Visão de qualidade de dados: Pesquisa francesa sobre qualidade
de dados(qualitée des données), publicada pela PWC-Price Waterhouse Coopers,
Micropole e Electronic Business Group-Julho de 2011, disponível em www.pwc.fr/qualites-des-donnees.html, acessado em janeiro de 2012.
Resumo de opiniões das empresas
sobre GD e Qualidade de dados:
Nessa parte final, a pesquisa coleta uma síntese de cada
interlocutor da empresa, com percepções genéricas sobre o tema, e alguns pontos
a serem observados, segundo a empresa. Fiz uma tradução livre, com
incorporações de alguns ajustes e opiniões para ajudar no entendimento :
Alcatel-Lucent, gigante de telecomunicações, com 80.000
colaboradores e atuando em 130 países:
ü Um esforço de
pedagogia(aculturamento, aprendizado) permanente aplicado aos tomadores de
decisão da empresa deve ser empreendido
ü O processo de GD se estabelece firmemente sobre(a partir da) a
responsabilização de seus atores(envolvidos, responsáveis)
ü As ações de acompanhamento e de
formação devem ser focadas a fim de atribuir
responsabilidade às equipes sobre as novas regras de negócios(de dados)
definidas
ü O principal obstáculo (da GD) é trabalhar em silos de dados, ou bases separadas e não
integradas
ü A identificação( escolha) de bons
agentes “intermediários”(data stewards, gestores, custodians) dentro da empresa
é fator crítico de sucesso para a GD
Arval, filiada ao BNP Paribas, atua na área de locação de
veículos de longa duração, multimarcas e também na gestão dos veículos do grupo
financeiro a que serve:
ü A Qualidade dos dados deve ser vista
tanto no nível dos relatórios produzidos quanto dos dados em si
ü Há a necessidade de frutificar e de
traduzir(medir) em valor, o patrimônio dos dados e informação(asset value)
ü Há a necessidade de um coordenador
de processo de qualidade de dados
ü Um projeto de GD+QD deve ser
valorado mais em termos de redução de riscos do que em termos de ROI
Backelite, empresa pequena voltada para desenvolvimento de
serviços para aplicações móveis:
ü Qualquer que seja o nível de automatização de um processo de
QD(Qualidade de Dados), o trabalho humano ainda é muito importante: É muito difícil, quase
impossível, um sistema computacional verificar plenamente a coerência dos dados.
Ou seja, a intervenção humana continua fundamental no processo de detecção de
problemas de qualidade
ü Lei de retenção de dados: É uma
obrigação legal que todos os sites mantenham os logs(de conexão, web server)
por 2 anos(segundo o business da empresa)
Carmem Immobilier, grupo imobiliário que atua nas costas
bascas, composto de 17 unidades:
ü A qualidade dos dados externos é
intrinsecamente boa(informação oficial advinda de cartórios, fontes estatais e
privadas, etc), segundo a percepção da empresa, que trabalha no ramo de
imobiliárias
Club Med, grupo com mais de 80 resorts em 5 continentes, com
15000 colaboradores e um grupo de 1,2 milhões de clientes:
ü Destaca a importância da pedagogia(ensinamento,
aculturamento) para que os colaboradores compreendam como os dados devem ser
vistos como elementos estratégicos
ü Na obrigação dos colaboradores de
coletarem os dados nos seus domínios, se faz necessário que a coleta seja nos
moldes dos processos existentes aprovados, sem criação de processos adicionais.
