Descubra como o augmented data management pode melhorar a qualidade de seus processos de gerenciamento de dados mestre e reduzir custos
A competição no ambiente digital de hoje é intensa. Desde que o matemático britânico Clive Humby cunhou a frase “Os dados são o novo petróleo”, seis anos atrás, a transformação digital e o big data tiveram impactos profundos na forma como a maioria das empresas opera. Embora a lógica convencional diga que mais dados (como mais petróleo) equivaleria a mais poder de mercado e uma organização mais valiosa, a realidade é que o caminho para o valor não é tão simples.
Certamente, dados de negócios de fontes externas ou internas, bem como outros tipos de dados que não são big data, podem ser um ativo. No entanto, é importante ter em mente que o valor dos dados não está relacionado à captura e armazenamento desses dados, mas algo deve ser feito com os dados para torná-los valiosos.
Cada vez mais, as empresas estão recorrendo ao gerenciamento de dados aumentados – aproveitando os recursos de automação de dados, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) – para aumentar sua diferenciação competitiva. Sem dúvida, há economias a serem realizadas e receitas a serem capturadas com essa abordagem.
Pedimos a Jesper Grode, Diretor de Inovação da Stibo Systems, para fornecer informações sobre os benefícios do gerenciamento de dados aumentados e como as empresas podem incorporá-lo em seus processos existentes de gerenciamento de dados mestre.
Primeiro, vamos começar com o básico. O que é gerenciamento de dados aumentados?
De acordo com a University of Twente, “o gerenciamento de dados aumentado é a aplicação de inteligência aumentada para aprimorar os recursos de gerenciamento de dados. Inteligência aumentada ou aumento da inteligência é a conceituação centrada no ser humano da inteligência artificial, enfatizando o aprimoramento da inteligência humana com a tecnologia cognitiva.
O objetivo é alavancar os recursos de IA para complementar a inteligência humana no aprendizado e na tomada de decisões, em vez de substituí-la. Em suma, o gerenciamento de dados aumentados é definido como a aplicação de inteligência artificial centrada no ser humano para aprimorar os recursos de gerenciamento de dados”.
Em nossa opinião, o principal benefício do gerenciamento de dados aumentado é que ele pode ajudá-lo a obter os dados certos, no lugar certo e na hora certa, tornando sua empresa mais eficiente e, ao mesmo tempo, reduzindo os custos gerais.
Como o gerenciamento de dados aumentados (augmented data management) se alinha ao gerenciamento de dados mestre (master data management) e por que isso é importante?
O gerenciamento aumentado de dados mestres aplica técnicas de ML e IA ao gerenciamento de dados mestres. Isso permite que as empresas refinem os dados mestre para atingir dois objetivos principais: otimizar suas operações de negócios para serem executadas com mais eficiência e transformar seus negócios para impulsionar o crescimento.
Em termos de otimização de negócios, isso pode ser alcançado de várias maneiras usando o augmented master data management. Primeiro, há maior eficiência. Com o gerenciamento aprimorado de dados mestre, as empresas podem simplificar os processos de negócios, o que reduz o tempo necessário para trabalhar nas atividades, aumentando assim a eficiência e potencialmente levando a economia de custos.
O gerenciamento aprimorado de dados mestres também pode melhorar a capacidade de cumprir os regulamentos. O número de regulamentações e exigências das empresas vem aumentando; por exemplo, vimos isso recentemente com relatórios ESG e leis de privacidade. Do ponto de vista dos dados, pode ser tedioso e complexo para as empresas cumprir esses regulamentos. Estabelecer automação de dados para garantir a conformidade pode ajudar a construir a fidelidade do cliente B2B e, se feito corretamente, fornecer garantia de que as regras de privacidade do consumidor estão sendo seguidas.
Além disso, o gerenciamento aprimorado de dados mestres pode fortalecer a prática de gerenciamento de riscos de uma empresa. Com a governança de dados implementada para automatizar processos manuais propensos a erros, as empresas reduzem o risco de violações regulatórias e multas.
Descobrimos que as empresas geralmente iniciam suas jornadas de gerenciamento de dados melhorando a eficiência dos negócios, pois isso ajuda a manter os custos sob controle e melhora a lucratividade. No entanto, essa abordagem tem menos benefícios de receita do que alavancar o augmented data management para transformar o negócio para impulsionar o crescimento.
Vamos falar mais sobre os benefícios na receita. Como as empresas estão aproveitando o gerenciamento aprimorado de dados mestres para impulsionar o crescimento dos negócios?
Em termos de transformação de negócios, a maioria das empresas começa suas iniciativas de transformação digital dentro de suas próprias quatro paredes e, aos poucos, amplia seus esforços de digitalização, aproveitando dados e novos recursos digitais para expandir seus negócios e capturar novas oportunidades. Foi comprovado que o gerenciamento aprimorado de dados mestre impulsiona o crescimento de várias maneiras.
Em primeiro lugar, pode ser usado para permitir a visibilidade do ecossistema e dos canais do fornecedor para apoiar compras inteligentes e alinhamento com os compromissos ESG. Em segundo lugar, pode ser aproveitado para dar suporte à entrega de experiências excepcionais ao cliente. Aproveitando a automação de dados e o gerenciamento aprimorado de dados mestres, as empresas podem usar dados confiáveis para conduzir experiências personalizadas e consistentes para construir a confiança do consumidor e a lealdade de longo prazo.
