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

Com a disseminação de boas práticas modernas de gestão das cadeias de demanda e suprimento, algo se tornou cada vez mais evidente: o desafio em conseguir garantir a qualidade dos dados. 

O desafio de manter seus dados com qualidade tem muitas vezes seu valor subestimado, dado que além de necessitar de conhecimento em técnicas como Data Cleansing, é comum alegarem que é um desafio difícil e custoso demais para superar.

Mas boas práticas modernas e ferramentas novas de Analytics conseguem ajudar as empresas a tornarem um processo como o de Data Cleansing cada vez mais prático, rápido e barato.

Se você quer entender o que é Master Data Cleansing, qual a sua importância, boas práticas de como deve ser feito e os pontos positivos de fazê-lo, continue a leitura!

O que é Master Data Cleansing?

O processo de Master Data Cleansing, como o próprio nome em inglês sugere – limpeza de dados, em tradução livre –, é o processo de “limpar” os principais dados de uma empresa. Ou seja, aqui se centra o processo de garantir que os dados estejam de acordo com um critério mínimo de qualidade.

Com o passar do tempo em uma instituição, é comum que os dados acumulados ao longo dos anos comecem a perder sua qualidade e confiabilidade, por isso é importante também sempre manter uma proteção de dados ativa. Alguns fornecedores deixam de existir, alguns produtos são modificados, alguns produtos mudam para novas versões e as antigas deixam de ser comercializadas, entre outras situações.

Em uma instituição que lida com estoques de materiais e mercadorias, esse processo pode se tornar ainda mais crítico, dado que a falta de qualidade dos dados podem gerar perdas reais de negócios. 

Essas perdas podem ser, por exemplo, derivadas da disponibilização de um produto que não existe mais, um falso estoque que não existe ou até mesmo um sinal de que o estoque acabou quando ainda há disponível, gerando uma compra excessiva daquele determinado produto ou material.

Assim, o processo de Data Cleansing se centra em prover mais confiabilidade e qualidade aos dados, por meio de um processo que vai além da governança deles, mas também entra no uso de ferramentas de Analytics modernas capazes de auxiliar no processo e, em última instância, na criação de uma cultura de Master Data Cleansing na empresa.

Por que o Master Data Cleansing é importante?

Data Cleansing é uma prática importante dentro de qualquer negócio, trata-se do processo de garantir de fato confiabilidade e qualidade nos seus dados. Ou seja, isso se traduz, na prática, em ganhos reais no negócio.

Para ilustrar melhor esta importância, vamos pegar alguns exemplos práticos do que pode ocorrer caso uma empresa não implemente o processo de Master Data Cleansing rotineiramente:

  • É possível que o estoque esteja desatualizado, contando com fornecedores que não estão mais disponíveis;
  • É possível que o estoque esteja contando com produtos e materiais que não são mais fornecidos e/ou comercializados;
  • É possível que o estoque esteja constando falsamente como “vazio”, quando ainda há daquele produto;
  • É possível que o produto tenha suas características desatualizadas, como tamanho e cor;
  • É possível que uma linha de produtos tenha sido inteira alterada para uma nova linha;
  • É possível que o estoque esteja constando o item como disponível, mas não há mais dele no estoque.

E todos esses erros que derivam de uma baixa qualidade na hora de tratar os dados resultam em situações que afetarão o negócio negativamente, especialmente se somadas ao longo das semanas e meses.

Leia também: Como fazer a curva ABC e aplicar na gestão de estoque da sua empresa.

Como deve ser feito?

Há diversas formas de se fazer Data Cleansing, mas existem boas práticas que podem tornar o processo muito mais rápido e menos custoso, facilitando que ele seja executado rotineiramente.

O primeiro ponto que precisa ser destacado é a recomendação do uso de ferramentas de Analytics que facilitem a identificação de potenciais divergências nos seus dados. Além disso, uma boa prática é se apoiar em um template que garanta uma padronização dos dados, seja ele baseado em uma convenção como ISO 8000:115 ou feito de maneira personalizada pela empresa.

Ao executar o processo de auditoria dos dados junto a um template, é esperado que uma série de divergências já sejam corrigidas automaticamente, como a correção de erros de digitação, padronização no nome dos produtos – exemplo “Bicicleta-Vermelha” ao invés de “Bicicleta—Vermelha” –, uso de maiúsculo e minúsculo, entre outros.

É interessante destacar que ainda há espaço para a correção de erros mais sutis, como identificação de classes e subclasses, comparação de itens considerando sinônimos, etc.

Por fim, para de fato incorporar o Data Cleansing como uma rotina, é importante endereçar questões de gestão de Dados, especialmente da “Master Data”, ou seja, dados core da sua empresa.

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Quais são os pontos positivos de fazê-lo?

Os benefícios de se fazer Master Data Cleansing são claros, pois esse processo está inerentemente ligado com a oferta de dados mais atualizados e com maior qualidade e confiabilidade.

Assim, torna-se simples entender que tendo dados mais assertivos, toda a cadeia se beneficia, sendo possível experienciar os seguintes efeitos positivos: 

  • Garantir que o estoque está no tamanho adequado; 
  • Experienciar menos “falsos” estados de estoque, como um falso estoque vazio e/ou falso estoque disponível e gerar uma ruptura de estoque
  • Diminuição de custo de compra, dado que a empresa somente comprará quando realmente for necessário.

Para além de processos manuais e simplórios, como o uso de uma planilha do Excel, quando o processo de Data Cleansing é considerado core para a empresa, há vários efeitos positivos no negócio que resultam em economia de custos e melhor alocação de recursos.

A adoção de padrões e boas práticas já aceitas no mercado deve se tornar uma prioridade para quem quer de fato experienciar os efeitos positivos de se ter o processo de Master Data Cleansing na empresa.
Se você se interessa por assuntos como esse, uma dica de leitura para aprimorar a cadeia de suprimentos da sua empresa com inteligência artificial.

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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