Qualidade de Dados / Data Quality

Quanto mais flexível e mais confiável for o planeamento corporativo e as funções de controle, maior será o potencial para identificar oportunidades de negócios com mais rapidez e acompanhar a evolução do mercado, sem quaisquer problemas. Isso exige um eficiente sistema de Enterprise Resource Planning (ERP), que fornece uma visão única de todas as áreas da empresa, tais como finanças e controle, produção e logística, gestão de materiais, marketing, vendas e gestão de pessoal.

Muito frequentemente, contudo, master data inconsistente e sua má qualidade significa que os processos de negócio cooperativo não podem ser adequadamente implementados e as decisões estratégicas devem ser feitas sem uma base de informação forte.

Desafios
Informações incorrectas de clientes na master data - maior consumo de recursos, custos elevados
A má qualidade dos dados do cliente na base de dados pode significar que as mercadorias não sejam entregues, e é preciso grande esforço para investigar os endereços. Sistematicamente, o planeamento de rotas rentável para a logística, torna-se uma loteria, e detalhes de contas bancárias incorreras, fornecidas de forma intencional ou inadvertidamente, pode levar a atrasos no pagamento ou mesmo o não-pagamento.

Dados incorrectos fornecedor - mal informados, maior risco
Endereços de fornecedor correctos e os números de telefone têm um papel importante, especialmente na compra, contratualização, engenharia de qualidade e logística. Num caso extremo, dados de baixa qualidade podem causar problemas de abastecimento que pode até resultar no parar de uma produção de custos elevados - com consequências imprevisíveis para o relacionamento com o cliente. Por outro lado, informações adicionais, por exemplo, sobre a credibilidade dos fornecedores, podem elevar consideravelmente a gestão do risco.

Aplicação inadequada de dados - o risco de consequências jurídicas
Todas as empresas na União Europeia são obrigadas a comparar todos os parceiros de negócios em relação à lista embargo da UE para produtos e operações de pagamento e, por exemplo a informar as autoridades se suspeita de terrorismo. Pesadas multas pode ser a consequência, se este não for cumprido em virtude da fraca qualidade dos dados. A reputação da empresa também sofre, pelo que a confiança dos clientes e parceiros é afectada, o que coloca as actividades da empresa em risco.

Master data de produtos e materiais inconsistente - um travão no processo efectivo
Os registos de dados de produtos e materiais em bases de dados das grandes empresas frequentemente chegam aos cinco dígitos. Isso torna difícil para os funcionários seleccionarem o produto correcto de forma inequívoca e as descrições de materiais que cumpram com as directrizes ao criar os dados. Isso resulta em descrições individuais que só podem ser encontrados por outros funcionários, após prolongada procura ou quando não em todos, em alguns casos. Base de dados com pobre qualidade dos dados diminui a produtividade das empresas, atrasos dos processos e fazem com que haja custos de investigação desnecessários.

Processos ineficientes de negócio - um terreno fértil para as decisões empresariais incertas
Os dados de um sistema ERP não são apenas necessários para os processos de negócio cooperativo, mas também servem como base para análises e decisões estratégicas (Business Intelligence). Má qualidade dos dados pode comprometer o cumprimento das regras de negócios, reduzir a utilidade das análises e adiar decisões de negócio importantes ou significar que sua base está doente.

Validação de endereços e verificação duplicados estão disponíveis para os utilizadores do Salesforce através do AppExchange Salesforce como uma solução certificada para qualidade de dados da empresa líder de mercado Uniserv.

Utilizadores do sistema de CRM Salesforce agora podem melhorar significativamente a qualidade de seus clientes e prospecção de dados com uma nova solução da Uniserv GmbH de Pforzheim. A Uniserv é a primeira empresa a oferecer a validação de endereços e a verificação de duplicados plenamente integrado no salesforce.com de uma única fonte. A correcção de endereços podem ser verificados e corrigidos automaticamente quando os dados são inseridos, uma selecção de duplicados é possível, ao mesmo tempo. A solução foi certificada pela salesforce.com e está projectada para uso internacional: todos os países importantes, linguagens e scripts estão cobertos.

A solução está disponível para uso imediato na AppExchange Salesforce. Como no caso de todos os aplicativos de terceiros certificados pela salesforce.com, a instalação só requer alguns cliques e está activo em cinco minutos. O sistema também pode ser testado gratuitamente. Além disso, os utilizadores do Salesforce podem usar a nova oferta da Uniserv Software como Serviço (SaaS) para a optimização completa de bases de dados. Dados arquivados podem ser periodicamente trazidos à "superficie" em www.data-quality-on-demand.com. Grandes arquivos e bases de dados completas também são processados e optimizadas por Data Quality on Demand. Validação de Endereços e harmonização duplicados também estão disponíveis para bases de dados. Funções para analisar dados e correspondentes deslocalizações, lutos ou pessoas que não desejem receber publicidade. Além de tudo isso, o reforço de dados também está disponível.

