O que é master data management? Tudo o que profissionais de dados precisam saber

O que é master data management?

Componentes do master data management. Fonte: STIBO Systems

Master data management é o processo de criar um registro único para cada entidade de negócio, como cliente, loja ou produto, a partir de diferentes fontes de dados e aplicações internas e externas. Isso oferece uma visão precisa dos dados da organização por meio do registro mestre.

Suponha que você trabalhe em uma empresa onde precisa analisar dados de clientes. Você percebe que os dados de um cliente específico — digamos, Joseph — estão espalhados por várias fontes e sistemas. Porém, há alguns problemas e inconsistências nesses dados:

• Convenções de nomenclatura inconsistentes: Diferentes sistemas e departamentos registraram o mesmo cliente com variações no nome (Josef, Joe, Joey).
• Múltiplos identificadores: Joseph usou vários endereços de e-mail para fazer compras, o que pode levar a registros fragmentados e duplicados.
• Discrepâncias de dados: Pequenas diferenças em IDs de produto entre sistemas podem dificultar o acompanhamento preciso de transações e comportamentos do cliente.

Devido a essas discrepâncias, podem existir entradas duplicadas, tornando difícil formar um retrato claro de Joseph.

Mas digamos que sua organização siga as melhores práticas de master data management. Nesse caso, você observará que todos os dados críticos sobre Joseph estariam vinculados a uma única fonte de verdade ou ponto comum de referência, que chamamos de registro mestre. Isso ajuda você a identificar rapidamente esse cliente específico no seu conjunto de dados.

Quais são os principais componentes do master data management?

Os componentes comuns do MDM incluem consistência semântica, sincronização, stewardship de dados, qualidade de dados e mais. Vamos ver cada um deles.

1. Consistência semântica

A consistência semântica define e aplica um padrão consistente de formatação e interpretação dos dados para processamento e análise sem atritos. Por exemplo, você trabalha em uma varejista XYZ que possui um sistema de master data management.

Ao olhar para os dados de vendas do e-commerce, você vê o termo “desconto do cliente”, que indica uma redução percentual no preço no checkout.

Mas tem um porém.

Ao analisar os dados do programa de fidelidade, o termo “desconto do cliente” indica pontos de recompensa ganhos em compras anteriores que podem ser resgatados no futuro.

Uma forma de alcançar consistência semântica é identificar homônimos (mesma palavra, significados diferentes) e estabelecer regras de negócio para o termo "dados do cliente" em cada contexto específico.

2. Sincronização de dados

Sincronização de dados entre diferentes sistemas. Fonte

A sincronização de dados mantém todas as informações atualizadas e garante que quaisquer alterações sejam refletidas corretamente em todo o repositório de dados mestres.

Por exemplo, quando novos clientes assinam um serviço por assinatura, eles preenchem seus dados no cadastro online. Feito isso, a sincronização de dados mestres faz o seguinte:

• Identificação de novo registro de cliente: Reconhece que um novo cliente se cadastrou e que um novo registro foi criado.
• Transformação de dados: Converte os dados do novo cliente para um formato e estrutura padronizados que atendam aos requisitos do sistema de faturamento. Esta etapa é essencial para manter a consistência entre sistemas.
• Entrega de dados: Envia os dados transformados do cliente para todos os sistemas conectados relevantes, como o sistema de faturamento e o portal do cliente.
• Integração de dados: Cada sistema conectado então integra os dados recebidos do cliente em seu respectivo banco de dados, garantindo que todos tenham as informações mais recentes e consistentes.

3. Data stewardship

Data stewardship refere-se à responsabilidade e à titularidade atribuídas a departamentos ou indivíduos por domínios de dados específicos no repositório de dados mestres.

Suponha que você, como cientista de dados, seja solicitado a limpar dados de clientes no sistema de MDM. Nesse caso, o time de marketing seria o data steward, que pode orientar você sobre padrões de qualidade de dados, como formatos válidos de e-mail.

Essa colaboração melhora a qualidade dos dados e garante que seus esforços de limpeza estejam alinhados aos fundamentos de governança de dados. Se quiser dominar esses fundamentos, você pode baixar o cheat sheet aqui.

4. Qualidade de dados

Características qualitativas de dados de alta qualidade. Fonte

A qualidade de dados garante que os dados mestres no sistema de MDM sejam válidos, completos e consistentes. Isso implica que todos os elementos importantes de um registro mestre estejam disponíveis. Por exemplo, endereços de e-mail ou outros detalhes do cliente não devem faltar nos registros.

O MDM também usa técnicas de limpeza e profilagem de dados para manter a qualidade. Essas técnicas eliminam registros mestres duplicados e corrigem erros e formatações inválidas.

