O que é Gestão de Dados Mestres? Como ela organiza os dados

Dados são uma vantagem competitiva – mas apenas quando você pode acessá-los.

Imagine que sua empresa gera dados de produtos, clientes e fornecedores todos os dias. Quando esses dados estão incompletos, imprecisos ou inconsistentes, você tem silos de dados compartimentados e não pode tomar decisões baseadas em dados. Falhar em transformar dados em decisões significa que seu relacionamento com a vantagem competitiva e o crescimento desaparecerá.

Dados mestres vêm de empresas modernas que geram fluxos constantes de dados para entidades de negócios, como funcionários, clientes, produtos e centros de custo. Esses fluxos de dados frequentemente incluem informações de negócios cruciais para uma compreensão contextual das operações transacionais e analíticas. Infelizmente, você não pode aproveitar esses dados para a tomada de decisões baseada em fatos quando eles estão espalhados por planilhas, mídias físicas e aplicativos.

Então, como você gerencia dados mestres para vantagem competitiva? Entre no software de gerenciamento de dados mestres (MDM).

MDM é tanto uma disciplina quanto uma infraestrutura. Ele usa modelos de governança de dados para criar uma visão confiável dos dados como uma disciplina. Como infraestrutura, o MDM foca em automatizar como as organizações compartilham, governam e gerenciam dados críticos em linhas de negócios. O objetivo final é apoiar decisões de negócios com uma fonte de dados autoritativa.

Gerenciamento de dados mestres vs. gerenciamento de metadados vs. gerenciamento de informações de produtos

O gerenciamento de dados mestres é uma disciplina habilitada por tecnologia. Ele reúne equipes de negócios e tecnologia da informação (TI) para garantir uniformidade, precisão e consistência de dados críticos. O objetivo do gerenciamento de dados mestres é criar ativos de dados mestres precisos para entidades principais, incluindo fornecedores, clientes, prospects e hierarquias.

O gerenciamento de metadados (referência estruturada para atributos de dados) refere-se a processos, sistemas e regras que gerenciam metadados para melhorar a acessibilidade da informação. O gerenciamento de metadados desempenha um papel vital no aumento da facilidade de descoberta de dados, redução de custos de gerenciamento de dados e facilitação de integração de dados mais rápida.

O gerenciamento de informações de produtos (PIM) é uma solução liderada por negócios. Refere-se ao processo de coleta, gerenciamento e enriquecimento de informações de produtos. O PIM é geralmente um subconjunto do MDM e cria um SSOT para informações de produtos. Profissionais de marketing, gerentes de e-commerce e equipes de governança de dados usam frequentemente o PIM.

Importância do gerenciamento de dados mestres

Múltiplos sistemas de informação criam diferentes visões de dados. A falta de um formato padrão entre os sistemas impede que funcionários operacionais, executivos de negócios e analistas de dados tenham uma visão confiável dos dados. O MDM aborda múltiplos desafios de imprecisão de dados criando uma fonte confiável de dados unificados.

Sistemas de MDM também permitem que as organizações resolvam questões como:

• Replicação de dados
• Entradas de dados duplicadas
• Uso de nomes diferentes
• Dados não atualizados entre sistemas
• Dados distribuídos em múltiplos sistemas
• Experiências de clientes desarticuladas devido a dados segmentados
• Erros de entrada de dados manuais, incluindo campos de dados incompletos, entradas digitadas incorretamente e transposição de caracteres

Estrutura de gerenciamento de dados mestres

Uma estrutura de gerenciamento de dados mestres está no coração de uma estratégia eficaz de gerenciamento de dados mestres. Essa estrutura delineia disciplinas e valores que orientam o gerenciamento de dados mestres. Essas disciplinas garantem a precisão e a consistência dos dados mestres compartilhados. Os elementos de uma estrutura de MDM são os seguintes.

Governança

Governança de dados mestres envolve a criação de regras, sua execução e a resolução de violações dessas regras. O propósito da governança de dados mestres é delinear um conjunto de atributos principais para definir dados mestres e manter a consistência dos dados. Equipes multifuncionais usam regras de governança para especificar processos operacionais ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a criação de dados mestres até o descarte de dados.