Por fim, o augmented master data management pode aumentar a agilidade dos negócios e acelerar as iniciativas de transformação digital, o que pode levar ao crescimento das vendas. As empresas que podem girar rapidamente para expandir seu escopo de negócios usando recursos digitais estão prontas para o sucesso. As oportunidades potenciais de receita incluem o uso de dados para fazer parceria com outras empresas, a criação de recursos adicionais baseados em dados em produtos existentes ou até mesmo o aproveitamento de dados para criar novos produtos para alcançar clientes digitais.
Do ponto de vista do processo, quais são alguns casos de uso para gerenciamento de Augmented Master Data Management?
Existem vários casos de uso relacionados a processos. Todas as organizações precisam integrar dados; esses dados podem vir em formatos regulares, enquanto outros dados fornecidos pelos fornecedores podem estar incompletos ou não formatados. O gerenciamento de dados mestre aumentado pode ajudar no tedioso processo de formatação necessário antes que os dados possam ser integrados.
Além disso, os dados precisam ser categorizados, e a automação de dados alimentada por IA pode ajudar a categorizar adequadamente os itens no segmento certo e garantir o posicionamento correto para cima e para baixo na hierarquia. Por fim, o mapeamento de itens, que pode ser um processo potencialmente oneroso para administradores e analistas de dados, pode ser parcial ou totalmente automatizado para garantir um mapeamento consistente para outros conjuntos de dados dentro da organização.
Alguns casos de uso incluem classificadores de padrões da indústria não supervisionados, classificação automatizada supervisionada, mapeamento automatizado e imputação de dados.
Como as empresas podem usar o gerenciamento de dados mestre aumentado para melhorar a qualidade de seus dados?
Para grandes organizações, pode ser incrivelmente difícil manter a consistência do conteúdo em todos os seus produtos. O gerenciamento aprimorado de dados mestre pode ajudar as organizações a automatizar o processo de enriquecimento de conteúdo e garantir que os dados sobre produtos, clientes, fornecedores ou outros dados de negócios atinjam padrões de qualidade com base nas regras de negócios da empresa.
Alguns casos de uso incluem a geração consistente de abreviações de produtos por meio de processamento de linguagem natural, detecção de anomalias e outliers e geração de linguagem natural a partir de dados brutos.
Quais são as possíveis desvantagens para empresas que não têm um plano para seus dados ou ainda não estão usando métodos de automação de dados?
Existem vários. Sem uma estratégia de dados, os dados fluem de forma inconsistente para os indivíduos e pelas áreas funcionais de uma organização, criando bolsões de dados, geralmente chamados de silos de dados. Alguns desses dados nunca são usados, alguns são usados de forma ad hoc e uma pequena parte é absorvida em uma estrutura de BI para auxiliar no relatório de eventos. Embora alguns dos dados possam ser controlados, é altamente provável que todas as fontes de dados não sejam controladas. Na verdade, muitos membros importantes da equipe podem nem estar cientes de todos os dados disponíveis. Infelizmente, essa abordagem de dados é comum em vários setores.
Uma estratégia de dados corporativos resolve isso informando aos profissionais de dados como cada tipo de dados é gerenciado, governado e usado na análise. Sem esse foco e alinhamento, os cientistas e analistas de dados podem gastar muito tempo encontrando dados, verificando-os e tornando-os adequados para uso – desperdiçando preciosos talentos analíticos. Identificar os casos de uso de Augmented Data Management corretos pode remover a carga tediosa de gerenciamento de dados dos profissionais de dados, permitindo que eles façam um trabalho mais valioso.
Há também o custo de ficar para trás.
Os consumidores e as empresas tornaram-se mais digitais; você vê isso em como eles interagem, compram, descobrem novos produtos, socializam e até mesmo aproveitam seu tempo de lazer. Cada uma dessas atividades gera um rio de dados, que podem potencialmente ser usados pelas empresas para criar formas novas e mais precisas de entender o mercado, seus clientes e as atividades digitais de seus clientes. Esses novos insights podem ajudar as empresas a fazer previsões mais informadas sobre comportamentos futuros e melhorar os esforços de segmentação de clientes.
As empresas que dependem de seus talentos de dados para fazer o trabalho pesado podem correr o risco de ter recursos limitados, enquanto aquelas que acompanham o mercado começaram a criar e executar uma estratégia híbrida de dados de IA e inteligência humana. De fato, as empresas consideradas líderes digitais têm 3x mais lucratividade do que seus pares de acordo com a Accenture. Infelizmente, as empresas que carecem de recursos digitais e maturidade analítica em relação a seus pares provavelmente encontrarão obstáculos adicionais para o sucesso futuro.
Como as empresas podem incorporar o gerenciamento de dados mestre aumentado em seus processos de gerenciamento de dados existentes?
As empresas podem incorporar o gerenciamento de dados mestre aumentado (augmented master data management) perfeitamente em suas atividades atuais de gerenciamento de dados, automatizando processos que permitem acelerar o ritmo dos negócios. Como parte de sua jornada de gerenciamento de dados, eles poderão testar maneiras de automatizar seus processos de gerenciamento de dados mestre e melhorar a qualidade dos dados, resultando em melhores dados e mais economia de custos.
AI & ML – Então, o que é todo esse hype?
Décadas de experiência em gerenciamento de dados mestre, tecnologias, pessoas e processos levaram Jesper Grode a sua função atual, liderando os esforços de inovação da Stibo Systems. Ele tem um foco particular em MDM multidomínio, MDM aumentado e adoção de tecnologia. Sendo responsável por iniciativas estratégicas em inovações de produtos em toda a empresa, ele está constantemente buscando aumentar o valor das ofertas de produtos para clientes e parceiros. Jesper vem de cargos anteriores como Diretor de Estratégia de Produto, Chefe de Seção de P&D, Diretor de Serviços Profissionais e Professor Associado em uma universidade dinamarquesa.
