Visão geral rápida
A governança de dados, enquanto conceito, surgiu no início da década de 2000, durante a era das «dot com»; inicialmente, o conceito limitava-se, em grande parte, às equipas de TI e consistia principalmente na categorização e catalogação de vários pontos de dados, com o objetivo de otimizar processos, gerir a origem dos dados e garantir a sua relevância
Nos últimos dois anos, contudo, duas mudanças fundamentais no panorama tecnológico e empresarial levaram ao surgimento da «Governança de Dados Mestres» como um conceito-chave que engloba, mais ou menos, o mesmo objetivo, mas cujo âmbito se tornou muito mais vasto. As duas principais alterações foram:
As empresas começaram a adotar rapidamente sistemas ERP e a basear-se em grandes bases de dados que recolhiam informações essenciais e orientavam as decisões empresariais, tanto a nível micro como macro — por exemplo, a maioria das decisões empresariais atuais nas áreas das aquisições, contratação, integração de fornecedores e relações com fornecedores baseia-se em análises e dados interpretados a partir dos sistemas ERP
Muito poucos profissionais, no início do século XX, teriam imaginado que uma única entidade fosse responsável por uma produção em tão grande escala. Hoje em dia, é extremamente comum que as empresas operem várias instalações de produção em grande escala, responsáveis pela fabricação de milhares de milhões de produtos acabados ou pela execução de projetos cujo valor ultrapassa facilmente os milhares de milhões de dólares. Em suma, a consolidação das atividades empresariais e o aumento da escala das operações deixaram as empresas praticamente sem outra opção senão tomar decisões baseadas em dados, recorrendo a soluções de software e sistemas ERP para facilitar as operações.
Governança dos Dados Mestres (Noções Básicas)
Devido a erros humanos inevitáveis, esta dependência dos sistemas ERP, dos dados da empresa e da tecnologia pode ser uma faca de dois gumes para as empresas.
Com o passar do tempo, práticas inadequadas no carregamento, manutenção e remoção dos dados podem dar origem a dados «inúteis» no ERP, o que pode prejudicar os processos empresariais e resultar em paragens na produção, custos elevados de manutenção de stock, relações deficientes com os fornecedores e uma ausência total de informações sobre o comportamento dos clientes.
Esta tendência tem vindo a sublinhar a necessidade de um sistema de «Governança de Dados Mestres», que constitui uma peça fundamental na Gestão de Dados Mestres e, possivelmente, o principal instrumento que as empresas podem utilizar para garantir que os seus sistemas de dados mestres sejam precisos, fiáveis e atualizados.
Um Registo de Dados Mestres é um conjunto central e de referência de informações sobre uma entidade-chave numa organização, como um cliente, um produto, um fornecedor ou um colaborador.
É utilizado em vários sistemas e processos para garantir a consistência e a precisão. Os dados mestres incluem normalmente detalhes essenciais, como nomes, moradas, números de identificação e outros atributos-chave que se mantêm relativamente estáveis ao longo do tempo e são partilhados em toda a organização
A Governação de Dados Mestres (MDG) funciona como uma camada de controlo estruturada sobre os dados mestres da empresa, garantindo a integridade, a normalização e a conformidade dos dados em domínios como Materiais, Clientes, Fornecedores e Finanças.
Garantem que a criação, as atualizações e a desativação dos dados mestre ocorram de forma controlada e auditável, mitigando os riscos associados a dados inconsistentes ou imprecisos.
Modelos específicos de domínio
O MDG baseia-se em modelos de dados específicos de cada domínio que definem:
Campos obrigatórios e opcionais
Relações hierárquicas
Dependências entre campos e listas de valores permitidos
Estes modelos aplicam a validação ao nível dos campos e garantem a consistência entre os sistemas.
Exemplo: No domínio do Mestre de Materiais, campos como Tipo de material e Unidade de medida de base são validados para impedir que dados incorretos sejam introduzidos nos sistemas ERP a jusante.
Garantia da qualidade dos dados
A MDG aplica controlos técnicos em várias dimensões-chave:
Exaustividade: Os campos obrigatórios têm de ser preenchidos antes da aprovação.
Coerência: Os valores dos campos são uniformes em todos os sistemas.
Precisão: Os valores correspondem a fontes de referência verificadas ou a regras de negócio.
Fluxo de trabalho e aprovações baseadas em regras
Implementa fluxos de trabalho estruturados, integrados com motores de regras (por exemplo, BRF+), para controlar aprovações, aplicar validações e encaminhar pedidos de alteração com base no domínio, no tipo de dados ou na hierarquia empresarial.
Isto garante que os dados mestre cumprem as políticas de governação antes de serem transmitidos para os sistemas transacionais ou analíticos.
