empresarial
O Oracle MDM torna-se a camada de dados partilhada no âmbito do ecossistema mais vasto da Oracle. Cada aplicação utiliza os dados mestres de forma diferente:
- O Oracle ERP gere as transações financeiras e os processos de aquisição. A precisão dos dados dos fornecedores determina a forma como estes são criados e pagos. Os dados relativos aos artigos influenciam as decisões em matéria de compras, cálculo de custos e contabilidade.
- O Oracle Supply Chain Management apoia as operações de planeamento e gestão de inventário. Os dados relativos às definições de produtos, unidades de medida e classificações afetam diretamente a previsão da procura, os níveis de stock e as decisões relativas ao atendimento de encomendas.
- O Oracle Procurement baseia-se nos dados mestre dos fornecedores para a procura de fornecedores e a gestão do ciclo de vida dos fornecedores. A seleção de fornecedores e a celebração de contratos dependem de classificações precisas dos fornecedores e de atributos completos.
- O Oracle Enterprise Asset Management (EAM) utiliza dados relativos a ativos e peças sobressalentes para gerir as operações de manutenção. A precisão dos dados mestre é fundamental para a hierarquia dos equipamentos, as especificações das peças sobressalentes e a manutenção dos registos.
O Oracle Master Data Management (MDM) liga, essencialmente, estes sistemas através da manutenção de registos mestre consistentes. As alterações num sistema refletem-se nos outros através de atualizações sincronizadas e definições padronizadas.
Impacto nos negócios decorrente de dados mestre de má qualidade
Se a sua organização se depara com dados mestre ineficientes, isso pode afetar todas as suas atividades operacionais, incluindo aquisições, gestão de inventário, procedimentos de manutenção e funções de elaboração de relatórios. Investigação da Verdantis constatou que, apenas ao evitar compras duplicadas decorrentes de dados imprecisos, a sua organização poderia potencialmente poupar entre $37,5M e $52,5M.
A qualidade dos dados tem impacto nestas áreas específicas, que permanecem ocultas à observação direta:
Erros na contratação pública
Os relatórios duplicados de fornecedores criam dados inconsistentes sobre os mesmos, o que gera vários registos para um único fornecedor. O processo de seleção de fornecedores pode tornar-se confuso, aumentando o risco de se escolherem os fornecedores errados e levando a compras duplicadas ou a custos de aquisição mais elevados. As equipas de compras têm de dedicar tempo adicional à verificação de dados, quando, na verdade, deveriam estar a tomar decisões.
Erros no inventário
Descrições e classificações inconsistentes dos artigos levam à criação de duas unidades de gestão de stock distintas para o mesmo produto. O mesmo material pode existir em diferentes formatos ou com nomes diferentes consoante os locais, o que conduz ao excesso de stock de alguns artigos e à falta de outros. Esta situação resulta num aumento dos custos de manutenção do stock, ao mesmo tempo que cria obstáculos ocultos à monitorização dos níveis de stock.
Incapacidade de manter o equipamento e tempo de inatividade operacional
Em ambientes que dependem fortemente dos ativos, os operadores precisam de dados precisos sobre peças sobressalentes, uma vez que informações incorretas ou incompletas sobre os artigos podem levar à encomenda ou ao armazenamento de peças inválidas. Esta situação atrasa a equipa de manutenção, que precisa de localizar os componentes adequados. A longo prazo, isso acabará por provocar paragens do equipamento, interrompendo as operações comerciais.
Conformidade e apresentação de relatórios
A prestação de contas financeira baseada em normas regulamentares requer que os dados mestre se mantenham estáveis ao longo de todo o processo de elaboração de relatórios. A existência de dados divergentes relativos a itens de fornecedores ou ativos em vários sistemas faz com que os relatórios apresentem valores contraditórios. Esta situação traduz-se tanto num aumento do risco de auditoria como numa diminuição da confiança nos resultados apresentados.
O sistema atual produz resultados pouco fiáveis quando não existe consistência de dados entre processos e sistemas. A gestão de dados mestre garante a uniformidade dos dados logo na sua criação inicial.
