Importancia de los procesos de una empresa en la gestión de datos

O conceito de ligar os processos de uma empresa aos dados não é novo. Porém, atualmente está a assistir-se a um ressurgimento, naquela é tão importante como sempre em relação a muitos temas de gestão de dados.

Os diferentes clientes de diferentes setores que trabalham em diferentes projetos de gestão de dados têm sempre algo em comum: para todos é muito importante ligar as prioridades comerciais aos processos de negócio que as suportam.

o processos de uma empresa entrar no jogo de gestão de dados em vários cenários diferentes: Gestão de dados mestres, governança de dados, qualidade dos dados e análise de grandes volumes de dados.

Gestão de dados mestres

Gestão de dados mestres (MDM) é a disciplina que se esforça por alcançar uma versão única da verdade para os elementos centrais de uma empresa: cliente, produtos, fornecedor, etc. Porém, la realidad es que una sola versión de la verdad se compone de múltiples perspectivas sobre esa verdad.

Vamos levar, por exemplo, un domínio de datos maestros común como el producto. Si bien existe una vista integral de un 'Producto’ con un superconjunto de atributos que admite múltiples grupos de usuarios en toda la organización, cada grupo de utilizadores tiene su propia vista de lo que implica la información del 'Producto’ y cuál es el uso de estos datos. Cada grupo a largo de la cadena de suministro puede ver, criar, editar o eliminar algumas peças de informação que conforman el conceito de 'Producto'. Para que MDM tenga éxito, es importante identificar a cada uno de estes grupos de partes interesadas y trabalhar con eles para compreender su uso y requisitos en torno al domínio de datos en cuestión..

Una herramienta que puede ser útil es un modelo de proceso de mapeo de elementos de datos. Usando un Diagrama BPMN de los procesos de una empresaLas partes interesadas se pueden mostrar a lo largo de una coluna con sus actividades clave junto a ellas. Podríamos mostrar, por exemplo, un ciclo de vida de desenvolvimento de um produto que abarca desde el desenvolvimento até o custo del producto, los precios y las pruebas de mercado.

Neste exemplo, ciertos aspectos de los dados del producto serán claramente propriedade de un determinado grupo de partes interesadas. Por exemplo, a equipa de desenvolvimento de produtos é responsável por definir os componentes do produto e as instruções de montagem. Porém, quando se trata de preços, os dados da cadeia de abastecimento determinam o preço inicial, mas este preço pode ser alterado através do processo de marketing durante a fase de teste de mercado. O marketing é responsável por nomear e descrever os produtos no catálogo.

Para acompanhar o uso e o ciclo de vida dos elementos de dados, podemos usar uma matriz CRUD. A matriz CRUD acompanha os grupos que criam, leem, atualizam e eliminam dados.

Quando a informação é modificada por mais de um grupo, é importante estabelecer o fluxo de trabalho e a governança adequados. Por exemplo, es probable que tanto la cadena de suministro como el marketing sientan que “poseen” la información correcta. Al diseñar claramente el flujo de trabajo y el ciclo de vida de los datos, tanto las partes interesadas como los desarrolladores de MDM son compatibles comprender las responsabilidades correctas de los datos para las partes interesadas y crear el flujo de trabajo, las reglas de negocio, las reglas de seguridad, etc. adecuadas en torno a la solución. Em muitos casos, las redundancias e ineficiencias en el proceso se pueden identificar y mejorar con la solución MDM, lo que convierte a MDM en una herramienta de optimización de procesos comerciales.. La gestión de datos maestros es a menudo una iniciativa de proceso empresarial tanto como una iniciativa de gestión de datos.

Dados de governança

Dados de governança é uma área de gestão de dados com um foco especial nas pessoas e nos processose que pode beneficiar do uso de um modelo de processo empresarial estruturado. Identificar como e por quem os dados são utilizados ao longo do processo empresarial pode ajudar a determinar a governação e a propriedade de dados mais adequada. Pode ajudar a resolver divergências quando surgem conflitos sobre a propriedade. Por exemplo, no exemplo de preços anterior, tanto a cadeia de abastecimento como o marketing contribuem para o preço do produto, mas em diferentes fases do ciclo de vida do produto.