"A nova solução para os utilizadores do Salesforce é mais um passo consistente, por meio do qual a Uniserv sistematicamente vai executando a sua estratégia de entrega de soluções de qualidade de dados a partir da nuvem. Este é o segundo passo após o lançamento do novo portal de SaaS www.data-quality-on-demand.com - outros se seguirão", disse o CEO da Uniserv, Roland Pfeiffer.

Qualidade dos dados através da "metodologia de acertar à primeira"
Segundo os últimos estudos, o actual estado de coisas na qualidade de dados de clientes em empresas alemãs também não é melhor: Dependendo do sector, uma média de entre 5,7 e 16,1 por cento dos endereços foi assinalado para ser devolvido e entre 0,3 e 8,9 por cento de duplicados existiam num ensaio representativo. Veja aqui um pequeno exercício dos custos que isto pode trazer para as empresas. Se os utilizadores descobrem que a qualidade dos dados em seu sistema de CRM não é perfeito, normalmente tomam menos cuidado ao entrar e a manter os dados. O resultado é uma espiral descendente e uma diminuição constante da qualidade dos dados, que finalmente coloca a utilidade do sistema completo de CRM em risco. Com este cenário, os utilizadores do salesforce.com têm agora a oportunidade, pela primeira vez de aumentar consideravelmente a qualidade de seus clientes e prospecção de dados através da solução Uniserv para validação de endereços e evitar o duplicar de correspondência: ele garante que apenas os dados correctos entram no sistema de CRM logo de início, em vez de dados não verificados, que têm de ser posteriormente levado a um nível aceitável ao elaborar operações de limpeza.

Acesso confortável, se necessário
Depois de alguns passos de personalização em AppExchange, a validação de endereços e deduplicação de registos são executadas automaticamente no Salesforce CRM para a criação inicial de dados ou alterações às ligações, contactos ou contas. Os serviços integrados são baseados em serviços da Web da Uniserv que os vem fornecendo aos seus clientes com sucesso desde à muitos anos.

Existem ainda os conectores disponibilizados pela Uniserv para outros importantes sistemas de CRM, como SAP, Microsoft Dynamics, Siebel, PeopleSoft e Update.

Tenho mostrado aqui as ferramentas de qualidade de dados, mas estas não são por si um garante de que a qualidade dos nossos dados está assegurada em completo. O processo de qualidade de dados é algo interminável. Se por um lado estas ferramentas permitem ter altos níveis de qualidade, por outro necessitam de ser constantemente alimentadas.

Ao adquirirmos estas ferramentas, elas contêm tabelas que ao longo do tempo se vão desactualizando. Se estivermos a falar nas tabelas dos nomes que são usadas no Mail e nas tabelas fonéticas, a desactualização não será muito evidente, nem muito rápida. Mas se estivermos a falar por exemplo da tabela dos arruamentos, a actualização é sem duvida uma das coisas mais fundamentais. Com as alterações urbanísticas que existem, praticamente todas as semanas temos ruas novas, renomeações de ruas, novos números de porta, já para não falar nas alterações dos códigos postais.

Com as actualizações trimestrais conseguimos garantir que estes "problemas" são minimizados. Todos os trimestres temos mais de 5.000 alterações nas tabelas. O que significa que no final do ano podemos ter uma percentagem significativa de alterações nas tabelas de referencia. Logicamente que esta percepção depende em muito não apenas da experiência, mas também da forma como se usam estas aplicações. Se por um lado existem clientes que se apercebem da existência de ruas novas ainda antes da chegada do update, por outro existem outros que mesmo depois da chegada do update, ainda demoram algum tempo até que façam a instalação do mesmo.

Mas a importância das tabelas não se fica pela sua actualização, mas logicamente também pela sua qualidade intrínseca. Se existirem muitos códigos postais que estejam desactualizados, ou se não existirem arruamentos, ou ainda se existirem duplicados de ruas, tudo isto pode contribuir para uma fraca experiência de trabalho com as ferramentas por parte não apenas dos administradores do sistema, mas também pelos utilizadores.

