PORTAL EDUCACIONAL · GOVERNANÇA DE DADOS
Saneamento de Cadastros
Master Data: Saneamento de Cadastros
A limpeza de cadastros é conhecida como Data Cleansing, isto é, um processo de detecção e correção de falhas em registros incorretos, imprecisos ou comprometidos.
O objetivo é garantir a validade, acurácia, completude, consistência e uniformidade dos cadastros.
Mas, quais são as etapas necessárias para limpar os cadastros?
- Separar: Identificar quais os metadados que precisam de uma revisão (ex: clientes, fornecedores e etc).
- Verificar: Executar rotinas e procedimentos para identificar quais atributos estão incorretos ou imprecisos.
- Filtrar: Separar os registros que serão corrigidos ou enriquecidos.
- Enriquecer: Corrigir e complementar os dados, seja, através de algoritmos ou manualmente.
- Evitar: Corrigir os pontos de entrada que contribuíram para a incorreção dos dados.
Em, paralelo, com a execução do Data Cleansing é importante, que boas práticas sejam adotadas para evitar que o problema reapareça.
- Implementar uma estratégia de coleta dos dados.
- Criar padrões e regras para todos os atributos.
- Validar os dados com frequência.
- Adotar padrões de enriquecimento de dados.
- Criar um fluxo de trabalho para novos cadastros, envolvendo todos os setores e pessoas de forma organizada.
É, totalmente, possível realizar um Data Cleansing com trabalho manuais e algumas planilhas, mas obviamente, contar com uma solução que automatize esse processo permite reduzir custos e fazer mais em menos tempo.
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