Prevenção de duplicações
A Governança de Dados Mestres utiliza mecanismos de deteção de duplicados, incluindo a correspondência aproximada e comparações de campos-chave. Os registos que excedam os limiares de semelhança predefinidos são assinalados para revisão pelo responsável, evitando dados mestres redundantes ou contraditórios.
Integração de sistemas
A MDG funciona como a fonte de referência para sistemas ERP, CRM, SCM e BI através de:
APIs síncronas/serviços OData para propagação em tempo real
IDocs assíncronos/filas de eventos para replicação em massa
Pesquisa federada e reconciliação em modelos de coexistência ou de registo
Isto garante dados mestre consistentes e de elevada qualidade em toda a empresa, reduzindo o risco operacional e melhorando a tomada de decisões.
Cada uma destas disciplinas requer uma abordagem dinâmica em matéria de governação de dados. Além disso, as empresas estão cada vez mais a perceber que estes sistemas de governação exigem um certo nível de flexibilidade, dependendo do setor, da localização, do produto, dos departamentos e dos tipos de fornecedores, e que os sistemas legados atualmente existentes no mercado simplesmente não dão resposta a estes diversos requisitos.
Estratégias e táticas para a governação dos dados mestres
É importante referir que as práticas de governação não se limitam simplesmente a uma «ferramenta», a um «software» ou a um «manual de regras»; trata-se de uma compreensão, a nível organizacional, dos processos empresariais e requer o apoio das equipas de TI, de Aprovisionamento, de Sucesso do Cliente e de Manutenção.
O(s) software(s) e as tecnologias são simplesmente um reflexo de processos e fluxos bem concebidos, geridos pelo pessoal adequado para maximizar os resultados empresariais. Algumas das táticas que podem ser aproveitadas são as seguintes.
Validação de dados
Validação é um elemento fundamental para garantir que os dados mestre sejam precisos, consistentes e estejam em conformidade com as regras de negócio. O processo de validação verifica a integridade dos dados mestre durante os processos de criação, modificação e aprovação, impedindo que sejam introduzidos erros ou inconsistências no sistema.
1. Definição de regras e lógica
Regras de validação: Trata-se de regras de negócio ou lógica predefinidas que determinam o que constitui dados mestre válidos. Por exemplo, uma regra pode exigir que um ID de cliente seja único, que um código postal corresponda ao país correto ou que uma categoria de produto se enquadre num conjunto definido de valores válidos.
Regras personalizadas: As organizações podem definir regras de validação personalizadas utilizando ferramentas – como o Estrutura de Regras de Negócio (BRF+), para se adequarem às suas necessidades específicas e aos seus requisitos em matéria de dados.
2. Validação durante a introdução de dados
Quando os utilizadores criam ou atualizam registos de dados mestre (por exemplo, dados de clientes, materiais ou fornecedores), o sistema verifica se os dados cumprem as regras de validação predefinidas.
Validação em tempo real: À medida que os dados são introduzidos, os programas realizam uma validação em tempo real para detetar problemas como campos obrigatórios em falta, formatos de dados incorretos ou inconsistências (por exemplo, códigos de país incorretos ou números de telefone inválidos).
Mensagens de erro: Se uma regra de validação for violada, o sistema gera uma mensagem de erro ou um aviso para notificar o utilizador. O utilizador DEVE corrigir os dados antes de prosseguir.
Fluxos de trabalho de aprovação
Praticamente todas as plataformas e soluções de gestão de dados mestre dispõem de uma «matriz de aprovação» integrada, com diferentes graus de flexibilidade. Isto garante que nenhum colaborador tome, por conta própria, a decisão de «editar» ou «criar» um registo de dados mestre, minimizando assim os erros e assegurando que as partes interessadas adequadas tenham acesso às informações relevantes sobre o processo empresarial em questão.
Por exemplo, Suponha que uma organização exija que dados mestre de fornecedores ser verificado numa base de dados de conformidade, a fim de garantir que o fornecedor não se encontra na lista negra nem está sujeito a sanções legais.
Quando é criado um novo registo de fornecedor ou quando um registo já existente é alterado, o fluxo de trabalho de aprovação encaminha automaticamente o registo para o responsável pela conformidade para aprovação. O responsável verifica se o fornecedor cumpre todos os critérios de conformidade antes de o registo ser aceite no sistema.