A qualidade dos dados é o nosso mote
Criar qualidade dos dados com confiança
Nós vemos a qualidade dos dados como algo que lhe permite alcançar os objectivos operacionais e estratégicos da sua organização de forma confiável e dentro do cronograma. Com o Data Quality Solutions da Uniserv, nós fornecê-mo-lo com um portefólio de produtos, por meio dos quais pode optimizar passo a passo a qualidade dos dados e fixá-la no longo prazo.

Dados harmonizados e optimizados fazem uma contribuição significativa para o valor acrescentado dos processos operacionais e são a base para as melhores decisões corporativas. A análise dos dados, padronização de dados e limpeza de dados, verificada pró-activamente e monitorização contínua são os pré-requisitos para evitar erros de dados de forma permanente na medida do possível.

Com o Data Quality Explorer, use um instrumento para a realização de análises de dados de perfis e investigação de dados. O Explorer é utilizado para por exemplo, a análise de dados de produtos, financeiros, operações, estatísticos ou encomendas.

Com o DQ Batch Suite, você trabalha de acordo com o princípio: one-stop shopping! Isso significa que controla o processo de limpeza passo a passo todas as etapas de processamento e programas. O Data Quality Batch Suite é tipicamente o centro de qualquer projecto de limpeza. Pode usá-lo para verificar a qualidade dos dados dos seus clientes, para purificá-los de forma totalmente automática na maioria dos casos e também para realizar a limpeza em massa de "dados de não-clientes", por exemplo, corrigir erros que foram detectados pelo DQ Explorer ou comunicadas pelo DQ Monitor.

Com o Data Quality Real-Time Services da Uniserv, assegura a qualidade dos dados do cliente logo no input. Os erros são identificados "on the fly" e, automaticamente corrigidos ou relatados para o utilizador como erros. As áreas de aplicação são em online "convencional" e aplicações web. Ao utilizar o Real-Time Services como um "firewall", impede um efeito negativo sobre o nível de sua qualidade de dados na medida do possível.

O Data Quality Monitor monitoriza a qualidade dos dados dentro dos seus processos e aplicações de acordo com as regras especificadas. Se os limites definidos são excedidos, ele entra em acção. O DQ Monitor é utilizado para por exemplo, monitorização da qualidade do produto, financeira, operação, estatística ou dados de encomendas.

Software para a melhor gestão de dados
Nós oferecemos mais
A confiabilidade dos dados é uma preocupação para nós - independentemente das aplicações ou fontes de dados. Como resultado, nós fornecemos as funções opcionais especiais nas nossas soluções Data Quality Batch Suite e Data Quality Real-Time Services, contribuem para colocar de forma confiável informações de qualidade de dados em vigor, individualmente ou em grupo.

Opções com áreas de foco cuidadosamente seleccionadas

• Análise de endereços e formatação de endereço
• Correspondência de duplicados e de clustering (por exemplo, a nível household), verificação de Compliance, o Data enhancement
• Verificação/correcção de endereços mais a selecção de duplicados em tempo real e clustering
• Verificar o endereço postal
• Geo & micromarketing
• Mudança endereços
• Consolidação de dados dentro de grupos duplicados
• Módulo de script para complementar as funções específicas
• Apresentação de relatórios e processamento gráfico dos valores característicos de qualidade de dados

Inovadores padrões de software
Por meio dos mais recentes métodos e procedimentos de processamento de dados, prosseguimos sistematicamente o objectivo de lhe oferecer software inovador padronizado que lhe fornece o máximo de flexibilidade de uso e qualidade da solução. A este respeito, independência de plataformas de sistema, alta escalabilidade, capacidade de web e versões internacionais são objectivos de projecto importantes que protegem seus investimentos em software, a longo prazo.

Integração facilitada
Várias interfaces que podem ser utilizadas no âmbito da arquitectura cliente / servidor estão disponíveis para a integração optimizada das soluções Uniserv e opções no seu ambiente e processos de TI . Como resultado, pode selecionar a solução que melhor atenda às suas necessidades específicas, sem ter que sacrificar as características de desempenho e qualidade no processo.

E mais uma coisa que deve saber!
Gerindo os dados do cliente no ambiente SAP®
A fim de aumentar a sua competitividade, as organizações estão investindo cada vez mais nas suas infraestruturas de TI. Neste contexto, muitas empresas decidiram-se por SAP® para optimizar seus processos de negócio e deter informações transparentes e actualizadas disponíveis em toda a empresa. Assim as empresas são capazes de usar os seus investimentos em toda a sua extensão, a SAP® apoia a integração de soluções de fornecedores de terceiros. Isso permite que os dados armazenados no sistema possam ser mantidos e actualizados, de forma a estarem livres de duplicados e com moradas corretas.