Suponha que sua organização compre materiais de fornecedores, construa produtos e os venda para clientes. Qualquer discrepância em seus dados mestres terá um efeito cascata em muitas áreas de negócios. Dados imprecisos podem impactar processos de pedido para pagamento ou de registro para relatório em tais casos. É por isso que habilitar a governança de dados é fundamental para a eficiência dos processos e a precisão dos dados.

Não existe uma estrutura única para todos, pois cada organização tem necessidades de governança de dados variadas. No entanto, adicionar esses elementos críticos garante uma jornada de governança de dados mais suave: transparência, propriedade de dados, gerenciamento de mudanças, conformidade, manutenção, autoridade, auditabilidade, responsabilidade, padronização, administração de dados e educação.

• Políticas: Referem-se a regulamentos internos e externos para gerenciar dados. Essas políticas geralmente cobrem aspectos de governança de dados, como gerenciamento de riscos, gerenciamento de qualidade, retenção, exclusão, privacidade e proteção de dados.
  
  Por exemplo, uma política pode separar funções relacionadas ao upload e aprovação de dados de clientes.
• Regras: Definem como executar políticas de governança de dados. O cumprimento de uma política pode exigir que você siga um ou mais mandatos.
  
  Por exemplo, uma política de dados de clientes pode exigir que você siga várias regras:
  
  
  • Obter consentimento do cliente
  • Criar entrada de dados de clientes
  • Aprovar dados de clientes
  • Obter consentimento de marketing para usar dados para automação de marketing
• Catálogo: Isso envolve a descoberta e documentação de domínios de dados mestres em aplicativos, armazéns de dados e lakes de dados. Catalogar é crucial para verificar e garantir a precisão e a consistência dos dados mestres entre as fontes.
  
  Por exemplo, um catálogo de dados mestres de clientes é crucial para obter insights, encontrar áreas de melhoria e simplificar a conformidade.
• Mapeamento de processos: Mostra como os dados fluem entre diferentes fontes. O mapeamento de processos ajuda você a entender como os dados são usados, a necessidade de incorporar regras e a exposição ao risco de conformidade.
• Pessoas: Identifique as pessoas envolvidas em atividades de MDM em toda a organização. Pessoas críticas para o sucesso do MDM incluem:
   
  • Especialistas em assuntos: Definem padrões de dados mestres, níveis e tipos de limites de qualidade
  • Administradores de dados: Previnem problemas de qualidade de dados de afetar domínios de dados mestres
  • Equipe de TI: Gerencia a arquitetura de banco de dados, processos de negócios e aplicativos
  • Equipe jurídica e de segurança: Garante a privacidade de dados e proteção
• Fluxo de trabalho: Habilite e incentive as pessoas-chave a colaborar. Os fluxos de trabalho de governança de dados mestres geralmente incluem etapas para solicitações de criação de dados, encaminhamento de solicitações para administradores de dados, aprovação, ativação ao vivo e distribuição.
• Métricas: Crie diretrizes para medir e gerenciar dados mestres. Exemplos comuns incluem a precisão dos dados mestres, registros duplicados e atributos de dados pessoais criptografados. Essas métricas ajudam as empresas a gerenciar dados técnicos, mitigar riscos e melhorar o desempenho dos negócios.

Medição

A medição de dados mestres envolve a definição de métricas e indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir a qualidade dos dados e metas de melhoria contínua. Essas métricas e KPIs são essenciais para garantir a satisfação do cliente e reduzir os custos operacionais.

Exemplos comuns de KPIs são:

• Taxa de erro de registro de dados
• Tempo de ciclo
• Porcentagem de dados duplicados
• Volume total de configurações de contas
• Despesa total de MDM
• Número de funcionários de MDM por mil registros de dados

Pessoas

As pessoas estão no coração de qualquer transformação massiva. Ter as pessoas certas facilita a implementação e o suporte à iniciativa de MDM.

Aqui está uma lista de pessoas-chave que garantem o sucesso do projeto de MDM:

• Campeão executivo: Patrocina a iniciativa e está completamente comprometido com ela
• Partes interessadas: Representam diferentes unidades de negócios
• Equipe de governança de dados: Tem funções e tarefas claramente definidas
• Consultores de MDM: Ajudam a equipe a planejar, implementar e gerenciar mudanças

Processo

Os processos atuam como diretrizes para o gerenciamento de dados mestres e ajudam as equipes a focar em áreas de melhoria. As estratégias principais que tornam um projeto de MDM bem-sucedido são:

• Consolidação de dados refere-se ao processo de aquisição de dados de várias fontes, incluindo sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), gerenciamento de ciclo de vida de produtos (PLM) e gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM).
  
