• Roberto Thomazette

Dados ruins levam a decisões ruins


Quanto mais dados uma organização gera, mais ela se apoia nos seus sistemas de business intelligence para dar assistência aos processos de tomada de decisão. Além disso, com os dados se tornando gradativamente um ativo competitivo, a business intelligence é cada vez mais crítica para a empresa.


Mesmo com um investimento significativo em software de BI, data warehouses e projetos de integração de dados, as equipes de analistas ainda sofrem para entregar relatórios precisos em tempo. Por quê? Quando os dados utilizados para estes trabalhos estão “bagunçados”, eles atrasam e prejudicam a precisão dos relatórios que estão sendo produzidos.


Se sua empresa é como a maioria, estes dados imprecisos, inconsistentes e muito duplicados nos seus sistemas operacionais, criam uma base pouco confiável para todas as suas análises. O resultado disso é uma visão fragmentada e imprecisa dos seus clientes, fornecedores, produtos e colaboradores. O que faz com que os relatórios e, por consequência as decisões derivadas deles, sejam inexatos e duvidosos também. Isso não é bom para ninguém que trabalha com esses relatórios e dados.


Os líderes da organização têm dificuldades para tomar decisões estratégicas corretas, no tempo adequado, por que os relatórios são imprecisos.


Os analistas de negócio acabam gastando grande parte do seu tempo reconciliando dados manualmente, deixando pouco ou nenhum tempo para analisar apropriadamente as performances de venda, alocação de receitas e mitigação de riscos.


Os profissionais de TI e arquitetos de dados têm que empreender pesados projetos manuais, com propensão a erros, para limpar, corrigir e padronizar dados, tornando a mudança um processo infernal. E grandes atividades como fusões e aquisições se tornam um pesadelo chato e demorado.


Os responsáveis pela conformidade não podem apresentar relatórios aos níveis superiores com alguma confiança de precisão. Isso significa que a totalidade empresa está em risco de sofrer penalidades por erros essencialmente administrativos, completamente evitáveis.


Então, como o seu data warehouse se tornou tão caótico?


Os dados vêm de múltiplas fontes


Seus dados estão em dezenas ou centenas de sistemas. Diferentes usuários de diferentes departamentos carregam informações sobre clientes, contas e produtos em todos esses sistemas. Por isso, a informação termina ficando com diferentes formatos em diferentes níveis de precisão. Isso torna os seus dados em uma bola de fios de informação duplicada, inconsistente e imprecisa, que o seu data warehouse não consegue desembaraçar sozinho.


Lidar com isso já é muito difícil em um país, mas a loucura é multiplicada em organizações globais. Porque as suas ferramentas de BI não foram feitas para lidar com essa complexidade, seus analistas de negócio terminam tendo que penar com isso. Pior ainda, a enorme tarefa que eles terão que enfrentar não resolverá o problema de forma sustentável. Eles trabalharão muito além de suas possibilidades somente para descobrir novamente a mesma confusão na próxima vez que tiverem que fazer um relatório.


Inconsistências e duplicidades


Seu Sistema de BI não foi projetado para saber a diferença entre GE e General Electric. As inconsistências de dados em seus sistemas fontes serão propagados pelo seu sistema de BI.


Quando dados com lixo entram, relatórios com lixo sairão. A precisão de seus relatórios financeiros se baseia na habilidade de conciliar diferentes clientes, mesmo que suas transações foram realizadas por diferentes sistemas. Sem a possibilidade de resumir com precisão os seus dados, você acabará com práticas analíticas e contábeis questionáveis.


Sem uma visão única de seus clientes, as áreas de vendas e marketing irão sofrer. Sem uma visão única de seus fornecedores, sua cadeia produtiva é ineficiente. Sem uma visão única de seus produtos, seus lançamentos serão atrasados.

A inteligência de seu negócio deve ser baseada em uma visão segura e confiável. Se você não pode confiar nos seus dados, você não pode confiar na inteligência gerada por eles.


Como solucionar isso?

Master Data Management (MDM) é o processo controlado que oferece uma solução simples e baixa manutenção, que faz o que o seu sistema de BI e outras ferramentas, tais como, Integração de Dados (Data Integration), Qualidade de Dados (Data Quality) não fazem individualmente. Elas podem ser o primeiro passo, mas precisam de um framework mais robusto para solucionar efetivamente este problema.


Um sistema de MDM:


  • Integra os dados em uma única visão das dimensões que você pode confiar e atuar. Resolve todas as inconsistências e duplicidades que emperram os sistemas típicos de BI, como descobrir que GE e General Electric são a mesma coisa e fazem parte da mesma estrutura de informação.

  • Limpa os seus dados regularmente e automaticamente, armazenando o que existe de dados bons e limpos em um repositório central que atualiza todos os sistemas fonte aos quais está interligado. Diferentemente do seu sistema de BI, que é um sistema terminal, o MDM é capaz de executar fluxos de dados bidirecionais.

  • Se os dados mudam, o MDM alerta você das anomalias imediatamente, de forma que as mudanças podem ser inspecionadas, armazenadas e rastreadas. Isso significa que você tem uma visão confiável do histórico e da origem dos dados, principalmente porque o MDM aglutina a origem dos dados em dados mestre.

  • Seus desenvolvedores e analistas não terão que trabalhar dobrado para acomodar todas as mudanças antes dos dados estarem prontos para uso (menor custo com mais qualidade).


Conclusão


São muitos os benefícios para um sistema que roda com informações que você pode realmente confiar. O Master Data Management (MDM) cumpre um papel fundamental em entregar ao seu BI uma inteligência genuína. Se sua empresa quer tomar decisões mais inteligentes, então deve trabalhar com dados melhores.



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