Por que fazer a gestão de dados de fornecedores em sua empresa?

Fazer a gestão de dados de fornecedores é uma tarefa que pode depender de muitos recursos, passando pelo cadastro, limpeza de informações, análise de resultados, entre outros. Embora demande tempo e custo, é a melhor forma de preservar o fluxo da cadeia de suprimentos com profissionais qualificados e evitar perdas financeiras.

Se, em geral, a gestão de dados já ajuda a identificar os problemas, ao tratar dos dados dos fornecedores, a instituição irá se aprofundar em cuidar da qualidade, eficiência e confiabilidade de quem fornece produtos e serviços.

E como fazer isso? Ao longo deste artigo, vamos entender por que fazer a gestão de dados de fornecedores, seguindo os tópicos abaixo:

  • O que é a gestão de dados de fornecedores?;
  • Quais são os tipos de dados de fornecedores?;
  • Principais erros na gestão de dados de fornecedores?;
  • Qual a relevância do big data e data analytics na gestão de dados de fornecedores?;
  • A importância do data value de fornecedores;
  • Por que utilizar o master data cleansing?;
  • Entre outros

Uma boa leitura para você!

O que é gestão de dados de fornecedores? 

Gestão de dados de fornecedores se refere às informações sobre os parceiros da carteira da cadeia de suprimentos.

Dados como endereço, contato e contas bancárias são alguns dos registros fundamentais do portfólio, incluídos no cadastro de fornecedores. O objetivo de uma gestão é mantê-los atualizados no sistema.

Para preservar a qualidade, é fundamental que o responsável pelo gerenciamento saiba onde agrupar as informações. Por exemplo, se o fornecedor também for cliente, é preciso armazenar os dados em sistemas diversos para não gerar conflito.

Quais são os tipos de dados de fornecedores?

Os dados de fornecedores, também conhecidos como supplier data, são todos os registros gerados por um fornecedor. Eles correspondem tanto aos mais básicos quanto aos mais complexos, que podem ser:

  • dados financeiros de risco;
  • cumprimento ou não dos prazos estabelecidos;
  • qualidade dos serviços realizados;
  • possibilidade de quebra de cláusulas contratuais;
  • preços praticados;
  • estimativa de aumento;
  • dados sobre diversidade e economia inclusiva.

Porém, é preciso ter em mente que unicamente os dados nem sempre dão acesso direto a informações desse tipo. Na maioria das vezes, é preciso fazer a análise e a interpretação, por meio de quatro métodos:

  • análise preditiva: serve para prevenir alguns comportamentos e, assim, antecipar potenciais problemas;
  • análise prescritiva: aponta as melhores soluções, visando diminuir os riscos que podem comprometer o fluxo do negócio;
  • análise descritiva: descreve o cenário atual;
  • análise diagnóstica: faz o diagnóstico de alguma situação por meio de informações disponíveis.

Leia mais: Análise e interpretação de dados na gestão de empresas

Quais são os principais erros na gestão de dados de fornecedores? 

A gestão de dados começa pelo cadastro de fornecedores, que engloba todas as informações dos parceiros. Nesse processo entram a coleta, a seleção, a compilação, o uso e o descarte de informações.

Com base nessa definição, fica mais claro entender que se deve realizar a interpretação e análise dos dados. Caso o time de supplier data management, – gerenciamento de dados de fornecedores – não tenha realizado algum processo com sucesso, é possível surgir falhas, como:

  • dados incompletos ou desatualizados;
  • falta de verificação da autenticidade dos dados;
  • descumprimentos das bases legais da LGPD;
  • coleta de registros desnecessários;
  • falta de higienização da base de dados de fornecedores;
  • o não uso de ferramentas tecnológicas para a gestão.

Quais são as soluções para a gestão de dados de fornecedores?

Existem alguns métodos indispensáveis que servem para limpar, filtrar, limpar, coletar e higienizar dados. Vamos saber agora como fazer a gestão de dados de fornecedores:

A relevância do big data e data analytics na gestão de dados de fornecedores

Uma base de dados em compras se divide em dois recursos: data science e data analytics.

Basicamente, data science é um ramo do big data que serve para coletar e organizar os dados; enquanto o data analytics concentra-se em conectá-los para aplicar no setor de compras.

Em outras palavras, o cientista de dados prevê o futuro, buscando informações baseadas em dados, já o analista retira as informações mais relevantes.

Ou seja, o cientista faz perguntas para mapear o que irá acontecer adiante, enquanto o analista responde às questões, ou seja, está um passo à frente.

Essa aquisição de dados da empresa, seja de clientes, fornecedores ou de produtos e serviços, chamamos de data science procurement, que serve para tomar atitudes mais sólidas.

A importância do data value de fornecedores 

Após a identificação dos dados, existe um modelo de análise que se chama Data Value, que, em português, significa valor de dados.

