Saiba como gerenciar a duplicação de dados do ERP e garantir a qualidade e a governança dos dados em todo o seu sistema ERP com essas práticas recomendadas.

It all starts with the processes. Without process thinking, the rest is only putting a band aid to your problem. Processes consume and create data, translating it to information. Simple as that. Fixing your process will fix your data, not the other way around. Tools etc. will not fix it. Once fixed tools will help to validate, derive, govern and to analyse data. It is like cleaning your garage once and than preventing that it fills-up again…

Managing ERP data duplication is crucial for maintaining efficient business processes & reporting. Below steps can help you to refine your data journey: - Establish clear data ownership & accountability. - Create validation checks at the data entry stage to avoid data duplication. - Establish a schedule for reviewing & cleansing data, particularly for high-impact areas. - Educate users about the importance of searching for existing records before adding new ones. - Leverage MDM systems to maintain a single source of truth, reducing the likelihood of data duplication. - Periodically clean obsolete or redundant records, correct inconsistencies with automated Workflows. - Monitor data quality metrics & track improvements over time.

Como você gerencia a duplicação de dados do ERP?

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A duplicação de dados é um desafio comum para sistemas ERP, especialmente quando eles integram dados de várias fontes, como sistemas legados, fornecedores externos ou aplicativos em nuvem. A duplicação de dados pode levar a relatórios imprecisos, processos ineficientes, desperdício de recursos e riscos de conformidade. Como você gerencia a duplicação de dados do ERP e garante a qualidade e a governança dos dados em todo o seu sistema ERP? Aqui estão algumas práticas recomendadas a serem seguidas.

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1 Identificar as causas básicas

Para gerenciar a duplicação de dados do ERP, o primeiro passo é identificar as causas raiz. Analise suas fontes de dados, fluxos de dados, transformações de dados e regras de dados para descobrir onde e por que a duplicação ocorre. As causas comuns da duplicação de dados incluem a falta de padrões e definições de dados, entrada e validação de dados inconsistentes, integração e mapeamento de dados deficientes, armazenamento e backup de dados redundantes e erros humanos e fraude. Depois de identificar as causas raiz, você pode priorizar áreas para melhoria e evitar a repetição dos mesmos erros.

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Thomas Benthien

Business & IT Change Leader | CIO
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It all starts with the processes. Without process thinking, the rest is only putting a band aid to your problem. Processes consume and create data, translating it to information. Simple as that. Fixing your process will fix your data, not the other way around. Tools etc. will not fix it. Once fixed tools will help to validate, derive, govern and to analyse data. It is like cleaning your garage once and than preventing that it fills-up again…

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Joerg Schmikale

Lead Consultant, Travel Retail / Business Analyst at LS Retail
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There is a certain misunderstanding on the concept of an ERP system within the actual technologies. An ERP system today should be able to handle almost everything that a business needs in one system with a number of available apps. If this is not the case then it is about the 'leading system' like if the ERP system is not strong in PIM then what is the leading system - ERP or connected PIM? Fair to say that ERP is financials and money rules today and so ERP should be the leading system.

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Steve Goulder

Managing Consultant at Blue Bull Consultancy Services Ltd
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I devote quite a bit of my time to data cleansing and identification of data duplication. It is vital for accurate reporting and for me reporting is so key in an organisation. I use tools to identify the records and set in place routines to eliminate and report any future breaches. This can be duplicate transactions but more likely it will be duplicate masterfile records such as customers and suppliers. Companies such as BT can feature with so many different name variations and if you want to aggregate your data by company then multiple records will skew the results

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Asad Ullah Khan

Tutor/Lecturer , IT/Data Processing expertise, SAP (FICO) Trainer , Nursing & Health Care assistant.
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Managing data duplication in an Enterprise Resource Planning (ERP) system is crucial to maintaining data accuracy, consistency, and the overall effectiveness of the system. Data duplication can lead to errors, inefficiencies, and increased operational costs. Data Governance: Establish clear data governance policies and standards within your organization. Define data ownership, roles, and responsibilities to ensure accountability for data quality. Create data quality guidelines and standards, including rules for detecting and resolving duplicates. Ensure data accuracy, and optimize the performance of your ERP system, ultimately improving your business operations.

