O que é gerenciamento de dados mestre?

Imagine ter acesso ao telescópio espacial mais poderoso do mundo para ter uma visão holística de tudo o que está acontecendo no universo, até o menor grão de areia, e ter a capacidade de ampliar ou diminuir conforme necessário para melhor entender e analisar tudo o que está acontecendo. 

Esse é essencialmente o poder do gerenciamento de dados mestre (MDM, Master Data Management), um processo que permite às organizações aproveitar todo o potencial de seus ativos de dados, impulsionar a inovação e manter uma vantagem competitiva em um mundo onde os dados são a força vital dos negócios.

Este artigo explorará tudo sobre o MDM, incluindo seus benefícios, componentes principais, desafios e práticas recomendadas. 

O que é MDM?

O MDM é uma abordagem abrangente para gerenciar e garantir a consistência, a precisão,  a durabilidade e a confiabilidade de entidades de dados essenciais (denominadas “dados mestres”) em vários sistemas, aplicativos e processos de negócios de uma organização. Esses dados mestre normalmente incluem entidades essenciais, como clientes, produtos, fornecedores, funcionários, locais e outros dados de referência importantes.

A MDM atinge seus objetivos por meio de uma combinação de tecnologia, processos e mecanismos de governança. Normalmente envolve o uso de plataformas de software, ferramentas de qualidade de dados, estruturas de governança de dados e colaboração entre várias partes interessadas, incluindo TI, administradores de dados, usuários de negócios e liderança executiva.

O objetivo final do MDM é estabelecer uma fonte única e confiável de verdade para dados mestre para que as empresas possam usar esses dados de maneira eficaz para melhorar coisas como governança e conformidade e, por fim, seus resultados. O MDM é uma parte essencial da manutenção da higiene de dados. 

Benefícios do MDM

Os principais benefícios do MDM incluem:

• Consistência de dados: O MDM ajuda a garantir que os dados mestre permaneçam consistentes em diferentes sistemas e aplicativos dentro da organização. Essa consistência é essencial para evitar discrepâncias de dados, informações conflitantes e ineficiências operacionais.
• Precisão dos dados: Ao centralizar os processos de gerenciamento de dados mestre, o MDM ajuda as organizações a melhorar a precisão e a confiabilidade de seus dados. Isso envolve limpar, padronizar e validar dados para eliminar erros, redundâncias e imprecisões.
• Qualidade dos dados: O MDM se concentra em melhorar a qualidade geral dos dados mestre ao aplicar políticas de governança de dados, implementar práticas de gestão de dados e estabelecer métricas e padrões de qualidade de dados. Isso leva a dados de maior qualidade que podem ser confiáveis para tomada de decisão e análise.
• Integração de dados: O MDM permite a integração contínua de dados mestre em diferentes sistemas, aplicativos e unidades de negócios. Essa integração garante que todas as partes interessadas tenham acesso a informações uniformes e atualizadas, independentemente de onde os dados estejam.
• Processos de negócios: O MDM alinha os dados mestre com processos críticos de negócios, como vendas, marketing, finanças e gerenciamento da cadeia de fornecimento. Ao fornecer uma visão unificada das principais entidades de negócios, o MDM simplifica os fluxos de trabalho, melhora a colaboração e melhora a eficiência operacional.
• Conformidade regulatória: Muitos setores estão sujeitos a requisitos regulatórios relacionados à privacidade, segurança e geração de relatórios de dados. O MDM ajuda as organizações a cumprir esses regulamentos garantindo a precisão, integridade e confidencialidade dos dados mestre.

Casos de uso de MDM do mundo real

Alguns exemplos reais de MDM que fazem a diferença para as empresas incluem:

• Experiência do cliente: Para empresas focadas em satisfação e retenção de clientes, o MDM desempenha um papel vital na entrega de uma experiência de cliente personalizada e uniforme em todos os pontos de contato. Uma visão unificada dos dados do cliente permite campanhas de marketing direcionadas, atendimento eficiente ao cliente e maior fidelidade do cliente.
• Redução de custos: Dados duplicados e inconsistentes podem levar a ineficiências operacionais, aumento dos custos de manutenção de TI e perda de oportunidades de receita. O MDM ajuda a eliminar redundâncias, simplificar processos e otimizar a utilização de recursos, resultando em economia de custos.
• Tomada de decisão: A tomada de decisão informada depende de dados precisos, oportunos e relevantes. O MDM fornece dados confiáveis para análise, geração de relatórios e previsão, capacitando as organizações a tomar decisões estratégicas com base em insights acionáveis em vez de suposições.

