O que é Master Data Management (MDM)?

As empresas dependem de uma rede de aplicações separadas, como o planejamento de recursos empresariais (ERP) e o gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), onde os dados que cruzam departamentos ou divisões organizacionais podem se tornar fragmentados, duplicados e desatualizados. Se isso ocorrer, as perguntas de análise de dados de negócios e desempenho serão difíceis de responder.

À medida que os dados aumentam, as informações oportunas se tornam mais difíceis, mas importantes de obter. Os dados mestre devem ser gerenciados de forma consistente, mantendo as definições relevantes para que todas as partes de uma empresa possam acessá-los e confiar neles. Os dados mestre são caracterizados por serem menos voláteis, mais complexos e valiosos, apoiando a tomada de decisões e as operações cotidianas.

Existem seis tipos de dados comumente encontrados em uma organização:

• Dados não estruturados: e-mails, white papers, especificações de produtos e arquivos PDF.
• Dados transacionais: eventos e transações de negócios, como vendas, faturas e reclamações.
• Metadados: dados sobre outros dados, como definições de relatórios e arquivos de log.
• Dados hierárquicos: relações entre dados, como estruturas organizacionais ou linhas de produtos.
• Dados de referência: dados usados para classificar ou categorizar outros dados, como códigos de países e moedas e outras classificações do setor.
• Dados mestre: dados principais que descrevem as principais entidades de negócios, como clientes, produtos e locais.

Os domínios e subdomínios relacionados dos de dados mestre incluem:

• Cliente: cliente, funcionário, vendedor
• Produto: produto, peça, loja, ativo
• Fornecedor: contato com o fornecedor, cronogramas de entrega, termos de contratos
• Localização: localização dos escritórios, divisões geográficas
• Outros: contrato, garantia, licença

A criação e manutenção de dados mestre de alta qualidade envolve a integração de dados de vários sistemas de origem, a deduplicação de registros para eliminar redundâncias, a reconciliação de discrepâncias e o enriquecimento dos dados para aumentar seu valor.

O Master Data Management eficaz protege contra inconsistências na qualidade e usabilidade entre os domínios.

CRM: evita faturamento incorreto e esforços de marketing duplicados, mantendo uma única fonte de dados de clientes.

Gerenciamento de produtos: envolve a manutenção de informações consistentes de produtos em diferentes sistemas, o que é crucial para o gerenciamento de inventário, estratégias de preços e eficiência da cadeia de suprimentos.

Gerenciamento de riscos e conformidade: fornece informações precisas e atualizadas para ajudar as organizações a cumprir os requisitos regulatórios e evitar penalidades.

ERP: consolida dados de vários departamentos para possibilitar decisões baseadas em dados e maior eficiência em todas as operações.

Uma solução eficiente de Master Data Management facilita os processos de integração, reconciliação, enriquecimento e governança de dados. Um aspecto crítico de uma estratégia de Master Data Management é identificar quais dados devem ser gerenciados como dados mestre.

Isso envolve considerar comportamento, ciclo de vida, complexidade, valor, volatilidade e reutilização. Determinar quais entidades de dados têm o impacto de negócios mais significativo é importante para concentrar recursos no gerenciamento dos dados mais críticos. Uma vez identificadas, as políticas de governança devem ser definidas, os processos de gerenciamento de dados em todo o ciclo de vida devem ser estabelecidos e as ferramentas e tecnologias apropriadas devem ser selecionadas.

Uma estratégia de MDM bem definida elimina silos de dados e aumenta a colaboração entre departamentos. Centralizar e controlar os dados torna o acesso e a confiança inerentemente mais fáceis. A integração de dados promove um ambiente colaborativo no qual os departamentos podem compartilhar insights, reduzir redundâncias e melhorar a produtividade geral.

A governança de dados central é crucial. Uma solução robusta protege os dados em todo o seu ciclo de vida e ajuda a evitar erros que podem se propagar por vários sistemas e aplicações. Um endereço incorreto nos dados mestre do cliente pode resultar no envio de faturas, produtos e outros materiais para o local errado, levando à insatisfação do cliente e ao aumento dos custos operacionais.

Dados consistentes e de alta qualidade são essenciais para análise de dados avançada e experiências personalizadas dos clientes. Os dados mestre permitem que as organizações gerem insights significativos que geram decisões informadas e interações personalizadas com os clientes, como por meio da segmentação. Com uma visão completa dos conjuntos de dados dos clientes, as empresas podem identificar tendências e preferências, permitindo-lhes oferecer produtos e serviços personalizados que melhoram a satisfação e a fidelidade do cliente.

Um benefício notável de uma solução MDM é a economia de tempo na manutenção da infraestrutura e em outras atividades que normalmente consomem recursos. Com um sistema de gerenciamento de dados centralizado e bem mantido, as organizações podem reduzir o tempo e o esforço gastos no gerenciamento de fontes de dados díspares, permitindo que as equipes de TI e de gerenciamento de dados se concentrem em iniciativas mais estratégicas.

Sem uma estratégia de Master Data Management, as organizações correm o risco de manter várias versões potencialmente inconsistentes dos mesmos dados, o que leva a ineficiências, erros e decisões mal informadas. Essa fragmentação pode causar problemas operacionais significativos, incluindo esforços duplicados, relatórios imprecisos e experiências ruins dos clientes.

Além disso, as organizações enfrentam o escrutínio regulatório quando se trata do manuseio de dados. O MDM ajuda as organizações a cumprir as políticas de governança de dados, fornecendo trilhas de auditoria confiáveis e reduzindo o risco de não conformidade. Em fusões e aquisições, o MDM facilita a integração de sistemas de dados díspares, evitando o caos de processos descoordenados de reconciliação de dados.

