A digitalização mostrou que é possível tornar processos e decisões mais inteligentes, mas também deixou claro que dados ruins tornam o setor de Compras até mais ineficiente que antes, quando esses processos eram manuais.
Além disso, em um mundo cada vez mais digital, dados sujos prejudicam negociações, o relacionamento com os fornecedores e, principalmente a tomada de decisões que se tornam inconsistente, aumentando os riscos e impactando negativamente nos negócios. O problema é que poucas empresas sabem o custo real desses dados incompletos, desatualizados ou simplesmente errados e o quão vulneráveis estão aos riscos de desabastecimento pela escolha de um fornecedor com problemas.
De acordo com estudo da Kaggle, plataforma voltada para a ciência de dados, 49,4% dos profissionais do setor afirmaram que os dados sujos são a maior barreira para a implementação de uma solução de inteligência artificial nas empresas.
E, claro, isso tem consequências práticas, como fechar um contrato com um fornecedor, acreditando que ele está operando normalmente, com eficiência e cumprindo prazos, e descobrir que a empresa estava perto da falência, com salários atrasados, devendo para diversos bancos e com várias entregas em atraso.
Falta de visibilidade
Dados sujos podem, obviamente, prejudicar o chão de fábrica, causando interrupções não programadas por falta de insumos, devido a problemas com o fornecimento não detectados a tempo.Ou seja, isso cria um custo não esperado, já que a empresa terá que buscar um novo fornecedor, realizar uma compra urgente e pagar mais caro por isso, além de correr o risco de atrasar a entrega do produto – que deixou de ser produzido – para o cliente.
Essa falta de visibilidade e conhecimento sobre a própria cadeia de suprimentos pode ter resultados trágicos para a reputação da empresa, problemas com a qualidade dos produtos e, consequentemente, prejuízos com a satisfação dos clientes.
Infelizmente, muitas empresas só percebem esse problema muito tarde, quando suas decisões se mostram ineficazes e os custos saem do controle. E isso pode se transformar em um ciclo vicioso: dados ruins levam a péssimas decisões que minam ainda mais a confiança no uso das informações em poder da empresa, prejudicando ainda mais as decisões…
O que fazer para evitar problemas?
De acordo com o IDC, até 2020, a humanidade produziu cerca de 400 zetabytes, ou 40 trilhões de gigabytes, de dados. Por ano, cada pessoa produz 117 gigabytes de informações e a projeção para 2025 é que esse número chegue a 300 gigas. Então, o desafio para manter as informações limpas e confiáveis é gigantesco.
O processo de higiene do banco de dados está totalmente conectado à forma com que uma empresa gerencia as informações corporativas. Por exemplo, se os dados são armazenados em bancos separados e qual a frequência com que essas informações são verificadas para eliminar inconsistências. Manter os dados limpos, claro, ajuda a reduzir custos, mas, também, é fundamental para manter a reputação da empresa.
Audite os dados
Dados podem vir de diversas fontes que, se ficarem agrupadas em silos que não conversam entre si, podem ser difíceis de organizar, acessar e analisar com segurança – e esse é um dos principais problemas que levam a dados sujos. Ao centralizar o armazenamento dessas informações, é possível encontrar inconsistências mais facilmente.
Remova dados inúteis
Muitas das informações capturadas podem não ser necessárias para os negócios, outras podem estar em duplicidade. Esses dados devem ser removidos do banco para que os recursos analíticos sejam mais eficientes. Ou seja, a auditoria de dados é essencial para conhecer as informações em poder da empresa e eliminar o que não tem utilidade.
Defina regras e restrições
Padronização e consistência são essenciais para manter os dados limpos e criar bancos de dados que podem ser facilmente analisados. Estudos mostram que 60% dos dados sujos são fruto de erros humanos, então, ao automatizar a entrada de informações, boa parte desses erros são eliminados.
Atualize os dados
Manter uma rotina de atualização e verificação de dados é fundamental para mantê-los consistentes – de preferência, esse processo deve ser automatizado. Dados desatualizados afetam negativamente as analises e geram insights inconsistentes, prejudicando uma negociação.
Busque apoio especializado
Contar com o apoio de uma empresa especializada em data strategy, que identifique, colete, organize e analise as informações para a empresa permite realizar as melhores negociações e tomar decisões baseadas em dados precisos e confiáveis.
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