5. Repositório de dados mestres

O repositório de dados mestres é onde todos os dados críticos sobre as entidades do seu negócio são armazenados e gerenciados de forma organizada e padronizada. Ele guarda todos os registros de entidades como produtos, fornecedores, clientes, colaboradores e locais.

Aqui, cada entidade tem um único registro mestre com informações completas. Além disso, o repositório contém todos os elementos, pontos de dados e outros atributos e detalhes sobre essas entidades.

6. Segurança de dados

O master data management aplica diferentes medidas de segurança para proteger os dados contra acesso e modificações não autorizados. Essas medidas incluem:

• Controle de acesso granular: Restringe quem pode visualizar e editar dados dentro do repositório de dados mestres, garantindo que apenas pessoas autorizadas acessem informações sensíveis.
• Criptografia de dados e trilhas de auditoria: A criptografia protege os dados em repouso e em trânsito, enquanto trilhas de auditoria registram atividades dos usuários para monitorar e rastrear quaisquer alterações no repositório. Isso ajuda a detectar e evitar acessos e modificações indevidos.
• Aplicação de conformidade: Sistemas de MDM fazem cumprir regulamentos de privacidade de dados, como o GDPR, implementando controles predefinidos para proteger dados sensíveis e definir direitos de usuário. Isso garante que a organização atenda aos requisitos legais e regulatórios.

7. Mapeamento de dados

O mapeamento de dados é outro componente valioso do master data management. Ele integra dados de múltiplas fontes em uma visão consistente e completa dentro do repositório de dados mestres.

Conecta elementos de dados entre domínios e sistemas com seus campos correspondentes no repositório. Isso garante que todos os valores estejam alinhados ao formato e à estrutura definidos no MDR.

Quais são os benefícios do master data management?

O master data management pode aprimorar toda a prática de gestão de dados da sua organização. Veja seus principais benefícios:

Melhoria da qualidade dos dados

O MDM mantém consistência e precisão em todos os sistemas conectados da organização. Isso significa dados mais limpos e confiáveis para análise e para tomar as decisões certas.

Eficiência

O MDM racionaliza a gestão de dados e mantém fontes únicas e centralizadas de verdade para elementos críticos. Assim, o tempo e o esforço necessários para reconciliar dados, fazer lançamentos e realizar manutenção são substancialmente reduzidos em vários sistemas e departamentos.

Conformidade regulatória

A maioria dos setores está sujeita a regulamentos rígidos de privacidade, segurança e governança de dados. O MDM ajuda a garantir conformidade ao manter dados completos e precisos em relação às regras de confidencialidade.

Ele também ajuda a estabelecer práticas consistentes de gestão de dados para atender às exigências regulatórias. Manter registros de clientes consistentes e precisos entre CRM, faturamento e marketing ajuda a cumprir normas que exigem registro fiel das informações.

Operações mais enxutas

O MDM simplifica contextos de dados complexos ao reunir, em uma única visão, tipos, formatos e estruturas antes dispersos. Essa visão única do modelo de dados favorece a colaboração entre áreas, melhora a coordenação entre departamentos e dá fluidez aos processos de negócio.

Menos custos extras

O MDM reduz custos desnecessários de gestão de dados ao otimizar a qualidade. Esses custos podem incluir digitação manual, erros e inconsistências, esforços de reconciliação, multas regulatórias e ineficiências causadas por silos de dados.

Na prática, o MDM permite alocar recursos corretamente e alcançar o retorno esperado sobre o investimento em dados.

Quais são as estratégias e melhores práticas de master data management?

Ao implementar um sistema de master data management na sua organização, é essencial planejar estrategicamente para ampliar suas funções e maximizar o potencial.

Defina objetivos e escopo claros

Primeiro, defina quais objetivos você quer alcançar com o master data management. Pode haver desafios específicos que você deseja resolver. Também é importante listar as entidades de dados mestres que são específicas e críticas para o seu negócio (por exemplo, clientes, produtos, locais).

Isso vai ajudar a priorizar recursos e garantir que o sistema de MDM foque nos dados de maior impacto.

Invista na tecnologia certa

Existem muitas plataformas de MDM, e escolher a ideal exige avaliá-las com base em alguns recursos importantes. Pergunte-se sobre seus pontos fortes — se o foco é uma limpeza e padronização profundas ou se a ênfase principal é governança de dados.

Além disso, verifique as capacidades de integração. A solução deve se conectar bem ao seu ERP, CMS ou outros data warehouses existentes para oferecer uma visão completa dos seus dados.

