Como e por que escolher indicadores-chave para o MDM | Midas Solutions

Equipes de sucesso de MDM (Master Data Management) usam os KPIs (Key Performance Indicators) para avaliar a facilidade de configuração e mudanças de dados no sistema, e a integridade dos dados. 

Quantificar e monitorar a qualidade dos dados é a prioridade de quem gerencia dados mestres.

Uma das razões pelas quais a implementação do gerenciamento de dados mestres pode falhar é pela falta de métricas específicas conectando a funcionalidade dos dados mestres com os resultados da empresa.

Os KPIs são desenvolvidos para medir a performance, otimizar o funcionamento e sucesso da habilidade da empresa de ser uma líder de mercado.

E fazer isso por meio da interpretação dos dados coletados de diversas fontes, como vendas, atendimento ao cliente ou marketing.

É importante ressaltar que o trackeamento desses indicadores-chave deve incluir a governança de dados, controle e segurança, especialmente de dados sensíveis. 

Também é preciso incluir o desenvolvimento de uma base de dados, uma comparação entre o desenvolvimento e implementação do MDM versus o tempo de análise e interpretação dos dados coletados. 

Dados mestre são um ativo estratégico do seu negócio, então é importante assegurar que você está tratando eles dessa forma.

Por isso, com as ferramentas corretas para determinar a origem dos problemas que impedem a geração de dados de qualidade, a equipe de gerenciamento de dados mestres consegue diminuir os custos da operação e aumentar a satisfação do cliente.

Continue lendo para conferir a checklist dos KPIs que você precisa acompanhar!

Leia também: Como a escolha de parceiros impacta o risco reputacional das empresas

Governança de dados para o MDM

A governança de dados pode ser entendida como um passo anterior ao Master Data Management.

Isso porque, é comum que as empresas tenham mais de um sistema que abastece a base de dados que será gerenciada.

O trackeamento de KPIs entra como uma das medidas essenciais para atingir dados de qualidade no que entendemos como golden record, ou seja, a base de dados final, onde culminam todas as informações coletadas pelos outros sistemas. 

Confira outras medidas essenciais da governança de dados, que podem agilizar o MDM:

1. Ter uma equipe dedicada ao cumprimento das regras, tanto em relação aos dados mestre quanto às regras da empresa. Essas pessoas são responsáveis por manter o que é chamado de golden record, ou seja, a base de dados final, onde culminam todas as informações coletadas pelos outros sistemas.

2. Determinar um catálogo de terminologias, com definições e direcionamentos, em relação aos dados e ao negócio em si, isso para que não haja nenhuma confusão de processos para a equipe ou parceiros

3. Documentar as políticas da empresa é obrigatório para que a aquisição e armazenamento de dados mestres não prejudiquem, mas sim preservem a empresa

4. Definir como acontecerá a consolidação e integração dos dados, isso inclui categorização, quantidade de caracteres e tudo que possa prejudicar a compreensão do sistema em relação a aquisição de informações.

Perguntas importantes para você identificar os KPIs necessários

Existem diversos KPIs que podem ser acompanhados durante o processo de gerenciamento de dados mestres, então é necessário que você saiba identificar quais são essenciais para você.

Veja algumas perguntam que podem ajudar a nortear essa  escolha:

Seus dados de origem são bons? A qualidade dos seus dados está melhorando? Se não, quais fontes estão contribuindo para a qualidade ruim? 

Para entender se seus dados estão realmente melhorando e se mantendo assim é necessário manter um histórico das fontes originais, a partir disso é possível identificar a origem dos problemas e agir para consertá-los

Seus dados estão atualizados? Eles estão atualizados o suficiente para apoiar suas operações e análises essenciais?

Manter dados irrelevantes, sejam eles de pessoas ou parceiros que não tem mais conexão com a empresa, podem interferir na sua performance, na qualidade dos seus indicadores chave e gerar uma revisão manual desnecessária dos dados. é importante focar os esforços nos dados atuais e de alto valor

Seus dados são úteis? Você consegue automatizar mais a coleta dos dados sem impactar a qualidade? 

Se você tem um histórico de como as decisões e ações foram tomadas no passado pelos seus parceiros, você consegue automatizar decisões futuras e reduzir esforços e custos manuais

Seus dados estão completos? Enriquecer seus dados beneficiaria seus processos? 

Antes de acrescentar campos é preciso ter certeza que as informações geradas por essas novas demandas serão úteis, se não você pode estar arriscando um grande investimento que tem pouco impacto

Qual é a precisão dos seus dados? Seus dados são tão exatos quanto poderiam ser? 

Dados incorretos podem fazer com que essas informações deixem de ser usadas em iniciativas essenciais da empresa. 

Para reforçar a importância da exatidão dos dados mestre através da sua empresa, você precisa de métricas que demonstram as melhorias ao longo do tempo, então é importante documentar o passo a passo do processo.

Checklist de KPIs para o Master Data Management

Agora é o momento de conferir o checklist de KPIs que podem ser aplicados a sua empresa!

• Porcentagem de cadastros com dados incompletos ou com dados faltantes
  A porcentagem de fornecedores ou clientes atuais  com dados incorretos ou sem dados no sistema da empresa

• Porcentagem de cadastros duplicados ou com dados duplicado
• Porcentagem de novos cadastros com dados incompletos ou dados faltantes
  Porcentagem de novas contas de fornecedores ou clientes que têm campos de dados não preenchidos ou dados insuficientes

• Tempo de criação de um novo cadastro
  Qual a média de tempo necessária para criar o cadastro de um novo cliente ou fornecedor, incluindo a aquisição de dados, registro e aprovação

• Número total de cadastros corrigidos
  O número de cadastros que tiveram dados corrigidos ou preenchidos no último mês pelos responsáveis do MDM (Master Data Management)

• Média de tempo gasto para a correção dos cadastros
• Falsos negativos e Falsos positivos
  Cadastros que não tem a mesma identificação, mas deviam estar juntos por pertencerem à mesma empresa e cadastro que compartilham a mesma identificação, mas não deveriam estar conectados

• Verificação de consistência
  Verificar qual o nível de consistência dos dados, comparando sua base de armazenamento às fontes de origem

• Custos de implementação do MDM 
• Catalogação de relatórios
  Todas as informações relatadas em um documento devem ser identificadas e registradas de acordo com a sua origem

• Porcentagem de uso dos dashboards
  A porcentagem de painéis que foram criados para auxiliar no gerenciamento que realmente são usados e acessados

• Tempo de produção de relatório
  A média de tempo necessária para gerar um relatório, desde as reunir informações relevantes até a geração do documento em si, de acordo com o que foi solicitado

• Definir de forma colaborativa quais serão os usos dos dados mestre
  Assegurar que os dados serão adquiridos, armazenados  e excluídos de forma correta, incluindo processos padrão e uso das métricas

• Definir, desenvolver, comunicar clara e efetivamente, implementar, manter e defender o uso e abastecimento de dados mestres em um nível gerencial
  Quanto mais elevada esta métrica, maior a chance de pessoas com alto nível de decisão na empresa defenderem o projeto

• Alinhar a integração e necessidade de dados com compliance
  A aquisição de dados deve estar de acordo com as regras de compliance definidas para a empresa como um todo para garantir a segurança do processo

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