Devido à complexidade inerente às organizações atuais, a maioria dos fluxos de trabalho de aprovação envolve vários responsáveis pela tomada de decisões com diferentes níveis de acesso, o que deve ser facilmente configurável nos sistemas de governação de dados
Gestão do ciclo de vida dos dados
Gestão do Ciclo de Vida dos Dados (DLM) em Governança dos Dados de Referência refere-se aos processos e políticas que regem a ciclo de vida completo dos dados mestre da sua criação e utilização para o seu arquivamento ou eliminação. O DLM garante que os dados sejam precisos, seguros e estejam em conformidade com a regulamentação ao longo de todo o seu ciclo de vida, minimizando simultaneamente os riscos de deterioração, redundância ou utilização indevida dos dados.
Fases-chave do DLM:
Criação: Os dados são introduzidos no sistema, sendo devidamente validados e aprovados.
Utilização: Os dados são utilizados de forma ativa por vários departamentos ou aplicações, garantindo a consistência e a integração entre os sistemas.
Manutenção: São efetuadas atualizações e correções regulares aos dados, de modo a mantê-los precisos e em consonância com as necessidades da empresa.
Arquivamento: Os dados que já não são utilizados ativamente, mas que têm de ser conservados por motivos de conformidade ou para fins históricos, são armazenados num arquivo.
Eliminação: Os dados são eliminados do sistema assim que deixarem de ser necessários ou após terem atingido um período de retenção definido.
Exemplo
Num Dados mestre de fornecedores processo:
Criação: É integrado um novo fornecedor e os seus dados (por exemplo, dados de contacto, condições de pagamento) são introduzidos no sistema, validados e aprovados pelos departamentos de Aprovisionamento e Finanças.
Utilização: Os dados dos fornecedores são utilizados em todos os sistemas para compras, faturação e pagamentos.
Manutenção: Se o endereço do fornecedor mudar, os dados são atualizados após um fluxo de trabalho de validação e aprovação.
Arquivamento: Se o registo do fornecedor já não for utilizado ativamente, mas tiver de ser mantido por motivos históricos ou legais, é arquivado.
Eliminação: Após o fornecedor permanecer inativo durante um determinado período (por exemplo, 7 anos), os seus dados são eliminados do sistema, em conformidade com as políticas de retenção e conformidade.
DLM garante que os dados sejam geridos de forma eficiente, coerente e em conformidade com os requisitos legais e regulamentares ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Casos práticos de utilização dos sistemas de governação de dados
Materiais e peças sobressalentes de manutenção, reparação e operação (MRO)
Exemplo: Maior disponibilidade de peças sobressalentes e redução do tempo de inatividade na indústria transformadora
Problema sem os ODM: Uma empresa de produção depende de um vasto stock de materiais e peças sobressalentes para a manutenção das máquinas. No entanto, sem uma gestão adequada dos dados mestre de materiais, a empresa depara-se com registos duplicados, números de peça inconsistentes e descrições incompletas, o que leva a atrasos na localização e encomenda de peças essenciais. Consequentemente, as máquinas podem ficar paradas por períodos mais longos, causando perturbações operacionais e perda de tempo de produção.
Benefício dos ODM: Com as regras de governação de dados mestre em vigor para materiais e peças sobressalentes de MRO, a empresa pode garantir que cada peça tenha um registo único e normalizado, com descrições precisas, números de peça e informações sobre os fornecedores. As regras de qualidade dos dados asseguram a consistência em todos os sistemas, facilitando o acompanhamento do inventário, a automatização da reposição de encomendas e a prevenção da aquisição de peças redundantes.
Benefício prático: A organização consegue identificar e adquirir rapidamente as peças corretas, minimizando o tempo de inatividade e otimizando a disponibilidade das máquinas. Além disso, melhora a gestão de inventário ao reduzir o stock redundante, o que se traduz numa redução de custos e em operações mais eficientes.
Dados mestre de clientes
Exemplo: Experiência personalizada do cliente e conformidade no retalho
Problema sem os ODM: Uma grande cadeia de retalho enfrenta dificuldades com registos de clientes duplicados ou desatualizados. Os clientes alteram frequentemente as suas informações de contacto, ou são criadas várias contas para a mesma pessoa (por exemplo, devido a variações no nome ou erros ortográficos). Isto resulta numa experiência do cliente insatisfatória, uma vez que os representantes de vendas não conseguem aceder a históricos completos ou precisos dos clientes. Além disso, as equipas jurídicas e de marketing não conseguem garantir a conformidade com as leis de privacidade de dados, como o RGPD, devido à inconsistência dos dados.
Benefício dos ODM: Ao implementar a Governação de Dados de Referência para os dados de referência dos clientes, o retalhista pode aplicar regras de validação de dados (por exemplo, garantindo que exista apenas uma conta de cliente por pessoa), aplicar formatos padronizados às informações de contacto (por exemplo, números de telefone, moradas) e estabelecer processos de gestão de dados para limpar periodicamente os registos desatualizados.