  A consolidação de dados é fundamental para centralizar os dados mestres. A migração de dados geralmente depende de diferentes técnicas, como protocolo de acesso a objetos simples (SOAP), transferência de estado representacional (REST), serviço de mensagens Java (JMS), rede de sincronização de dados globais (GDSN) e importação manual. Os dados são validados, normalizados e classificados durante o processo de extração, transformação e carregamento (ETL).
• Federação e aprimoramento de dados é um processo de software que coleta dados de várias fontes em funções de negócios e cria uma visão única dos dados mestres. A função de aprimoramento usa dados de referência para verificar a validade dos dados coletados e criar uma entidade completa. Todo esse processo pode exigir fluxos de trabalho de colaboração interdepartamental, dependendo da fonte de informação.
  
  Suponha que os dados mestres contenham registros de produtos criados por várias equipes. Deve haver um modelo de governança ou fluxo de trabalho de aprovação apropriado para garantir o aprimoramento adequado dos dados em tal cenário.
• Propagação de dados refere-se à distribuição de dados mestres consolidados e aprimorados entre sistemas que possam precisar deles. Essa distribuição garante que cada sistema de negócios tenha as mesmas informações precisas.

Tecnologia

Usar a tecnologia certa é fundamental para o link de registros eficiente, criação de modelos de dados e sincronização de visualização de dados mestres. Alguns componentes tecnológicos essenciais para o sucesso do MDM são:

• Hub de MDM: Agrupa dados do sistema de origem, armazena-os em banco de dados e sincroniza esses dados com diferentes sistemas transacionais.

• Ferramenta de integração de dados: Sincroniza dados no hub de MDM e em todo o cenário do sistema
• Ferramenta de qualidade de dados: Valida e mantém a precisão dos dados. Uma ferramenta de qualidade de dados eficiente ajuda você a encontrar e combater dados ruins.

Capacidades do software de gerenciamento de dados mestres

O MDM ajuda as empresas a tomar melhores decisões com dados íntegros, precisos e visíveis. As capacidades principais de uma solução de MDM que possibilitam a melhor tomada de decisões possível são:

Perfilamento de dados

O perfilamento de dados refere-se à análise de fontes de dados para descobrir problemas de qualidade de dados e riscos. O processo de perfilamento de dados envolve seis atividades que lidam com:

1. Coleta de características do conjunto de dados: Envolve a coleta de estatísticas descritivas, como média, mínimo, máximo, percentil e frequência
2. Coleta de tipos de dados: Envolve a coleta de comprimento de dados e padrões recorrentes
3. Marcação de dados: Refere-se à organização de dados com palavras-chave ou termos não hierárquicos
4. Avaliação de qualidade de dados: Mede características dos dados em relação a padrões definidos
5. Coleta de metadados: A coleta e avaliação da precisão dos metadados
6. Identificação de distribuição: Identifica candidatos-chave, dependências de valor embutidas, dependências funcionais e candidatos a chave estrangeira

Correspondência e vinculação de dados

A correspondência e vinculação de dados são cruciais para identificar e resolver registros de dados duplicados e variações em um único registro preciso. Ter um registro idêntico pode distorcer os resultados analíticos, diminuindo a chance de obter insights precisos.

A correspondência e vinculação de dados garantem a criação de dados únicos e corretos por:

• Eliminando entradas de dados duplicadas
• Monitorando a integridade do sistema de origem
• Enriquecendo registros de dados com dados de terceiros
• Automatizando tarefas intensivas de criação e verificação de dados 

Regras de negócios de dados

As regras de negócios de dados especificam ações e restrições a seguir ao criar, atualizar, excluir ou distribuir dados. Essas regras são geralmente centralizadas, o que significa que todo sistema refletirá uma vez que as mudanças sejam aplicadas. As regras de negócios de dados ajudam as organizações a minimizar riscos e introduzir estratégias de governança por:

• Definindo o ciclo de vida dos dados para tipos de objetos relevantes
• Especificando fluxos de trabalho de decisão e aprovação
• Especificando leis que aplicam e garantem a integridade dos dados

Gerenciamento de localização de dados

Países com leis rigorosas de localização de dados exigem que as organizações armazenem dados de clientes localmente. O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) garante a transferência de dados fora da UE apenas quando há proteção adequada. A capacidade de gerenciamento de localização de dados das soluções de MDM é crucial para a padronização da localização de dados, integração e conexão centralizada de dados com outros domínios.