Principais funcionalidades da solução Oracle MDM para MRO
As soluções MDM da Oracle visam garantir um fluxo de dados consistente.
- Os dados mestres têm origem em sistemas de origem, incluindo ERP e EAM, e chegam à camada de MDM.
- O sistema Oracle Enterprise Data Quality aplica regras de validação e normalização a todos os registos recebidos.
- A lógica de correspondência utiliza regras para identificar registos duplicados, identificando simultaneamente qual dos registos deve ser mantido.
- Os responsáveis pelos dados utilizam fluxos de trabalho estabelecidos para lidar com situações excecionais, que têm de analisar.
- O sistema designa os registos aprovados como «registos de referência», que se sincronizam com os sistemas a jusante.
O Oracle MDM disponibiliza funções essenciais que permitem este processo operacional.
- Governança de dados: Define como os dados mestre são geridos, controlados e mantidos. A responsabilidade pelos dados de cada domínio, que inclui dados relativos a aquisições e fornecedores, é atribuída a responsáveis específicos pelos dados. Os gestores de dados têm duas responsabilidades, que envolvem a gestão de questões diárias relacionadas com a qualidade dos dados operacionais e o tratamento de exceções. O governação de dados O sistema utiliza fluxos de trabalho de aprovação para controlar as alterações nos dados com base nas funções dos utilizadores, criando simultaneamente registos de auditoria que registam todas as alterações, tanto para fins de conformidade como de rastreabilidade.
- Gestão da Qualidade dos Dados: O processo de normalização de dados e deteção de duplicados garante que os dados mestre se mantêm precisos e consistentes. Este processo reduz a duplicação de dados, melhorando simultaneamente a fiabilidade dos mesmos.
- Consolidação de dados: O Oracle MDM realiza, principalmente, a consolidação de dados através da fusão de informações provenientes de vários sistemas, com o objetivo de criar uma única estrutura unificada. O sistema estabelece uma fonte única de verdade por meio da reconciliação de registos, o que garante a consistência dos identificadores entre os diferentes sistemas.
- Enriquecimento de dados: O processo de mestrado enriquecimento de dados implica preencher os atributos em falta, ao mesmo tempo que se aperfeiçoam os padrões de classificação. Inclui a adição de descrições detalhadas e a normalização das categorias, bem como a inclusão de dados de referência adicionais.
O sistema utiliza estas funcionalidades para criar ambientes de dados controlados que permitem que os dados mestre mantenham a sua consistência ao longo do tempo, ao mesmo tempo que são transferidos de forma fiável entre diferentes sistemas e processos empresariais.
O papel da IA e da automatização na gestão moderna de dados de clientes (MDM)
As funcionalidades de MDM baseadas em IA permitem:
Limpeza automatizada de dados: os algoritmos detetam inconsistências existentes no formato, nas unidades de medida e nas descrições, transformando-as posteriormente em dados padronizados, sem necessidade de qualquer intervenção manual nos registos individuais.
Correspondência inteligente: Os modelos de aprendizagem automática registam padrões, o que lhes permite identificar registos duplicados provenientes de diferentes formatos de dados e dados incompletos. A IA melhora as suas capacidades de correspondência através deste processo.
Enriquecimento de dados: a IA estima os atributos em falta, classificando-os posteriormente de acordo com taxonomias padrão e criando descrições melhoradas, recorrendo a dados históricos e materiais de referência.
Monitorização contínua de dados: Os processos automatizados monitorizam a qualidade dos dados ao longo de vários períodos de tempo, detetando padrões de dados anormais e acionando processos operacionais sempre que são detetadas discrepâncias nos dados.
As capacidades de IA transformam o MDM, passando da sua estrutura tradicional baseada em respostas para um sistema que evolui através de melhorias contínuas. Quando a Oracle fornece uma estrutura e um quadro de governação, a IA amplia-os, melhorando a qualidade dos dados, reduzindo o esforço manual e permitindo uma gestão consistente dos dados em grande escala. As operações de MRO necessitam de automatização para preservar a precisão dos dados em vários sistemas empresariais, uma vez que os seus volumes de dados continuam a aumentar.