Benefício prático: A empresa de retalho melhora a personalização da experiência do cliente, uma vez que as equipas de vendas dispõem agora de uma visão única e unificada do histórico de compras, das preferências e das interações de cada cliente. Isto permite-lhes oferecer recomendações e promoções mais personalizadas. Além disso, a empresa de retalho garante o cumprimento das normas de privacidade de dados, mantendo registos precisos e atualizados dos clientes, reduzindo assim o risco jurídico e evitando multas relacionadas com o incumprimento.
Dados mestre de fornecedores
Exemplo: Simplificação do processo de integração de fornecedores e da gestão de riscos nas aquisições
Problema sem os ODM: Uma empresa farmacêutica global gere milhares de fornecedores em várias regiões. No entanto, sem um processo adequado de governação de dados mestre para os dados mestre dos fornecedores, os registos destes encontram-se fragmentados por vários sistemas, o que dificulta o acompanhamento do desempenho dos fornecedores, das certificações e do estado de conformidade regulamentar. Isto conduz a atrasos na integração de fornecedores e a riscos mais elevados de trabalhar com fornecedores não conformes ou com baixo desempenho.
Benefício dos ODM: Com a implementação da governação dos dados mestre de fornecedores, a empresa pode criar um repositório centralizado onde os registos dos fornecedores são mantidos de forma consistente. As regras de governação impõem verificações de validação de informações essenciais, tais como números de identificação fiscal, certificações e termos contratuais. A automatização do fluxo de trabalho garante que os novos fornecedores sejam submetidos a um processo de integração padronizado e em conformidade antes de serem adicionados à lista de fornecedores aprovados.
Benefício prático: Ao tirar partido de dados precisos e validados sobre os fornecedores, a empresa pode acelerar significativamente o processo de integração dos fornecedores, garantindo simultaneamente que apenas sejam aprovados fornecedores que cumpram os requisitos e ofereçam elevada qualidade. Isto reduz os riscos associados às aquisições, melhora as relações com os fornecedores e garante o cumprimento das regulamentações do setor (por exemplo, certificações da FDA ou da ISO). Além disso, a empresa pode acompanhar as métricas de desempenho dos fornecedores ao longo do tempo, o que conduz a melhores decisões estratégicas de aprovisionamento e a poupanças de custos.
Quem pode apoiar com as soluções MDG?
O líder indiscutível na área da Governação de Dados de Referência é, de longe, SAP MDG. Para permitir que as empresas gerissem melhor os seus dados de ERP, a SAP lançou o SAP MDG por volta da década de 2000, com o objetivo de estabelecer um quadro de governação.
Desde então, vários fornecedores de software de governação de dados mestre entraram neste mercado com alternativas poderosas. A Oracle, a Microsoft, a IBM e a Stibo Systems lançaram, cada uma, conjuntos robustos de soluções de governação de dados, oferecendo uma variedade de funcionalidades como a automatização de fluxos de trabalho, verificações da qualidade dos dados, acesso baseado em funções e capacidades de integração para agilizar e ampliar a implementação da governação.
No entanto, tal como já referimos anteriormente, as práticas de governação podem variar consoante os setores, os tipos de dados mestre, as políticas internas, as hierarquias organizacionais e assim por diante.
Com base na nossa experiência até ao momento como especialistas em soluções de gestão de dados mestre, constatámos que a maioria destes softwares não foi concebida especificamente para este fim, pode ser dispendiosa e exigir muitos recursos para a sua implementação e, geralmente, demora imenso tempo a ser executada.
Percebendo esta lacuna, nós, na Verdantis, desenvolvemos o nosso próprio produto de ponta para a governação de dados mestres (Integrity©) que tenha em conta casos de utilização específicos do setor, de forma fácil integra-se com a maioria dos sistemas ERP (incluindo o SAP MDG) e recorre a modelos de aprendizagem automática especificamente treinados para facilitar o cumprimento das normas de governação de dados.
Conclusão
A governação dos dados mestres já não é uma função administrativa — é um fator essencial para a resiliência operacional, a conformidade regulamentar e a transformação digital. À medida que as organizações avançam cada vez mais para uma tomada de decisões baseada em dados, a capacidade de manter dados mestres limpos, consistentes e bem geridos torna-se um fator de diferenciação estratégico.
O que é necessário agora são soluções de governação que vão além de estruturas estáticas — ferramentas que sejam adaptáveis, inteligentes e adaptadas às necessidades específicas das empresas modernas.
As empresas que investirem hoje na abordagem de governação adequada estarão melhor posicionadas para crescer, responder às mudanças do mercado e promover uma eficiência sustentada em todas as funções no futuro.