Como parceiro de software SAP®, as soluções Uniserv para validação dos serviços postais, duplicação a busca tolerante ao erro, cumprem com as exigências feitas pela SAP®. Foi também uma das primeiras empresas no mundo a ser certificada SAP®.

A bala de prata para o valor acrescentado
A qualidade dos dados é hoje uma tarefa fundamental nas empresas de todos os tamanhos, como resultado do aumento das quantidades de dados, o seu armazenamento numa ampla variedade de sistemas de fonte, um ambiente global competitivo, mercados cada vez mais complexos, e também como um resultado de novos regulamentos legais.

Dados harmonizados e optimizados têm uma importante contribuição para o valor acrescentado dos processos de negócio e são a base para melhores decisões de negócio. Os pré-requisitos são a análise de dados, padronização de dados e limpeza de dados, verificação pró-activa e monitorização contínua, a fim de evitar erros de dados na medida do possível, a longo prazo.

O foco na qualidade dos dados do cliente
As iniciativas de qualidade apoiadas, até agora, principalmente focada em aplicações operacionais no ambiente de dados do cliente, muitas vezes, exclusivamente, a nível nacional. Estas abordagens básicas são sustentadas principalmente por considerações de orientação para o cliente, de vendas e as perspectivas de comercialização. Como resultado, a qualidade dos dados é deliberadamente demarcada para efeitos do "customer" data quality (CDQ), que se concentra principalmente na visão única do cliente em aplicações de CRM, e é uma grande preocupação em marketing directo e um-para-um.

Iniciativa que procura cada vez mais a qualidade dos dados
Actualmente, a exigência de actualização e dados precisos está claramente a evoluir para os importantes sistemas de gestão e visões de processos de unidades de negócios individuais. Como resultado, o centro de interesses é sobre a busca de uma qualidade de dados abrangente para a empresa na globalidade. O volume de dados está realmente a crescer e cada organização é confrontada com o desafio de gerir uma quantidade enorme de "não-clientes", dados de produto, de operação, financeiros, dados de pedidos, informações sobre preços, etc
INICIATIVAS DE ALTA QUALIDADE DE DADOS SÃO PRÉ-REQUISITO...
- para o sucesso das aplicações que são críticas para o sucesso, tais como ERP, CRM ou modelos de negócio electrónico
- para satisfazer as normas legais,denominada por Compliance
- para a utilização de conceitos técnicos, como a gestão de dados ou armazenamento de dados

Criando a qualidade dos dados internacionais
Os dados não reconhecem fronteiras. Internacionalização e globalização cria novos desafios para soluções de qualidade de dados e processos em virtude das diferentes culturas, linguagens, padrões, formatos de dados, entre outras coisas. Ambos os aspectos formais e uma valorização cultural são aqui abordados, o conhecimento dos países e regiões do mundo é indispensável.
Além deste, outros dois aspectos importantes que devem ser cobertos por uma solução de qualidade de dados são de destacar: lidar com todos os scripts do mundo e da internacionalmente standartizada Unicode , bem como a disponibilidade de versões específicas de cada país de blocos de função e suas bases de conhecimento.

A qualidade dos dados feita pela Uniserv
Especialização em Qualidade dos dados
A Uniserv especializou-se em soluções de qualidade de dados. Desenvolvemos e comercializamos soluções de software padrão que satisfaçam os mais elevados padrões de qualidade dos dados. A nossa oferta inclui todas as importantes funções da qualidade dos dados do Ciclo de Vida. O Customer Data Quality Process (CDQ) em grandes bases de dados é uma área particular em foco. Um objectivo importante é permitir que a "visão única de cliente" possa tornar-se realidade nas empresas.

As soluções de software Uniserv podem ser integradas nos seus processos de negócio, arquitecturas de TI e aplicações.
Como resultado de extensas opções de personalização e da experiência das melhores práticas dos nossos consultores e parceiros, uma solução de qualidade de dados individuais pode ser criada optimizando seus processos de negócio e permite-lhe explorar ainda mais sucesso no mercado.

E assim você reduz os custos e riscos através da detecção de defeitos de qualidade nos seus dados mais rapidamente, a tomada de decisões tem como base em dados de alta qualidade e assegura que a qualidade elevada dos dados é fornecida em processos e aplicações, como resultado da monitorização contínua.

Um dos desafios é a actividade contínua do sistema MDM. Os dados nunca estão disponíveis de forma isolada ou parados. Em vez disso todos os dados são ligados entre si e continuamente em movimento.