Desafios no gerenciamento de dados mestre

Aqui estão alguns desafios comuns com o MDM:

• Silos de dados: As organizações frequentemente têm dados espalhados por diferentes departamentos, sistemas e bancos de dados, levando a silos de dados onde as informações são isoladas e inconsistentes.
• Sistemas legados: Os sistemas legados podem ter tecnologias desatualizadas, estruturas de dados complexas e recursos limitados de integração, dificultando a sua incorporação às iniciativas de MDM.
• Resistência à mudança: A resistência das partes interessadas, incluindo funcionários, gerenciamento e equipes de TI, pode dificultar a adoção do MDM devido a preocupações com segurança no trabalho, mudanças nos fluxos de trabalho e tecnologias desconhecidas.
• Problemas de qualidade de dados: A baixa qualidade dos dados, incluindo erros, duplicatas e inconsistências, pode prejudicar a eficácia das iniciativas de MDM e levar à desconfiança no sistema.
• Escalabilidade e flexibilidade: À medida que as organizações crescem e evoluem, os sistemas de MDM devem ser capazes de expandir para acomodar volumes de dados crescentes, diversos tipos de dados e requisitos de negócios em constante mudança.

Práticas recomendadas para gerenciamento de dados mestre

Aqui estão dicas práticas e práticas recomendadas para um MDM eficaz:

1. Estabeleça políticas claras de governança de dados: Defina funções, responsabilidades e processos para gerenciar dados mestre, incluindo propriedade, administração e responsabilidade de dados. Estabeleça padrões, métricas e políticas de qualidade de dados para garantir consistência, precisão e integridade dos dados mestre. Analise e atualize regularmente as políticas de governança de dados para se adaptar às necessidades de negócios e aos requisitos regulatórios em constante mudança.
2. Implementar processos de gerenciamento da qualidade dos dados: Realize o perfil de dados para identificar problemas de qualidade, como duplicatas, erros e inconsistências. Implemente técnicas de limpeza de dados para remover ou corrigir dados imprecisos, incompletos ou desatualizados. Padronize formatos de dados, valores e terminologia para garantir consistência entre sistemas e aplicativos. Enriqueça os dados mestre com informações adicionais de fontes externas confiáveis para aumentar seu valor e relevância.
3. Proteja os ativos de dados mestre: Implemente medidas robustas de segurança de dados para proteger dados mestre confidenciais contra acesso, manipulação ou divulgação não autorizados. Use criptografia, controles de acesso e mecanismos de autenticação para proteger dados inativos e em trânsito. Audite e monitore regularmente o acesso aos dados mestre para detectar e mitigar possíveis riscos ou violações de segurança. Cumpra os regulamentos relevantes de privacidade de dados, como GDPR, HIPAA e CCPA, implementando controles e práticas adequados de proteção de dados.
4. Aproveite a tecnologia de automação e integração: Invista em plataformas de software MDM e ferramentas de qualidade de dados para automatizar processos de gerenciamento de dados mestre, como limpeza, padronização e enriquecimento. Integre sistemas de MDM a outros aplicativos de negócios, como ferramentas de CRM, ERP e BI, para garantir troca e sincronização de dados contínuas. Explore tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina e AI, para melhorar a correspondência de dados, a desduplicação e os recursos de classificação.
5. Capacite administradores de dados e especialistas no assunto: Designe administradores de dados dedicados e especialistas no assunto para supervisionar as atividades de gerenciamento de dados mestre e aplicar políticas de governança de dados. Fornecer treinamento e suporte aos administradores de dados para melhorar a compreensão dos princípios, ferramentas e práticas recomendadas de MDM. Promova a colaboração e a comunicação entre administradores de dados, equipes de TI e usuários de negócios para resolver problemas de qualidade de dados e resolver discrepâncias com eficácia.
6. Implemente monitoramento contínuo de dados e garantia de qualidade: Estabeleça processos de monitoramento de dados para monitorar continuamente a qualidade, a integridade e o uso dos dados mestre. Implemente painéis e relatórios de qualidade de dados para visualizar as principais métricas e identificar tendências ou anomalias. Realize auditorias regulares de dados e verificações de qualidade para validar a precisão, a consistência e a confiabilidade dos dados mestre.
7. Incentive a governança de dados e a melhoria contínua: Promova uma cultura de governança e administração de dados em toda a organização aumentando a conscientização, fornecendo treinamento e reconhecendo realizações. Incentive o feedback e a colaboração das partes interessadas para identificar áreas de melhoria e otimizar os processos de gerenciamento de dados mestre. Meça e avalie continuamente a eficácia das iniciativas de MDM, identifique as lições aprendidas e implemente melhorias iterativas para melhorar a qualidade dos dados e as práticas de governança ao longo do tempo.