Compreende-se, portanto, que data value de fornecedores — ou data value supplier — é o resultado da avaliação dos dados dos parceiros, o qual é obtido por meio de diferentes avaliações. O objetivo é mitigar potenciais riscos que podem afetar a cadeia de suprimentos.

Seguindo o ditado do matemático Clive Humby de que os dados são o novo petróleo, cuja reflexão dá a entender que as informações obtidas por uma empresa são tão valiosas quanto o combustível, pode-se compreender que os dados coletados devem ser refinados até achar os mais relevantes para um negócio.

Isso mostra que, após submeter os dados a um processo de refinamento, será possível obter insights para favorecer o negócio.

Tratando-se especificamente de fornecedores, o time de gestão de dados pode encontrar comportamentos e históricos negativos para a cadeia de suprimentos, além de outros riscos graves, como:

  • falência do parceiro de negócio;
  • incapacidade de cumprimento de prazos;
  • falta de desempenho operacional.

Por outro lado, durante o processo de data value de fornecedores, é possível constatar:

  • a capacidade de atender às solicitações dentro do tempo estipulado;
  • o cumprimento integral dos contratos firmados;
  • o impacto positivo do preço do fornecedor no orçamento da companhia;
  • mudanças de valores cobrados, considerando determinados períodos, como anual.

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Para que serve Data Classification? 

Data Classification trata-se de separar as informações em grupos. 

Esses grupos servem para classificar os dados em graus de “sensibilidade”.

Por exemplo, um dado de baixa sensibilidade, como o telefone de um fornecedor, não será inserido no mesmo grupo que um dado de alta sensibilidade, como saber das demais empresas que o parceiro prestou serviços, entende?

Desse modo, a Data Classification promove a segurança e protege os dados, diminuindo os riscos e conservando os mais valiosos. 

Por que utilizar o Master Data Cleansing?

O processo de Master Data Cleansing, que pode ser traduzido por limpeza ou varredura de dados, trata-se de filtrar os principais dados de uma empresa, garantindo que permaneçam apenas os mais qualificados.

Durante o tempo de vida de uma instituição, é muito comum que os dados acumulados percam sua qualidade e confiabilidade, por essa razão, é fundamental manter uma proteção de dados ativa.

Ao longo do percurso, alguns fornecedores deixam de existir e outros são modificados, interferindo no fluxo da cadeia de suprimentos.

Em instituições que trabalham com estoques de materiais e mercadorias, dados arriscados podem gerar perdas significativas, como, por exemplo, produtos que não existem mais (e a empresa não sabe), falso estoque ou a sensação de que o estoque acabou, mesmo que ainda tenham materiais disponíveis.

Desse modo, o processo de Master Data Cleansing se concentra em promover mais qualidade aos dados por meio de uma governança e de ferramentas capazes de agilizar a captação e limpeza de informações.

Logo, o Master Data Cleansing pode detectar:

  • um estoque desatualizado com fornecedor não mais disponível;
  • estoque com produtos não mais comercializados;
  • estoque falsamente vazio, mesmo ainda contendo produtos, entre outros.

Todos esses erros resultam em queda de orçamento e de reputação da empresa, principalmente se persistir o erro ao longo de muito tempo.

Veja também: Master Data Cleansing: o que é e como deve ser feito?

Assista ao nosso 1º Linkana Talks, onde abordamos a importância do programa de diversidade de fornecedores, ESG, inclusão, economia inclusiva, entre outros assuntos:

Como fazer a higienização de base de dados de fornecedores? 

A higienização é um processo importante para a gestão de dados de fornecedores, pois garante maior segurança para a tomada de decisões, como a exclusão de parceiros indesejáveis.

O objetivo da higienização da base de dados de fornecedores é manter o cadastro dos profissionais atualizado, a fim de que facilite o dia a dia da companhia, bem como decidir a contratação de um fornecedor em momento emergencial.

A dúvida então é: como fazer a higienização da base de dados de fornecedores adequadamente?

Empresas de grande porte não podem contar com processos manuais, pois eles são lentos  e impraticáveis. Desse modo, a maneira mais indicada é utilizar a tecnologia.

Recursos como Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, por exemplo, deixam o processo muito mais rápido e preciso.

Para ajudá-lo, o software de gestão de fornecedores da Linkana conta com funcionalidades que ajudam a higienizar os dados, tais como:

  • análise de dados públicos e risco: permite automatizar a coleta de informações, validar pendências e a monitorar informações cadastrais;
  • gestão de base ativa: renova automaticamente dados públicos, controla documentos vencidos e emite alertas de pendências.

Faça como estes casos de sucesso Nubank, Mitre, Nivea, Cervejaria Ambev e Porto Seguro, que resolveram todos os seus problemas de procurement com a solução da Linkana.

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Leo Cavalcanti

Leo Cavalcanti

Advogado, especialista em Planejamento Tributário e Finanças, soma mais de 05 anos de experiência com rotinas de auditoria empresarial e tributária, além de conhecimento em controladoria e práticas de departamento jurídico corporativo. Atualmente é CEO e um dos co-fundadores da Linkana.

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