Como o MDM se integra nas operações empresariais
O impacto do MDM nas operações do dia-a-dia torna-se evidente quando se analisa a forma como os dados influenciam as decisões operacionais nas áreas de compras, cadeia de abastecimento e finanças. Os dados mestres estão diretamente ligados às principais áreas operacionais.
- Aquisições de MRO depende da exatidão dos dados relativos aos artigos e aos fornecedores. As peças sobressalentes têm de ser claramente definidas, corretamente classificadas e associadas a fornecedores aprovados. Com descrições de artigos inconsistentes ou incompletas, as equipas de aprovisionamento acabam por encomendar as peças erradas ou por duplicar o stock existente.
- Planeamento da cadeia de abastecimento Os sistemas dependem dos dados mestre para prever a procura e gerir os níveis de stock. As definições dos produtos, as unidades de medida e as classificações influenciam a forma como estes sinais de procura são interpretados. Quando os dados são inconsistentes ou pouco fiáveis, a previsão pode ser imprecisa, levando a excesso de stock em alguns locais e a falta de stock noutros.
- Relatórios financeiros Os sistemas necessitam de dados mestre consistentes para a elaboração de relatórios precisos. Os custos dos itens, os registos de abastecimento e os dados relativos aos ativos alimentam os sistemas financeiros e as métricas de desempenho. Quando os dados mestre sofrem alterações entre os sistemas, os relatórios começam a apresentar resultados contraditórios, o que exige esforços de reconciliação e reduz a confiança nos resultados financeiros.
Estas dependências operacionais demonstram que os dados não permanecem confinados aos sistemas. Quando os dados mestre são consistentes, os processos decorrem conforme o esperado e produzem os resultados desejados. Os dados fragmentados infiltram-se noutros sistemas, o que resulta em ineficiência empresarial.
Desafios comuns na implementação do Oracle MDM
O Oracle MDM fornece a estrutura necessária para manter a consistência dos dados em todas as funções operacionais; no entanto, a implementação do Oracle MDM requer mais do que a simples implantação da tecnologia. Muitos desafios decorrem da forma como os dados se encontram, na realidade, espalhados pelos sistemas e da forma como as organizações gerem a responsabilidade e os processos relacionados com os mesmos.
Durante a implementação, surgem frequentemente vários problemas comuns:
- Dados fragmentados entre sistemas: Nos sistemas de ERP, de aprovisionamento e de EAM, os dados mestre são geralmente armazenados em vários formatos. Estas variações criam conflitos quando se tenta consolidar os registos numa única estrutura, uma vez que os dados têm de ser primeiro normalizados.
- Qualidade inicial dos dados: Os dados existentes podem conter duplicados, atributos em falta ou classificações inconsistentes. É necessária uma limpeza adequada dos dados para que estes problemas não sejam transferidos para o sistema de gestão de dados mestres (MDM) e não prejudiquem a sua eficácia.
- Falta de sentido de pertença: Em algumas organizações, é frequente haver dificuldades em definir quem é o responsável por domínios de dados específicos. Sem funções bem definidas, os processos de governação são inconsistentes e difíceis de aplicar.
- Integração de processos manuais: A validação, a correspondência e a correção de dados são geralmente consideradas processos manuais. Isto atrasa a implementação do MDM e introduz variabilidade nos resultados. Os erros humanos são comuns quando os processos são realizados manualmente.
- Resistência às mudanças nos processos: As equipas empresariais podem mostrar resistência a novos fluxos de trabalho de governação ou normas relativas aos dados, especialmente quando estes exigem alterações às práticas existentes.
As organizações podem estar preparadas para investir nesta tecnologia. Os desafios de implementação surgem devido a lacunas na preparação dos dados, na governação e no alinhamento organizacional
Melhores práticas para superar os desafios da implementação de MDM
As soluções tecnológicas existentes não resolvem os problemas relacionados com os dados mestres. O sistema estruturado de gestão de dados mestres (MDM) não consegue produzir os resultados pretendidos, uma vez que as organizações carecem de procedimentos adequados de tratamento e implementação de dados. As práticas abaixo abordam diretamente essa lacuna.