No que respeita à qualidade dos dados, a limpeza periódica dos dados do cliente só é possível de forma muito limitada. Cada actualização, não importa se é uma medida para a optimização da qualidade dos dados em todos os dados ou preocupações com a entrada de registos de dados adicionais (por exemplo, após a aquisição dos dados do cliente ou ainda após a fusão das duas empresas), é, inevitavelmente, realizada com o sistema em operação.

Por conseguinte, é tanto mais importante que todos os registos de dados inseridos no sistema de Data Management atendam a um padrão de qualidade antes de serem inseridos.

O CICLO DE VIDA DE QUALIDADE DE DADOS DA UNISERV pode ser assim ilustrado:
1º passo: Os dados relevantes nos diversos sistemas de origem devem ser identificados antes de tudo. Essas fontes de dados podem ser analisadas por meio de ferramentas de profiling, que a Uniserv também dispõe.
Problemas a nível de metadados e nos dados em si podem assim ser identificados e iniciar-se medidas para saná-los.

2º passo: Numa etapa posterior, a limpeza (inicial), ocorre em função do conhecimento adquirido na área da caracterização. Todos os dados de conteúdo são antes de tudo validados aqui para correcção.
No caso dos dados do endereço, isso significa que os endereços são validados, corrigidos e completados, se necessário. Outro componente da limpeza inicial pode ser uma pesquisa de duplicados, ou na formação de grupos de idênticos ou pelo menos similares nas mesmas fontes de dados adicionais ou em grupos.
Consolidação dos registos de dados com informações adicionais (externas) também é possível. Vários parâmetros podem ser utilizados para o registo de grupos de dados ou para ligar diferentes fontes de dados. Mesclando os registos de diferentes fontes de dados (por exemplo, dados de clientes com informações do sistema ERP) também pode ser realizado por meio de chaves inequívocas (identificadores).

3º passo: A qualidade dos registos de dados é validado na interface durante a entrada de dados numa verificação em tempo real (também conhecido como Firewall de Qualidade de Dados). A exatidão e integridade dos dados de endereço é verificado em primeiro lugar. Em mais um passo, também é verificado se o sistema já contém um registo de dados com o mesmo conteúdo. O alto desempenho dessas validações é muito importante para a verificação em tempo real. Se demorar muito tempo, são deixadas de lado. Há um perigo que o MDM seja «contaminado» por dados não-validados.

4º passo: A validação permanente da qualidade dos dados num sistema MDM é recomendada, mesmo com o maior esforço possível. As regras de negócio especificadas nos processos de negócio podem ser mantidas sob vigilância através de monitorização em tempo real. Se os valores limite especificados anteriormente nos Key Performance Indicators (KPIs) são ultrapassados, as medidas podem ser implementadas em tempo útil, a fim de garantir uma qualidade elevada e permanente dos dados.

5º passo: Especialmente quando grandes volumes de dados são repetidamente adicionados aos dados existentes, medidas de limpeza periódica com os seguintes objetivos são recomendadas:
- Para detectar erros que tenham entrado no sistema, apesar da Firewall de qualidade de dados - ou porque nem todas as regras foram mapeadas ou os avisos que essas regras foram violadas por meio de intervenções do utilizador (por exemplo, um suspeito de duplicado, com uma probabilidade baixa).
- Os dados são sujeitos a um processo de envelhecimento, particularmente no caso dos sistemas do cliente MDM. Locais de destino são mesclados nas reorganizações do governo local, os códigos postais mudaram, as ruas são renomeadas ou indivíduos mudam de casa. (Isso geralmente ocorre sem que a pessoa ou a empresa seja informanda.) Como resultado, a taxa de erro de registros incorrectos no seu sistema MDM normalmente aumenta em 1-2 por cento ao mês. Isto pode ser evitado por meio desta etapa.

O MDM deve ser examinado com cuidado, os dados são afectados. Também é importante que os laços existentes entre os registos de dados de diferentes fontes de dados ou tabelas não sejam postos em causa com as medidas de limpeza periódica. Nesta sequência, as etapas individuais do Ciclo de Vida da qualidade dos dados criam uma base sólida como um todo para trazer a qualidade dos dados de uma empresa num nível elevado e mantê-lo no longo prazo. No entanto, os sistemas de gestão de dados são sistemas vivos. O conceito de «ciclo» (isto é recorrente), deve ser sempre considerada, especialmente no contexto de mudanças e alterações de regras de negócios e o aumento ou modificação das exigências feitas sobre os dados.