Seleção da melhor solução de MDM

Aqui estão algumas considerações importantes para se ter em mente ao avaliar soluções de MDM:

Necessidades e objetivos de negócios

Identifique as metas e os requisitos específicos de negócios que impulsionam a necessidade de MDM, como melhorar a qualidade dos dados, permitir uma melhor tomada de decisão ou garantir conformidade regulatória. Considere o escopo e a escala da sua iniciativa de MDM, incluindo os tipos de entidades de dados mestre (por exemplo, clientes, produtos, fornecedores) e a complexidade das relações e hierarquias de dados.

Fontes de dados e requisitos de integração

Avalie a diversidade e o volume de fontes de dados e sistemas em sua organização, incluindo ERP, CRM e sistemas legados. Avalie a capacidade da solução de MDM de integrar-se a esses diversos 

fontes de dados por meio de APIs, conectores e técnicas de virtualização de dados.

Capacidades de governança e qualidade de dados

Priorize soluções de MDM que ofereçam recursos robustos de gerenciamento da qualidade dos dados, como criação de perfil de dados, limpeza, padronização e enriquecimento. Procure recursos para estabelecer e aplicar políticas de governança de dados, incluindo gestão de dados, controles de acesso e trilhas de auditoria.

Flexibilidade e escalabilidade

Avalie a flexibilidade e a escalabilidade da solução de MDM para se adaptar às mudanças nos requisitos de negócios, volumes de dados e cenários tecnológicos. Considere se a solução de MDM é compatível com diferentes opções de implantação (por exemplo, no local, na nuvem, híbrida) e pode ser dimensionada para acomodar o crescimento futuro.

Experiência do usuário e facilidade de uso

Avalie a interface do usuário e a usabilidade da solução MDM, considerando as necessidades e os níveis de habilidade dos usuários técnicos e corporativos. Procure fluxos de trabalho intuitivos, painéis personalizáveis e controles de acesso baseados em funções para simplificar tarefas de MDM e promover a adoção pelo usuário.

Desempenho e confiabilidade

Avalie o desempenho e a escalabilidade da solução de MDM, incluindo sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e dar suporte ao processamento e às transações de dados em tempo real. Considere fatores como latência de dados, tempo de atividade e recursos de recuperação de desastres para garantir a confiabilidade do sistema MDM.

Total Cost of Ownership (TCO)

Calcule o custo total de propriedade da solução MDM, incluindo taxas de licenciamento inicial, custos de implementação, manutenção contínua e despesas de suporte. Considere fatores de longo prazo, como escalabilidade, aprisionamento de fornecedores e economia potencial com a melhoria da qualidade dos dados e eficiência operacional.

Reputação e suporte de fornecedores

Pesquise a reputação, a experiência e o histórico do fornecedor no fornecimento de soluções de MDM para organizações do seu setor ou vertical. Avalie os serviços de suporte ao cliente do fornecedor, incluindo treinamento, documentação e assistência técnica, para garantir o sucesso contínuo com a solução de MDM.

Considerações sobre conformidade e segurança

Certifique-se de que a solução de MDM esteja em conformidade com os regulamentos relevantes de privacidade de dados e padrões do setor, como GDPR, HIPAA e PCI DSS. Avalie os recursos de segurança da solução, incluindo criptografia, controles de acesso e mascaramento de dados, para proteger dados mestre confidenciais contra acesso ou violações não autorizadas.

Conclusão

O MDM usa uma combinação de processos, tecnologia e software para permitir que as empresas obtenham precisão, consistência e sucesso nos dados.

A Pure Storage facilita a adesão aos princípios de MDM ao fornecer uma infraestrutura de armazenamento de dados flexível e pronta para o futuro que faz armazenamento de maneira diferente. 

O Pure1® AIOps garante que você nunca perca nada com sua infraestrutura de armazenamento. Planeje-se para as necessidades futuras de desempenho e capacidade, otimize a eficiência de energia e proteja seus dados críticos sem custos extras.

Saiba mais sobre o Pure1AIOps .