8 principais erros na gestão de dados de fornecedores
Fazer uma boa gestão de dados nem sempre é fácil. Por isso, é comum, e até esperado, que alguns erros sejam cometidos nesse processo. O problema é que essas falhas podem ser bastante significativas para a empresa, resultando, inclusive, em perdas financeiras importantes.
Por essa razão, o ideal é evitar ao máximo erros de supplier data management, para que impactos negativos tais como decisões equivocadas, formação de uma cadeia de suprimentos menos diversificada, entre outros relacionados, não afetem a dinâmica do negócio.
Mas como você pode fazer isso? Conhecer os principais erros da gestão de dados de fornecedores é o primeiro passo. Em seguida, é essencial entender as consequências que esses equívocos causam para, no final, identificar meios de evitá-los.
Siga a leitura deste artigo e confira, agora, todos esses pontos sobre como fazer uma boa e eficaz gestão de dados de fornecedores.
Quais são os principais erros na gestão de dados de fornecedores?
Antes de falarmos sobre quais são os principais erros na gestão de dados de fornecedores que podem ser cometidos, é preciso deixar claro o que contempla esse tipo de gerenciamento, especialmente pelo fato que ele difere da gestão de informação.
Por gestão de dados entenda o gerenciamento dos registros relacionados a algo — no caso, o cadastro de fornecedores — isso inclui a coleta, a seleção, a compilação, o uso, e até o descarte dos dados.
Com base nessa definição, isso significa que a gestão de informações se refere à interpretação e à análise posterior desses dados, os quais foram inseridos em um sistema específico para a sua centralização.
Com isso em mente, fica mais fácil entender que as principais falhas que podem ocorrem em um processo de gerenciamento de dados são:
trabalhar com dados incompletos e/ou desatualizados;
não verificar a autenticidade e a veracidade dos dados;
não tratar os dados adequadamente, a exemplo do descumprimento das bases legais da LGPD;
não se atentar à qualidade dos dados, coletando registros desnecessários para os processos da empresa;
deixar de atualizar os dados periodicamente;
usar sistemas que gerem dificuldade de acesso ou de recuperação;
não fazer a higienização de dados (data cleaning) adequada, que é a limpeza de dados inválidos, corrompidos ou pouco informativos;
não usar soluções tecnológicas próprias para esse tipo de gestão.
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Quais impactos os erros de supplier data management podem gerar?
A análise e interpretação de dados pode ser considerado o ponto de partida para a formação de uma supply chain sólida. Um dos motivos é que, por meio do recolhimento de registros dos fornecedores e averiguação do que foi apresentado, se determina se um fornecedor é ou não um potencial parceiro de negócio.
Por conta disso, se a gestão de dados é iniciada com erros, a tendência é que todos os processos seguintes sigam a mesma linha, afetando negativamente toda a dinâmica da companhia.
Consequentemente, não apenas seu desempenho interno é comprometido, mas também o relacionamento com os clientes finais, visto que uma cadeia de suprimentos ineficaz reflete no tempo de finalização e de entrega de produtos e serviços.
Mas, além desses pontos, há outros erros no gerenciamento de dados de fornecedores que podem impactar, e muito, uma empresa.
Entre os que merecem a sua atenção estão:
tomadas de decisão equivocadas;
menos diversificação na formação da cadeia de suprimentos;
desperdício de tempo e de mão de obra;
perdas financeiras.
Os 4 principais impactos dos erros de supplier data management
Tomadas de decisão equivocadas
Tomadas de decisão baseadas em dados geram resultados melhores e mais satisfatórios, isso não é segredo para ninguém, concorda? E o motivo para essa afirmação é bastante claro: quando se tem bases concretas para decidir algo, as chances de falhas são bem menores, visto que o "achismo" é deixado de lado e há um embasamento concreto para as deliberações.
Porém, é essencial ter em mente que quando a base de dados não é gerenciada corretamente e gera erros como os que mencionamos, tudo o que é definido tendo esse pilar se torna impreciso e, por sua vez, equivocado.
Menos diversificação na formação da cadeia de suprimentos
Uma supply chain diversificada evita, por exemplo, que a empresa fique dependente de um único fornecedor. Situações como essa podem comprometer os processos da companhia, especialmente se esse fornecedor em questão tiver problemas com entregas, qualidade dos serviços prestados, entre outros relacionados.
Uma forma de melhorar a cadeia de suprimentos é ter um leque mais amplo de potenciais parceiros de negócios, e isso só é possível com a formação de uma base cadastral qualificada.
Entretanto, mais uma vez, se a gestão de dados de fornecedores tiver erros, a criação desses cadastros será comprometida, dificultando a identificação e a contratação de bons fornecedores.
Desperdício de tempo e de mão de obra
Pense em um monte de dados de fornecedores incompletos, desatualizados, irrelevantes e imprecisos. Para corrigi-los é necessário tempo e mão de obra, concorda?
Isso leva ao aumento de custos operacionais, além de comprometer a produtividade dos funcionários envolvidos, tirando-os de atuações e execuções de tarefas que podem ser mais importantes e significativas para o crescimento da empresa.
Perdas financeiras
A soma de tudo isso, consequentemente, tende a levar a perdas financeiras, as quais podem ser bastante expressivas para a empresa, dependendo do ocorrido.
Esses prejuízos monetários podem ser decorrentes da contratação de fornecedores desqualificados, com processos obsoletos, custos elevados, entre outros relacionados.
Dica extra! Tenha em mente que fornecedores ruins tendem a impactar seriamente a saúde do seu negócio. Por isso, fazer uma boa avaliação de desempenho é essencial antes de fechar parcerias.
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Como evitar erros de supplier data management?
Uma boa maneira de evitar erros de supplier data management é utilizar as ferramentas certas, a exemplo das que usam inteligência artificial na análise de dados.
Esse recurso ajuda a otimizar processos, ao automatizar a coleta, o registro, a classificação e a análise dos registros.
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