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?

1. Separar: Identificar quais os metadados que precisam de uma revisão (ex: clientes, fornecedores e etc).
2. Verificar: Executar rotinas e procedimentos para identificar quais atributos estão incorretos ou imprecisos.
3. Filtrar: Separar os registros que serão corrigidos ou enriquecidos.
4. Enriquecer: Corrigir e complementar os dados, seja, através de algoritmos ou manualmente.
5. 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.

1. Implementar uma estratégia de coleta dos dados.
2. Criar padrões e regras para todos os atributos.
3. Validar os dados com frequência.
4. Adotar padrões de enriquecimento de dados.
5. 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.