Ou seja, há que se ter um processo definido na empresa
Conforama, grupo que trabalha na área de móveis e utensílios
domésticos. Possui 187 lojas com um total de 8200 colaboradores:
ü Um trabalho de ensino e
aculturamento constante é fator crítico de sucesso. Observem como esse fator
crítico se repete nas diferentes empresas e “business”
ü Os ganhos de QD aparecem em termos
de objetivos de campanhas, redução de custos e de capacidade de materializar as
campanhas de marketing da empresa
DGA, Direction des Systèmes d´Information, órgão do
Ministério da Defesa, responsável pela condução de projetos complexos de
armamento e defesa na França:
ü Centralização de processos não é
sinônimo de qualidade de processos
ü O processo de dados
protegidos(classificados/classified) no formato material(papel) é seguro e
estável. A mudança de processos sobre esses dados, ainda na forma tradicional,
está ainda pouco desenvolvida, segundo a percepção do órgão de defesa do
governo francês
Europages, empresa que oferece um sistema de busca B2B no
âmbito europeu. Disponível em 26 línguas, possui um total de 4 milhões de
visitas por mês. Usado principalmente pelo segmento de pequenas e médias
empresas(PME) e pequenas e médias indústrias(PMI) na identificação de
fornecedores, distribuidores e parceiros:
ü FCS: colocar em prática um processo
confiável e escolher bons atores(envolvidos). De novo aparece a escolha das
pessoas corretas para as funções de dados
Faurecia, empresa líder mundial em equipamentos automotivos:
ü A qualidade dos dados de
fornecedores é indispensável para uma boa negociação nas compras
ü Os dados mestres devem ser criados
em nível organizacional e não no âmbito de aplicações isoladas(reiterando o
conceito de dados mestres)
ü O cálculo de ROI deve ser feito
baseado em KPI´s, umas orientadas pela TI e outras pelo negócio
Firmenich, empresa suíça, considerada número 2 no ramo mundial de fragrâncias e
aromas, tem 6400 colaboradores em 64 países:
ü Importante simplificar certos
processos(no âmbito de GD)
ü Há a necessidade de uma governança
de dados adaptável, capaz de alinhar as mudanças impostas pelo contexto de
negócio. Ou seja, o processo de GD deve ser flexível, podendo se adaptar à
dinâmica do “ business”
o
O
processo de GD deve ser incremental,ou seja deverá ser buscada uma forma de
implementação gradativa, com focos em disciplinas de maior prioridade
France Telecom, uma das principais empresas de
telecomunicação do mundo, com 181.000 colaboradores em 4 continentes:
ü A qualidade da informação é
indissociável de sua rapidez de produção e de sua atualidade. A empresa avisa
que qualidade está intimamente ligada à sua rapidez de produção e da sua
atualidade(rapidamente disponível para o seu consumo)
GFK, empresa mundial especializada em pesquisas de clientes,
com estudos quantitativos e qualitativos, com 10.000 colaboradores em 120
países:
ü O processo de QD deve integrar os
processos de otimização de dados brutos (extrapolação,correção, ajustes,etc),
ou seja a qualidade está na entrada da fase de transformação também
ü A qualidade de dados não é uma
ciência exata: assim também é a qualidade percebida pelo cliente
ü A evolução das tecnologias(RFID, internet
móvel,etc) e as transformações dos mercados(virtualização ) vão aumentar
consideravelmente os volumes de dados
Grupo Moniteur, uma das maiores empresas francesas do ramo
de edição e publicação(papel e web):
ü A qualidade dos dados passa pela
escolha dos dados a serem tratados(os dados devem ser observados com
prioridades em função do negócio)
ü Fatores:
o
Padronização:
de formulários Web de coleta de dados de contato e de estruturas de bancos de
dados utilizados pelos prestadores de serviços
o
Qualificação:
Validar o endereço de email através de OPT-IN, ou seja a confirmação do
internauta sobre sua inscrição à uma newsletter, etc, via clique de link de
confirmação
o
Considerar
campanhas de conscientização sobre o valor e a necessidade de se ter
informações completas
HSBC, banco com 41 milhões de clientes no mundo, tem na
França 380 agências e 10.000 colaboradores:
ü A qualidade de dados não é uma
definição absoluta. Um dado pode ser considerado como suficientemente preciso
por uma área gerencial e insuficiente por outra. Aqui tem uma visão relativa do
que é qualidade?
ü A qualidade de dados é indissociável
da velocidade com a qual o dado se torna disponível. Esse fator foi citado
anteriormente também
ü O processo de qualidade de dados no
HSBC é conduzido pela área de BI dentro da Diretoria Financeira. Uma questão
que não ficou clara: A área de BI está no negócio ou na TI?
ü O processo de qualidade de dados
pode encontrar obstáculos e suscitar resistências. A mudança de mentalidade
deve ser um processo contínuo. Isso é realmente fato.