- Avaliação dos dados: Avalie os dados mestre em todos os sistemas antes de avançar com alterações de configuração ou com o desenvolvimento de políticas de governação. Este processo estabelece uma linha de referência através da análise do sistema para identificar entradas duplicadas, atributos em falta e registos duplicados. Permite-lhe identificar a localização dos problemas de qualidade, permitindo-lhe concentrar os seus esforços nas situações que proporcionarão os maiores benefícios operacionais, em vez de desperdiçar recursos em todas as tarefas.
- Definir governação: É necessário definir a titularidade antes de avançar com a definição das regras. O titular dos dados estabelece as políticas do domínio de dados, enquanto o gestor dos dados supervisiona as operações contínuas de qualidade dos dados. É necessário atribuir a responsabilidade a indivíduos específicos. A ausência de responsabilidades bem definidas faz com que os documentos de governação fiquem por aplicar, enquanto os problemas relacionados com os dados continuam a acumular-se sem que haja ninguém designado para os resolver.
- Padronizar a estrutura dos dados: Os dados mestre tornam-se pouco fiáveis devido às diferenças nas definições dos dados, nas regras de nomenclatura e nos sistemas de classificação entre os diferentes sistemas. Os processos a jusante deixam de funcionar quando vários sistemas utilizam definições diferentes para a mesma entidade. A normalização corrige a origem dessa inconsistência. A introdução da automatização na correspondência de dados contribui para melhorar a qualidade dos dados.
- Utilizar a IA: Os métodos de trabalho manuais tornam-se incapazes de gerir as operações de dados quando os ambientes de dados se tornam complexos. O sistema automatizado trata da correspondência e da deteção de duplicados, processando grandes volumes de dados e utilizando regras estabelecidas para manter os padrões de inspeção.
Gestão contínua de dados: As organizações devem implementar a gestão de dados mestres (MDM) como uma atividade contínua. A exatidão dos dados mestres é garantida através de processos contínuos de monitorização e verificação.
Conclusão
As soluções Oracle Master Data Management estabelecem um sistema estruturado para que as organizações possam gerir informações empresariais essenciais em vários sistemas. O sucesso do Oracle MDM depende da qualidade dos dados. O MDM funciona como uma plataforma de armazenamento e gestão de dados, mas exige que as empresas corrijam os dados e os complementem em todo o seu sistema.
Os processos empresariais de uma organização exigem a qualidade dos dados como requisito fundamental para uma execução bem-sucedida. As organizações podem alargar a sua abordagem de MDM com Soluções da Verdantis que complementam o Oracle MDM. Permitem a normalização e o enriquecimento dos dados, com vista a uma melhoria contínua da qualidade dos dados através da IA. Quando as organizações sincronizam os seus processos de governação e de qualidade dos dados, os seus dados mestres funcionam como um ativo fiável que aumenta a eficiência operacional.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é a diferença entre o Oracle MDM e o EDM?
O Oracle MDM centra-se na gestão de dados relacionados com entidades empresariais essenciais, como clientes, fornecedores e artigos, para garantir a consistência do registo mestre em todos os sistemas. O Oracle EDM centra-se na gestão de estruturas de dados empresariais, como hierarquias, dimensões e metadados, para estabelecer a governação e o controlo de alterações em todas as aplicações.
O Oracle MDM corrige automaticamente os dados de má qualidade?
Não, o Oracle MDM não corrige automaticamente dados de má qualidade em grande escala. Oferece estruturas de governação, regras de validação e fluxos de trabalho para controlar e gerir os dados. Os resultados dependem dos dados que são introduzidos no MDM.
Por que razão o MDM é fundamental para as iniciativas de automatização empresarial?
A análise baseada em IA requer dados consistentes, estruturados, precisos e fiáveis. A fragmentação dos dados mestres conduz a conclusões imprecisas e diminui a credibilidade dos resultados da automatização. Os sistemas de automatização baseados em IA necessitam de dados mestres normalizados e alinhados entre os diferentes sistemas, para poderem interpretar com precisão as relações entre os pontos de dados, com vista a efetuar previsões e tomar decisões.