Privacidade e segurança de dados

Organizações com uma quantidade crescente de dados devem estabelecer políticas eficientes para proteger a privacidade dos dados. As soluções de MDM vêm com políticas de segurança baseadas em funções que definem direitos de acesso a dados sensíveis e restringem ações específicas. As organizações também podem proteger seus dados contra acesso de terceiros com a capacidade dos sistemas de MDM de criptografar atributos de dados com chaves criptográficas.

Enriquecimento de dados

O enriquecimento de dados envolve o aprimoramento da qualidade dos dados com diferentes ferramentas e processos. As ferramentas de MDM limpam e simplificam dados incorretos ou incompletos e colaboram com fontes de dados externas para obter insights de dados. Esses dados enriquecidos são fundamentais para identificar tendências, entender padrões emergentes e reduzir riscos.

Gerenciamento de consentimento

A legislação de proteção de dados tornou crucial para as organizações terem uma estrutura clara para armazenar e lidar com informações pessoais. Você deve ter prova de consentimento para obter e manter dados.

As soluções de MDM ajudam você a aplicar tais regras de governança e aderir ao direito dos consumidores de acessar e se opor. Um repositório de dados centralizado permite que você gerencie o consentimento, tenha uma visão única dos dados e reduza os riscos de exposição de dados pessoais.

Motivadores para o gerenciamento de dados mestres

Organizações com múltiplas cópias de dados de entidades de negócios sofrem de ineficiência de dados operacionais, problemas de qualidade de dados, dados inconsistentes e problemas de classificação de dados. O software de MDM extrai dados de fontes díspares e os carrega no hub de dados mestres centralizado para garantir uma visão única dos dados em toda a organização. 

Abaixo estão dois cenários que deixam as organizações com problemas de dados mestres:

1. Segmentação de unidade de negócios e linha de produtos: Organizações que dividem produtos e operações em diferentes segmentos frequentemente criam dados redundantes. O ciclo de vida do front-to-back-office complica ainda mais a redundância de dados. O MDM ajuda você a criar uma fonte autoritativa de dados de contas e produtos nessas circunstâncias.
2. Fusões e aquisições (M&As): Organizações que passam por fusões ou aquisições frequentemente enfrentam problemas com dados mestres duplicados. A desduplicação de dados é uma solução padrão nesses casos. O desafio começa quando o número de bancos de dados mestres aumenta, resultando em processos complexos de reconciliação de dados. O MDM facilita a integração de dados de várias fontes e garante eficiência pós-M&A.

Benefícios do gerenciamento de dados mestres

Adotar um processo de gerenciamento de dados mestres é crucial para organizações orientadas por dados. Dados conectados e precisos ajudam a garantir a agilidade dos processos de negócios e a permanecer competitivos.

Aqui estão os principais benefícios das plataformas de MDM:

