A transição para um modelo de tomada de decisão orientado por dados é cada vez mais importante no universo de procurement e supply chain.
Um comprador que domina o gerenciamento de dados mestres e as tecnologias associadas pode transformar a eficiência e a competitividade de sua organização.
Com base no conteúdo estruturado pela Academia de Master Data Management (MDM), apresentamos os principais temas que um comprador deve dominar para se tornar data-driven, otimizando sua atuação na gestão avançada de dados.
Introdução ao Gerenciamento de Dados Mestres
O primeiro passo na jornada de aprendizado é compreender o que são dados mestres e por que eles são críticos para as operações de supply chain.
Dados mestres englobam informações essenciais como fornecedores, materiais e parceiros de negócios, formando a base para todas as transações.
Um comprador deve entender as diferenças entre dados mestres, referenciais e transacionais, além de reconhecer a importância dos metadados para a integridade dos processos.
Governança de Dados e Qualidade
Para garantir que os dados sejam confiáveis, é essencial adotar práticas de governança robustas.
Isso envolve a definição de políticas, papéis e responsabilidades claras, além do desenvolvimento de padrões e catálogos de dados.
Paralelamente, o comprador deve aprender a avaliar a qualidade dos dados usando métricas e indicadores de desempenho, abordando dimensões como precisão, consistência e atualidade.
Padronização e Saneamento de Dados
A padronização é um passo essencial para criar um sistema de dados harmonizado. Um comprador data-driven deve dominar técnicas como a padronização descritiva de materiais, classificação mercadológica e criação de taxonomias.
Além disso, é importante entender o processo de saneamento de dados, que identifica e corrige inconsistências, duplicidades e outros problemas que comprometem a qualidade.
Uso de Tecnologia e Ferramentas
A familiaridade com softwares de MDM e suas integrações, como SAP S/4HANA, é essencial para um comprador moderno. Isso inclui compreender os componentes técnicos e funcionais das plataformas, a escolha entre soluções on-premises e em nuvem, e o uso de ferramentas analíticas como o Kibana para visualização de dados.
O conhecimento dessas tecnologias permite ao comprador integrar dados de diferentes fontes e otimizar a análise.
Risco, Compliance e Sustentabilidade
No cenário atual, a gestão de risco e a conformidade regulatória são aspectos críticos. Um comprador deve entender os tipos de riscos associados aos dados mestres, como privacidade e segurança, além de estar atualizado sobre regulamentações locais e globais.
A inclusão de critérios ESG (ambientais, sociais e de governança) na avaliação e homologação de fornecedores também é uma habilidade indispensável para alinhar estratégias de compras aos objetivos de sustentabilidade.
Desenvolvimento de Business Cases
Para justificar investimentos em soluções avançadas de MDM, o comprador precisa ser capaz de desenvolver um Business Case robusto.
Isso inclui identificar as dores relacionadas aos dados, coletar métricas, definir ofensores e propor ações corretivas com base em análises detalhadas.
A apresentação dos resultados deve ser clara, demonstrando o retorno sobre o investimento e os benefícios tangíveis para a organização.
Benefícios de Ser um Comprador Data-Driven
Ao dominar esses temas, o comprador se posiciona como um elemento estratégico na organização. Ele consegue tomar decisões baseadas em dados confiáveis, melhorar a eficiência operacional, mitigar riscos e promover a sustentabilidade.
Mais do que isso, torna-se um agente de transformação digital, conectando as demandas do procurement com os objetivos de longo prazo do negócio.
Conclusão
A gestão avançada de dados é uma habilidade essencial para compradores que desejam prosperar no universo de procurement e supply chain.
Com uma trilha de aprendizado que abrange governança de dados, padronização, tecnologia e compliance, os profissionais podem evoluir de tomadores de decisão táticos para líderes estratégicos.
A Academia de MDM oferece um caminho estruturado para alcançar esse objetivo, transformando como os dados são gerenciados e utilizados nas operações de compras.
Veja mais na apresentação abaixo:
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