Kantar Media, empresa especializada em monitoração de mídia,
possui 13 divisões e 26.500 colaboradores em 95 países:
ü As ferramentas automatizam a coleta
e a classificação de dados, porém a intervenção humana é necessária para a
definição de pontos subjetivos de conteúdo. De novo a afirmação que a
verificação de qualidade não pode prescindir da análise humana
ü A categorização de dados permite a
inclusão de inteligência nos dados brutos. A aplicação de taxonomias de
classificação é um passo inicial para o desenvolvimento da trilogia
dados-informação-conhecimento
Lokad, pequena empresa especializada na aplicação de
estatística para previsão de vendas:
ü No domínio das aplicações de
previsão de vendas a qualidade de dados é sempre manifestada pela taxa de erros
obtida nas análises. Esse é um fator comum nos algoritmos de analytics/mining. Refinar
ciclicamente o modelo com os erros observados
ü A qualidade de dados da saída das
análises depende da quantidade de dados colocados como input: quanto mais dados
é disponibilizado pelo cliente(história de dados) melhor é a qualidade da
previsão
ü A qualidade dos dados na saída
depende da escala de tempo escolhida: as previsões são sempre melhores a curto
prazo do que a longo prazo
Oscaro, empresa pequena com 120 colaboradores, especializada na
comercialização de acessórios e peças de automóveis:
ü Processo de viabilização seletiva de
dados em função de seus impactos sobre a produtividade e sobre a eficácia do
negócio deve ser observada
Printemps, grande rede
francesa de lojas, no setor de varejo de moda e de luxo:
ü Abastecimento das bases de dados
centrais a partir das bases de dados das lojas
ü Trabalhar com foco na melhoria dos
dados dos clientes que não possuem cartão de fidelidade Printemps
ü Refletir antes de lançar as
iniciativas de qualidade de dados, que estas deverão responder à uma estratégia
maior
PSA, sigla da Peugeot-Citroen, grande produtora francesa de
automóveis, presente em 160 países:
ü Coloque em prática uma linguagem
comum. Use glossários para difundir entendimento de conceitos sobre dados por toda a empresa. A importância
dos glossários como elemento de entendimento comum aparece aqui
ü A Governança de dados é um problema
da empresa e não somente da área de TI
Rhodia, líder mundial em produtos químicos especializados,
com 14.000 colaboradores em 65 filiais no mundo:
ü Desenvolvimento de um ERP único em nível
mundial para gerir suas 80 unidades de negócios e qualquer de suas 60 usinas
ü Criação de uma central mundial de
documentação, gerida pelo software Documentum
ü Ter dados de qualidade é um capital
importante para o bom funcionamento dos processos
Ricoh France, ramo francês da gigante japonesa,
especializada na gestão de serviços de impressão e de documentação. Possui 108.500
colaboradores em 150 países:
ü Qualidade de dados deve ser
percebida com duas visões: qualidade de dados mestres e qualidade de dados
operacionais. Todas tem uma premissa: cada informação tem um responsável(gestor
de dados/informação)
ü É a informação que deve ir ao seu
usuário e não o contrário
ü Automatize o máximo possível a
transmissão de dados para evitar erros humanos
ü Os dados mestres e referenciais (referentiels)
devem ser geridos por uma célula mestre “reconhecida”, a qual está atribuída essa
responsabilidade
Schneider Electric, especialista mundial em gestão de
energia:
ü Uma informação de qualidade é uma
informação trazida a uma pessoa correta, num momento oportuno para levar à uma
boa decisão
ü A qualidade de dados na Schneider se
dá no contexto de migração de 50 diferentes ERP para somente uma fonte(SAP) e é
acompanhada por uma área de MDM centralizada
ü A centralização de dados num MDM é
um projeto organizacional que necessita de um patrocinador forte e de uma
equipe dedicada
ü É importante gerir globalmente os
dados comuns dos grandes fornecedores e localmente os dados nacionais, como
condições de pagamento, por exemplo
SFR, empresa de telecomunicação francesa, com 21 milhões de
clientes em telefonia móvel e cerca de 5 milhões em telefonia fixa. Possui
estimadamente 10.000 colaboradores:
ü Os dados são de qualidade desde que
permitam levar um serviço a um nível esperado e dentro de uma área(de negócios)
especifica
ü Os principais critérios de qualidade
de dados são: completude(exaustivité) e atualidade(fraicheur) . Observar que
nem todos os atributos de qualidade em todos os domínios deverão ser obrigatoriamente
buscados
Shell, gigante anglo-holandesa do ramo de energia(petróleo e
gás) , com atuação em 90 países e um total de 93.000 colaboradores :
ü A Qualidade de dados impacta na
performance da gestão da relação com o cliente, em dois níveis: um, no nível de
funcionamento do serviço do Cliente(tempo de resposta e satisfação do cliente),
e outro, no nível de melhoria dos processos da empresa
ü Não procure criar uma base que
responda a tudo e para todos: a base de informação de clientes não tem vocação
para fornecer KPI´s para os acionistas
Sodexo, empresa internacional, especializada em soluções de
qualidade de vida no cotidiano(Solutions de Qualité de Vie au Quotidien), que
trata da instalação e gerenciamento de restaurantes, cafeteria, eventos
especiais e serviços de copa. Está presente em 80 países, com uma estrutura
descentralizada e possui aproximadamente 380.000 colaboradores:
ü A qualidade de dados é de
responsabilidade da área de negócios(Metier) e não da TI. É antes de tudo uma
questão de organização e de acompanhamento de mudanças, mais do que um problema
técnico
ü Um indicador , quando alcança o (nível)
vermelho deverá ser analisado em função do negócio específico e das
especificidades locais
Resumo: Com esse post concluímos a visão europeia sobre QD e
GD, fornecendo uma perspectiva diferente daquelas com as quais nos acostumamos,
que são as principais escolas de GD, oriundas dos EUA. Os fatores que cercam os
aspectos críticos de adoção da GD e QD entretanto guardam certa coerência com
os conceitos seminais vistos aqui ao longo dos últimos posts colocados durante
esse período.
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