• Eliminação de redundância: As equipes geralmente coletam e mantêm dados durante sua interação com diferentes entidades de negócios. Como resultado, há repetição de dados e até mesmo dados não utilizados. Ferramentas de MDM com capacidades de eliminação de redundância de dados (DRE) identificam e eliminam elementos de dados intra-objeto e inter-objeto duplicados.
• Atualizações de dados fáceis: Atualizações de dados que ocorrem isoladamente causam discrepâncias de dados porque os dados alterados não se refletem em toda a organização. Essas atualizações afetam a tomada de decisões de negócios e podem até causar consequências graves. Com o MDM, você pode editar os dados mestres e garantir que os dados atualizados se reflitam em todas as unidades de negócios.
• Fonte de dados autoritativa (ADS): Estabelecer uma ADS é fundamental para a eficiência operacional. Os sistemas de MDM coordenam com diferentes fontes de dados, verificam suas origens e os mesclam em um nó chave (um nó com uma chave única). A ADS apoia os processos de negócios criando ativos de dados coesos que eliminam problemas de dados incompatíveis.
• Integridade dos dados: As organizações usam dados para analisar tendências de mercado, otimizar o desempenho da cadeia de suprimentos e melhorar o mix de produtos usando plataformas de análise. Realizar essas aplicações de inteligência de negócios é desafiador quando os dados que fluem de diferentes funções de negócios são imprecisos ou errôneos. O software de MDM garante a integridade dos dados mantendo a consistência e a precisão dos dados ao longo do ciclo de vida.
• Disponibilidade de dados: A rápida adoção digital permitiu que as organizações expandissem os negócios no exterior. Como resultado, as interações de negócios acontecem virtualmente sem que as pessoas se encontrem pessoalmente. O MDM multidomínio garante operações de negócios suaves, tornando os dados disponíveis na nuvem, no espaço físico e no ciberespaço.
• Backup fácil: Repositórios de dados organizacionais frequentemente se tornam sujeitos a ameaças externas e falhas de sistema. Tais incidentes podem levar à corrupção de dados vitais ou perda de dados. Ferramentas de MDM permitem que você aborde essas vulnerabilidades com um backup centralizado de recursos.
• Conformidade regulatória melhorada: As organizações hoje coletam grandes volumes de dados sobre seus clientes, parceiros e produtos. Todos esses dados devem estar em conformidade com regulamentos específicos de negócios ou geográficos. O MDM facilita a conformidade regulatória gerenciando níveis de conformidade e padrões regulatórios em um pool de dados centralizado.

Desafios do gerenciamento de dados mestres

Apesar de ter capacidades avançadas, o MDM não está livre de desafios. Aqui estão alguns dos desafios comuns que as organizações enfrentam durante a implementação do MDM:

• Padrões de dados: Estabelecer padrões de dados adequados é crucial para acomodar diferentes tipos de dados dentro de sua organização. É por isso que você deve definir padrões de dados que possam lidar com tipos de dados e requisitos interdepartamentais.
• Governança de dados: A implementação bem-sucedida do MDM requer mais do que encontrar um modelo de dados adequado ou estabelecer padrões de dados. Considere ter uma estrutura de governança de dados bem definida para lidar com a complexidade dos dados mestres de forma eficaz. Essa estrutura é crucial para ter uma visão clara das operações de dados e identificar problemas de qualidade de dados.
• Ferramentas de gerenciamento de dados mestres: É necessário ter o conjunto certo de ferramentas para lidar com os requisitos de gerenciamento de dados mestres. Considere analisar os requisitos de negócios e entender os objetivos de negócios para identificar as ferramentas mais adequadas para sua organização.
• Transferência de dados: As ferramentas de MDM facilitam a integração de dados de diferentes softwares empresariais e canais de negócios. Mas o processo de transferência de dados é altamente propenso a erros e demorado. É por isso que é crucial definir políticas para gerenciar a integração de dados com aplicativos internos, externos e em nuvem.
• Administração de dados: A coleta imprecisa de dados impede a consolidação de dados mestres e cria problemas de gerenciamento. Você pode evitar esses problemas definindo a administração de dados para gerenciar tarefas e autorar dados mestres.

Modelos de arquitetura de MDM

Encontrar um modelo de implementação adequado é fundamental para melhorar a qualidade dos dados mestres e a consistência dos dados. O modelo de implementação também determina sua capacidade de construir uma arquitetura orientada a serviços (SOA), apoiar o ambiente operacional e empurrar dados limpos para sistemas existentes.

Os quatro modelos padrão de implementação de MDM são:

1. Estilo de registro

A implementação de MDM no estilo de registro depende de algoritmos de limpeza e correspondência para identificar dados duplicados entre fontes. É adequado para organizações com múltiplas fontes de dados e necessidades rápidas de integração de dados.

Este modelo de MDM garante um registro dourado confiável atribuindo identificadores únicos globalmente (GUID) a registros correspondentes e criando uma visão em tempo real de 360 graus de cada sistema de referência.

Como o estilo de registro não envia dados de volta para os sistemas de origem, ele armazena links de registros correspondentes para correspondência de dados. Este estilo de implementação altera dados em sistemas de origem existentes, corresponde a informações cruzadas e assume que os sistemas de origem podem gerenciar sua qualidade de dados.