Um dos principais desafios do MDM é manter uma "versão única da verdade" em várias cópias de dados mestre. As organizações geralmente armazenam dados em vários sistemas, cada um podendo conter versões diferentes das mesmas entidades de dados. Sincronizar essas fontes de dados díspares e garantir que elas reflitam informações precisas é complexo. Alcançar uma visão única e unificada dos dados requer processos de integração, deduplicação e sincronização de dados.

Confirmar a qualidade dos dados é outro desafio crítico. Problemas de qualidade de dados, como imprecisões, inconsistências e incompletude, podem prejudicar uma organização. As práticas de gerenciamento de qualidade de dados, incluindo limpeza, validação e enriquecimento de dados, frequentemente envolvem monitoramento contínuo e melhoria das métricas de qualidade de dados para manter altos padrões.

Gerenciar a reconciliação de dados também é um obstáculo. A reconciliação de dados envolve comparar e alinhar dados de diferentes fontes. A presença de valores de dados conflitantes, formatos de dados diferentes e frequências variadas de atualização de dados podem complicar esse processo. A reconciliação de dados bem-sucedida requer algoritmos sofisticados e ferramentas capazes de lidar com essas complexidades.

A transformação de dados acrescenta outra camada de dificuldade. Converter dados de um formato ou estrutura para outro para atender aos requisitos de diferentes sistemas e aplicações pode ser complexo, principalmente ao lidar com grandes volumes de dados e relacionamentos de dados complexos. As organizações devem projetar e gerenciar cuidadosamente os processos de transformação de dados para garantir que os dados permaneçam consistentes durante todo o seu ciclo de vida.

Equilibrar detalhes de dados e normalização apresenta seu próprio conjunto de desafios. A normalização envolve organizar dados para reduzir redundância e melhorar a integridade dos dados. No entanto, a normalização excessiva pode levar a estruturas de dados excessivamente complexas, difíceis de gerenciar e consultar. Por outro lado, a normalização insuficiente pode resultar em duplicação de dados e inconsistências. Encontrar o equilíbrio certo entre detalhes de dados e normalização é essencial.

Uma solução abrangente de Master Data Management é fundamental para qualquer organização que pretenda usar seus ativos de dados de forma sustentável, ao mesmo tempo em que verifica a conformidade normativa e é compatível com tecnologias avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Ferramentas de Master Data Management automatizam a integração, limpeza, reconciliação e governança de dados para entidades críticas para os negócios, como clientes, produtos, fornecedores e locais. As funcionalidades das ferramentas de MDM podem melhorar significativamente a qualidade dos dados, a eficiência operacional e a tomada de decisões estratégicas.

Principais funções das ferramentas de MDM:

Integração de dados

Consolidação de dados de fontes díspares, tanto internas quanto externas. Por exemplo, os dados do cliente podem ser coletados de sistemas de vendas, marketing e atendimento ao cliente, enquanto os dados do produto podem ser coletados de plataformas de inventário, fabricação e comércio eletrônico. Ao integrar esses dados, as ferramentas de MDM eliminam os silos e oferecem uma visão mais holística.

Limpeza de dados

Os dados de várias fontes geralmente contêm erros, inconsistências e duplicações. As ferramentas de MDM usam algoritmos e regras sofisticados para identificar e corrigir esses problemas, verificando a confiabilidade dos dados mestre. Se as informações de um cliente aparecerem de forma diferente em sistemas separados devido a erros tipográficos ou discrepâncias de formatação, as ferramentas de MDM podem padronizar os dados e mesclar registros duplicados para criar um único perfil.

Padronização de dados

Essas ferramentas padronizam formatos e valores de dados, mantendo a consistência entre diferentes sistemas e unidades de negócios. A padronização garante que os dados sejam comparáveis e utilizáveis em várias aplicações e processos de negócios.

Reconciliação e enriquecimento de dados

A reconciliação envolve o alinhamento de dados de diferentes fontes para promover consistência e exatidão. O enriquecimento consiste em aprimorar os dados com informações adicionais para aumentar seu valor e usabilidade. Uma ferramenta de MDM pode enriquecer os dados do produto com atributos adicionais, como especificações detalhadas, imagens e descrições de marketing, tornando-o mais útil para várias funções de negócios, como vendas, marketing e atendimento ao cliente.

Frameworks de governança

A governança é um componente essencial das ferramentas de MDM, garantindo que as práticas de gerenciamento de dados sigam as políticas e normas estabelecidas. Essas ferramentas fornecem estruturas para definir regras de governança de dados, monitorar a conformidade e gerenciar a qualidade de dados. Isso é particularmente importante em setores regulamentados, nos quais a precisão e a consistência dos dados são críticas para a conformidade com os requisitos legais e regulatórios.

Gerenciamento de hierarquia

As ferramentas de MDM são compatíveis com o gerenciamento de hierarquia para manter estruturas e relacionamentos organizacionais. Essa funcionalidade ajuda a gerenciar relacionamentos de dados complexos e a garantir que os dados reflitam estruturas do mundo real.

Recursos de integração

As ferramentas de MDM oferecem recursos de integração robustos, permitindo que funcionem perfeitamente com outros sistemas corporativos, como ERP e CRM. Essa integração garante que os dados mestre sejam usados de forma consistente em todas as aplicações críticos de negócios, aumentando a coerência e a eficiência operacionais.

Auditoria e controle de versões

As ferramentas de MDM incluem recursos de auditoria e controle de versões para rastrear alterações e manter a integridade dos dados ao longo do tempo. Essas funcionalidades estabelecem transparência e responsabilidade, permitindo que as empresas monitorem as alterações de dados, entendam a linhagem de dados e mantenham a conformidade com as políticas de governança de dados.