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

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.

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.