Estabeleça um framework de governança de dados

Um framework de governança de dados define regras sobre quem pode acessar os dados e quais padrões de qualidade serão seguidos em toda a organização.

O serviço de MDM que você escolher seguirá esse framework para aplicar um formato consistente. Por isso, é importante estabelecer a governança correta, pois ela promoverá uniformidade entre os departamentos. Para saber mais sobre como criar confiança em dados com governança, ouça nosso episódio do podcast Building Trust in Data with Data Governance.

Implemente padronização de dados

Sua organização deve ter padrões claros para todas as entidades de dados mestres. Isso inclui definir formatos, como o modo de armazenar o endereço de um cliente no MDR.

Haverá terminologias comuns. Também pode existir um esquema de codificação padrão, exclusivo da sua empresa, que você deseja manter em todos os departamentos.

Tudo isso faz parte da padronização de dados, que garante que os dados no MDR sejam armazenados de acordo com as mesmas definições.

Monitore e melhore continuamente

Depois de implementar o MDM, monitore regularmente taxas de adoção pelos usuários (quantas pessoas usam ativamente o MDM e seus recursos), métricas de qualidade dos dados e desempenho do sistema.

Assim, você identifica pontos de melhoria e ajusta sua estratégia de master data management conforme as necessidades do negócio e as práticas de gestão de dados.

Capacite seus times 

A implementação eficaz de master data management exige não só as ferramentas certas, mas também as habilidades certas. Como as empresas enfrentam uma demanda crescente por precisão, governança e integração de dados, garantir que seu time tenha o conhecimento para gerenciar e otimizar dados é essencial.

DataCamp for Business oferece trilhas de aprendizado completas para capacitar sua equipe em gestão, governança e análise de dados. Com cursos que cobrem conceitos-chave como qualidade, integração e segurança de dados, seu time estará preparado para gerenciar dados mestres com eficiência e confiança.

Solicite uma demonstração hoje e capacite sua organização a aproveitar todo o potencial do MDM investindo em treinamentos que apoiam tanto o crescimento individual quanto os objetivos do negócio.

Quais são alguns desafios do master data management?

Existem alguns desafios em relação ao master data management, que podem ser superados com preparo e as ações certas.

Escalabilidade e flexibilidade

Sistemas de MDM que não escalam não conseguem acomodar o aumento de dados conforme as necessidades do negócio evoluem. Para o sucesso no longo prazo, escolha um sistema capaz de se adaptar a volumes crescentes e integrar novas aplicações.

Adoção pelos usuários e gestão da mudança

Engajar colaboradores e fazer com que adotem o master data management pode ser desafiador se houver resistência à mudança. Para incentivá-los a usar o MDM, promova treinamentos abrangentes, dê segurança e resolva dúvidas e preocupações.

Você também pode mitigar esses desafios com planejamento cuidadoso e ações coordenadas para garantir uma implementação tranquila do MDM na sua organização.

Quais são as carreiras em master data management?

O MDM gerou muitas oportunidades no mercado e oferece uma variedade de carreiras para profissionais com competências em gestão de dados. Veja alguns cargos comuns em MDM:

Cargos de nível júnior 

• Especialista/Analista de Master Data Management
• Data Steward
• Analista de Qualidade de Dados
• Especialista em Integração de Dados
• Administrador de Sistema de MDM

Cargos de nível sênior

• Especialista/Gerente de Governança de Dados
• Arquiteto de Dados/Arquiteto de MDM
• Consultor de Soluções em MDM
• Gerente de Qualidade de Dados
• Analista de Negócios (MDM)
• Analista de Segurança de Dados (MDM)
• Analista de Data Warehouse (foco em MDM)

Quais são as ferramentas de master data management mais comuns?

Veja algumas das ferramentas de MDM mais usadas no mercado:

Há muitas soluções de MDM disponíveis no mercado. Para selecionar a melhor, avalie as necessidades de negócio, o orçamento e a infraestrutura de TI existente da sua organização.

Considerações finais

O master data management estabelece uma visão confiável e consolidada dos dados em toda a organização. Isso facilita o trabalho conjunto de cientistas de dados e stewards em conjuntos completos e consistentes.

Se você quer aprofundar seu entendimento desses e de conceitos relacionados, fazer um curso sobre conceitos de gestão de dados pode trazer insights valiosos sobre os frameworks e metodologias que sustentam o MDM.

Além disso, entender os princípios de governança de dados é essencial para uma implementação bem-sucedida de MDM. Inscrever-se em um curso de conceitos de governança de dados vai equipar você para garantir precisão, consistência e segurança dos dados na sua organização.

Bons estudos e mantenha seus dados organizados!