Inclua os custos de manutenção de dados no seu orçamento.

BR&M Tecnologia, OUTSOURCING de Infraestrutura e Suporte em projetos de ERPFalar sobre a qualidade dos dados torna-se uma pauta necessária daqui em diante, toda vez que for necessário munir-se deles para qualquer ação

Vamos enfrentar a realidade: ninguém quer ouvir sobre riscos e problemas. Mas é somente quando são ignorados que eles ficam realmente perigosos. Então, vamos dar um pequeno passeio pelos dados do seu CRM para compreender os riscos que vivem nos cantos escuros do sistema.

A boa notícia é que a maioria dos dados do sistema não é perigosa, e a melhor notícia é que se você gerenciar bem o sistema, pode vaciná-lo contra os problemas mais importantes.

Os dados que terão custo para você O pequeno segredo sujo da TI é que os dados sempre terão um custo, mesmo se você seja capaz de obtê-los gratuitamente. O problema é que raramente sabemos quanto custam. Inicialmente os custos são invisíveis, mas se tornam importantes no longo prazo.

Coletar alguns dados é razoavelmente fácil e barato. Mas a medida que passamos a notar que um grande volume de dados é importante para o negócio, começamos a perceber também o quão desafiador e custoso é fazer com que eles sejam relevantes o suficiente para que gerem os resultados necessários.

Sempre que você estiver avaliando uma nova fonte de dados, tente quantificar o custo total de propriedade, em um período de três a cinco anos. Por exemplo, em um sistema de CRM um lead pode custar de US$1 a US$ 100, ou mais, por registro obtido. Limpeza, desduplicação e atualização de cada lead podem custar mais US$ 5 por mês, mas se você não fizer esse trabalho, o valor do lead vai para menos US$ 0. Por quê? Porque os usuários não sabem que os dados são lixo, que eles dependem disso para serrem corretos e acabam perdendo tempo. A credibilidade do sistema fica reduzida com os usuários não mais confiando nos dados e os executivos achando que os relatórios são lixo.

Melhores práticas: 1 – Não adicione novas fontes de dados a um CRM até que você tenha caracterizado a qualidade inerente de dados, o custo de propriedade e o valor no longo prazo.

2 – Desenvolva políticas e governança em torno de cada sistema, para expurgar/arquivar dados.  Alguns sistemas de CRM têm backup adequado, pistas de auditoria, arquivamento e processos de expurgo.

3 – Provavelmente, você vai precisar de um administrador de dados.

O sucesso de uma organização na análise de dados envolve pessoas, processos e tecnologia, e começa com a implementação de uma metodologia adequada na gestão da qualidade de dados. Esta metodologia deverá prestar atenção ao ciclo de vida da informação, desde a sua integração, definição de termos, gestão de conflitos, enriquecimento, resolução e monitoração.

Com pequenos passos (estruturados e organizados) decerto que é possível alcançar uma excelência na qualidade de dados e por conseguinte reduzir os custos associados à gestão dos mesmos.

Então, o que pode matá-lo? A qualidade e o significado dos dados. Se a lógica de seu projeto depende muito de filtragem e agrupamento, avalie seos campos são precisos e consistentes. Diferentes departamentos atribuem diferentes significados ou critérios para o mesmo dado? Caso afirmativo, você tem usado códigos em torno das variações?

Ter dados errados em sua base é como andar em um campo minado: fica mais difícil, para todos, definir os próximos passos. Afinal, já vivemos a experiência de dados que, figurativamente, explodiram na nossa cara por estarem incorretos. Já informações confiáveis se tornam um grande negócio. Elas podem fornecer insights sobre necessidades de recursos humanos, oportunidades da cadeia de suprimentos, melhorias operacionais, entre outros.

A fim de minimizar divergências dentro da organização e se concentrar em uma versão unificada, a qualidade dos dados deve ser garantida. Infelizmente não existem padrões para qualidade de dados na indústria. Isso, na realidade, é um dos maiores problemas.

Para começar, identifique as dependências entre os dados, os problemas que podem danificar suas estimativas de custo e construa alguma mitigação em seu plano de projeto. O uso de dados ruins pode facilmente dobrar o custo e o tempo de qualquer projeto. No caso da definição de estoques, por exemplo, uma previsão de demanda equivocada vai levar a empresa a manter um nível de estoque muito alto — o que aumenta os custos — ou muito baixo, gerando perda de oportunidades. Em todos os setores da empresa, se os dados não são bons, a decisão tomada será prejudicada.

Além disso, certifique-se de que existe um proprietário sólido para corrigir problemas de dados e identifique o que é a “resposta certa”. Normalmente, esta será uma pessoa não técnica, da área de negócios.

Há 20 anos, as indústrias decidiram passar a responsabilidade de manter a qualidade de seus produtos para cada setor individualmente. Então, como todos garantiam a qualidade para cada parte do produto, a necessidade de inspeção era muito menor e o resultado final ficava melhor.

Com as informações deve acontecer a mesma coisa. Cada departamento precisa tomar a responsabilidade pelos dados. Em vez de ter apenas um departamento responsável pela qualidade de todas as informações presentes na companhia, o monitoramento dos dados é transferido para cada departamento, ficando a área de qualidade de dados responsável apenas por gerenciar como as informações são monitoradas.

Transferindo a responsabilidade de manter a qualidade dos dados dentro da corporação para os profissionais individualmente, a empresa pode criar, definitivamente, uma maneira de gerenciar as informações.

Comece já Nunca é tarde para iniciar uma limpeza dos seus dados (data cleanse) e reorganizá-los de maneira mais eficaz. Aliás, neste caso, quanto antes o trabalho for realizado menor será seu prazo e seu custo. Um set de dados organizado, quando somado a outras ferramentas e uma análise poderosa, é sem dúvida uma fonte de rentabilidade e de corte de custos significativa, e que toda empresa pode ter.

Fonte: Digital Network

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Sobre Ramires, F A. Borja

Sólidos conhecimentos em: GESTÃO ESTRATÉGICA DE NEGÓCIOS - Planejamento Estratégico Empresarial; - Balanced Scorecard (BSC); - Indicadores de Performance (KPI); - Avaliação de Potencial de Mercado; - Marketing Geográfico (GIS); - Business Intelligence (BI); - Inteligência Competitiva. GESTÃO ECONÔMICO-FINANCEIRA - Planejamento Orçamentário; - Plano de Negócios; - Análise de Custo, Volume e Lucro; - Ponto de Equilíbrio e Alavancagem Operacional; - Formação e Análise de Preços; - Retorno sobre Investimentos; - EVA, MVA, EBITDA e Fluxo de Caixa Descontado; - Risco de Crédito com Credit Score.
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