2. Estilo de consolidação

O estilo de consolidação de MDM cria um SSOT consolidando dados de várias fontes. Um hub de MDM gerenciado centralmente armazena o registro dourado e aplica atualizações às fontes. Este modelo é adequado para organizações com necessidades de relatórios e análise de dados em toda a empresa.

Após extrair dados de sistemas existentes, este modelo de implementação limpa, corresponde e integra um único registro para um ou mais domínios de dados. Também é barato e rápido de configurar.

3. Estilo de coexistência

A implementação de MDM no estilo de coexistência funciona de forma semelhante aos modelos de consolidação, mas armazena dados em um sistema de MDM central. É ideal para organizações que buscam atualizar MDMs de estilo de consolidação tradicional.

Este modelo oferece uma única versão da verdade sincronizando dados mestres entre sistemas de origem e o hub. Ele garante uma melhor qualidade dos dados mestres e acesso mais rápido aos dados, mas pode ser caro de implantar.

4. Estilo centralizado

A implementação de MDM no estilo centralizado ou transacional depende de algoritmos de limpeza, vinculação, correspondência e enriquecimento para armazenar, manter e publicar atributos de dados mestres para os respectivos sistemas de origem. É adequado para organizações com MDMs de estilo de consolidação ou coexistência existentes.

O hub de estilo transacional suporta políticas de segurança e visibilidade em nível de atributo de dados. Além de mesclar registros mestres, este sistema permite que os sistemas de origem se inscrevam para atualizações.

O MDM ajuda as empresas a acelerar o crescimento eliminando a tomada de decisões subótima e o desalinhamento de dados. Escolher um modelo de implementação adequado e adotar as melhores práticas são igualmente importantes.

Software de gerenciamento de dados mestres

Encontrar o software de MDM certo é crítico para permitir o processamento contínuo de dados mestres. Deixe o software de MDM fazer o trabalho pesado se você estiver procurando por recursos robustos que tornem a consolidação, organização, desduplicação e armazenamento de dados mais gerenciáveis.

Para ser incluído nesta categoria, o software deve:

• Acompanhar dados de várias fontes relacionadas a uma organização, especificamente métricas de desempenho de departamento
• Consolidar, organizar e armazenar dados mestres, filtrar informações duplicadas, sinalizar inconsistências e apresentar descobertas em um formato limpo
• Fornecer aos administradores ferramentas ou iniciativas relacionadas a dados mestres
  Exportar dados de MDM conforme necessário para outras ferramentas de software

*Abaixo estão as cinco principais soluções de software de gerenciamento de dados mestres do Relatório Grid® de Inverno de 2022 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. SAP Master Data Governance (MDG)

O SAP Master Data Governance (MDG) aplicativo fornece uma visão gerenciada centralmente dos dados em toda a organização. Facilita a criação, consolidação, alteração e distribuição de dados mestres em todo o cenário do sistema.

O que os usuários gostam:

“É uma plataforma altamente recomendada se você lida com dados mestres relacionados a material, fornecedor, cliente e finanças. Você pode consolidar uma quantidade massiva de dados em um banco de dados e brincar com os dados para acomodar mudanças solicitadas pelos usuários.”

- SAP Master Data Governance (MDG) Review, Sahil M.

O que os usuários não gostam:

“Deveria haver mais flexibilidade para criar um aplicativo Fiori personalizado, incluindo o escopo do cliente. Além disso, a documentação do MDG não está disponível online. Outro ponto é que a criação e manutenção de hierarquias não estão disponíveis no MDG.”

- SAP Master Data Governance (MDG) Review, Pranab M.

2. Syndigo Content Experience Hub

Syndigo Content Experience Hub oferece uma solução de ponta a ponta para criar, gerenciar, distribuir, enriquecer e otimizar ativos digitais e dados de produtos. É conhecido por permitir que marcas e fornecedores ofereçam conteúdo consistente para parceiros de e-commerce e lojas.

O que os usuários gostam:

“Nossa parceria com a Syndigo nos ajudou a atender melhor os clientes enquanto crescemos internamente e entendemos o negócio de e-commerce em um nível técnico e inovador. A Syndigo esteve conosco em cada passo do caminho, nos guiando e melhorando continuamente a experiência do usuário.”

- Syndigo Content Experience Hub Review, Megan S.