A análise dos dados através da perspetiva do processo empresarial também pode ajudar a detectar padrões e a concepção dos dados.. Por exemplo, Deveria existir uma característica adicional de “preço teórico” que seja criada utilizando dados da cadeia de abastecimento e do preço de mercado de marketing? Existem diferentes níveis de preços por região e / ou datas de vigência para o preço de mercado? Ver os dados no contexto dos processos de negócios do mundo real pode ajudar a clarificar tanto a sua propriedade como o seu uso em toda a organização.

Qualidade de dados

Do mesmo modo, a qualidade de dados é uma área na qual os processos de uma empresa desempenham um papel chave. Existem muitas formas de limpar, validar e enriquecer dados, e muitas ferramentas e métodos para apoiar a qualidade dos dados. Mas Se forem utilizadas técnicas de qualidade de dados sem ter em conta o uso nos processos de negócios, é provável que sejam ineficazes.

Si no se tienen en cuenta los procesos comerciales, los esfuerzos de calidad de los datos se degradarán por los mismos procesos que originalmente causaron los problemas de calidad de los datos.

Por exemplo, un esfuerzo común de calidad de datos se centra en el nombre, la dirección y la información de contacto del cliente. En una iniciativa de calidad de datos de este tipo, es importante comprender la fuente de esta información del cliente y cómo se creó y actualizó a lo largo del ciclo de vida del proceso empresarial.

Cuando un cliente específico compra un producto, el departamento de ventas recopila y / o actualiza información relacionada. Si surge un problema con el producto y el cliente se comunica con el servicio de atención al cliente, a informação é recolhida novamente. Estão estes três departamentos sincronizados e utilizam a mesma fonte de informação do cliente? Ou existem fontes de dados fragmentadas e desconectadas? Não há nada mais irritante para o cliente do que ter de fornecer os mesmos detalhes repetidamente. Se os três departamentos utilizam a mesma fonte de dados, existe uma governação clara dos dados e uma propriedade sobre os dados e sobre como são obtidos e atualizados? O pessoal é incentivado a introduzir os dados corretamente? Pode-se incentivar um vendedor a fechar um negócio, mas é também incentivado a certificar-se de que a informação do cliente está correta?

Análise de Big Data

A análise de Big data Pode fornecer informações valiosas para fontes dispares que podem fazer crescer las fuentes de datos tradicionales de hoy., como um data warehouse. En el caso de los datos de los clientes, por exemplo, puede realizar una análise de “sentindo-me” de las redes sociales, patrones de compra, análise de movimento y más para crear uma vista de 360º del cliente. Mas esta análise tem pouco valor si se realiza en el vazio. Por exemplo, se temos informações sobre os comentários dos clientes, es importante compreender en qué parte del ciclo de vida del producto se encuentra el cliente al expressar estes comentários. Hacer coincidir su sentimiento con su etapa en el ciclo de vida de la compra es fundamental para compreender realmente su experiência. El valor de la analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... O valor do big data aumenta quando está ligado aos processos empresariais.

conclusão

Os dados só são valiosos quando colocados em contexto, E os processos de uma empresa fornecem um contexto importante sobre como os dados são utilizados numa organização.. Os modelos de processos empresariais ajudam a identificar onde a informação é usada e por quem, O que tem um impacto claro na gestão de dados mestres, A gestão de dados, a qualidade dos dados, A análise de big data e outras iniciativas empresariais. gestão de dados. O mais importante é que ajuda a estabelecer a prioridade empresarial. É impossível gerir de perto toda a informação numa organização, por lo que priorizar los datos críticos para el negocio es un paso importante en cualquier disciplina de administración de datos.