O que os usuários não gostam:

“Seria muito útil ter uma opção de chat disponível para assistência em problemas que eu possa ter enquanto trabalho nas minhas partes.”

- Syndigo Content Experience Hub Review, Sarah B.

3. Azure Data Catalog

Azure data catalog oferece descoberta de ativos de dados de autoatendimento com um catálogo de metadados em toda a empresa. Permite que as organizações registrem ativos de dados empresariais, conectem dados a ferramentas e tornem a descoberta de fontes de dados perfeita.

O que os usuários gostam:

“O Azure é um serviço em nuvem fantástico e totalmente gerenciado para obter um bom controle das fontes de dados. Permite que qualquer pessoa entenda os dados, independentemente de sua função de trabalho.”

- Azure Data Catalog Review, Anubhab D.

O que os usuários não gostam:

“Como em qualquer plataforma em nuvem, há algumas limitações, mas a Microsoft ouve o feedback e as corrige. O novo portal de visualização é lento, mas cobre muitas lacunas que a Microsoft tinha no portal antigo.

Outro fator é o custo dos serviços do Azure em comparação com a AWS. Isso pode ser um obstáculo para algumas organizações, mas o valor oferecido pelo Azure é melhor do que a AWS a longo prazo.”

- Azure Data Catalog Review, Prab T.

4. Dell Boomi

Dell Boomi oferece uma plataforma inteligente e escalável para sincronizar e enriquecer dados em toda a empresa. A base tecnológica ágil por trás desta plataforma contribui para o fluxo rápido de informações, inovações e interações.

O que os usuários gostam:

“Gosto que o Dell Boomi permita que as pessoas criem soluções ETL para o cliente com pouco ou nenhum código. Esta ferramenta é muito fácil de aprender. Sua curva de aprendizado é muito rasa, o que permite que as pessoas a entendam em pouco tempo. O recurso simples de arrastar e soltar do Dell Boomi ajuda as pessoas a criar pipelines ETL com sucesso, mesmo quando não têm experiência em codificação.”

- Dell Boomi Review, Ankur R.

O que os usuários não gostam:

“Alguns dos relatórios de procedimentos requerem mudanças e funcionalidade aprimorada para coletar dados para solução de problemas. Gostaria de ver falhas de navegador móvel, registros e tentativas de procedimentos quebrados. Embora o Boomi ajude você a escrever um código personalizado para tipos OOB, gostaria de poder organizar melhor o código e retê-lo. Pode ser desafiador relatar execuções de processos, atrasos, estados atômicos e mais. Adoraria ver esse conhecimento em um painel.”

- Dell Boomi Review, Garnette L.

5. Oracle Enterprise Data Management Cloud

Oracle Enterprise Data Management Cloud oferece uma plataforma única para conectar aplicativos empresariais díspares, gerenciar mudanças de dados mestres e distribuí-las para aplicativos downstream. Também fornece recursos de colaboração em tempo real e visualização de dados.

O que os usuários gostam:

“Gosto de usar este sistema, pois oferece acesso rápido a bancos de dados imprevisíveis e uma visão seletiva de circunstâncias específicas e mundiais, concentrando todas as informações. Além disso, permite que eu insira e atualize informações para corrigir erros básicos do sistema.

Oferece informações de várias zonas de negócios, como cadeia de suprimentos, finanças e logística, além de resolver problemas complexos de análise. É fácil combinar conjuntos de dados, descobrir temas em andamento e problemas de integridade de informações.”

- Oracle Enterprise Data Management Cloud Review, Dharmesi K.

O que os usuários não gostam:

“O Oracle Enterprise Data Management requer manuseio de informações, o que significa que há necessidade de treinamento em manuseio de informações, o que é bastante exigente.”

- Oracle Enterprise Data Management Cloud Review, Jane N.

Tome decisões baseadas em dados com dados unificados e confiáveis

Quanto mais os dados de negócios proliferam, mais surgem insights e oportunidades de otimização. Mas combinar e reconciliar diferenças de dados é altamente propenso a erros. É por isso que as organizações estão cada vez mais aproveitando as ferramentas de MDM para coletar, consolidar, gerenciar dados mestres empresariais e ter uma visão confiável de 360 graus das entidades de negócios.

Saiba mais sobre como aproveitar dados de clientes para análises mais profundas e insights aprimorados.