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2 Implementar ferramentas de eliminação de duplicação de dados

A segunda etapa para gerenciar a duplicação de dados do ERP é implementar ferramentas de eliminação de duplicação de dados que podem ajudá-lo a detectar, remover e evitar registros duplicados em seu sistema ERP. As ferramentas de eliminação de duplicação de dados usam vários métodos, como algoritmos de correspondência, lógica difusa, lógica baseada em regras ou aprendizado de máquina para identificar e resolver dados duplicados. Essas ferramentas podem oferecer vários benefícios: automatizar e simplificar o processo de limpeza de dados, melhorar a precisão e a integridade dos dados, reduzir os custos de armazenamento e manutenção de dados e melhorar a segurança e a conformidade dos dados. No entanto, as ferramentas de eliminação de duplicação de dados não são uma solução única para todos; Você ainda precisa monitorar e avaliar seu desempenho e ajustar suas configurações e parâmetros conforme necessário.

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Sameer Patil, (Duke MBA)

IT Transformation and Strategy Manager | Value Realization | Digital Transformation with AI
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Managing ERP data duplication is crucial for maintaining efficient business processes & reporting. Below steps can help you to refine your data journey: - Establish clear data ownership & accountability. - Create validation checks at the data entry stage to avoid data duplication. - Establish a schedule for reviewing & cleansing data, particularly for high-impact areas. - Educate users about the importance of searching for existing records before adding new ones. - Leverage MDM systems to maintain a single source of truth, reducing the likelihood of data duplication. - Periodically clean obsolete or redundant records, correct inconsistencies with automated Workflows. - Monitor data quality metrics & track improvements over time.

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Arturo Peña Pazos

IT Strategy & IT Deals leading Partner - PwC Spain
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A proper Master Data Management architecture and Data Governance policies and standards in place. Those are the key levers to avoid data duplication issues not only in ERP systems but across the entire business applications landscape.

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Steve Goulder

Managing Consultant at Blue Bull Consultancy Services Ltd
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For most modern systems there is a control to ensure that invoices cannot be entered twice. If such controls don't exist then you need something in place to identify these. In terms of customers and suppliers, again most modern systems will provide tools or workflows to ensure that duplicates aren't created. But that won't help you with legacy data either coming in from a feeder system or when you implement a new system and have to load data. Or past misdemeanours on your existing system. But correcting things can be time consuming and quite demanding.

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3 Estabelecer políticas de governança de dados

O terceiro passo para gerenciar a duplicação de dados do ERP é estabelecer políticas de governança de dados que possam definir e impor as funções, responsabilidades, padrões e procedimentos para gerenciar a qualidade e a integridade dos dados em seu sistema ERP. Essas políticas podem ajudá-lo a alinhar sua estratégia de dados com metas e objetivos de negócios, atribuir a propriedade dos dados às partes interessadas relevantes, criar métricas e indicadores para medir e melhorar a qualidade dos dados, implementar controles de qualidade e auditorias para garantir conformidade e confiabilidade, bem como educar e treinar a equipe sobre as melhores práticas e ferramentas para o gerenciamento de dados. Em última análise, as políticas de governança de dados podem criar uma cultura de qualidade e excelência de dados em sua organização.

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4 Aproveite os serviços de qualidade de dados

A quarta etapa para gerenciar a duplicação de dados do ERP é aproveitar os serviços de qualidade de dados que podem fornecer orientação e suporte especializados para suas iniciativas de governança e qualidade de dados. Esses serviços oferecem uma avaliação e diagnóstico da qualidade dos dados para identificar e quantificar quaisquer problemas ou oportunidades, bem como melhoria e otimização da qualidade dos dados para projetar e implementar soluções e melhores práticas. Além disso, eles podem fornecer monitoramento e manutenção da qualidade dos dados para sustentabilidade e escalabilidade, bem como treinamento e educação em qualidade de dados para aprimorar suas habilidades e conhecimentos. Ao aproveitar esses serviços, você pode se beneficiar da experiência de profissionais que podem ajudá-lo a alcançar seus objetivos.

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5 Revise e atualize seus dados regularmente

O quinto passo para gerenciar a duplicação de dados do ERP é revisar e atualizar seus dados regularmente para garantir que eles sejam atuais, relevantes e consistentes. Isso significa realizar verificações e auditorias de qualidade de dados periodicamente para identificar e corrigir quaisquer erros ou anomalias. Além disso, você deve implementar feedback de qualidade de dados e mecanismos de relatório para coletar e resolver quaisquer problemas ou preocupações. Além disso, você deve atualizar suas regras e padrões de dados à medida que as necessidades e os requisitos de negócios mudam. Finalmente, arquivar ou excluir dados obsoletos ou redundantes pode liberar espaço e recursos. Em última análise, ao revisar e atualizar seus dados regularmente, você pode manter e melhorar sua qualidade e governança de dados ao longo do tempo.

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1 Identificar as causas básicas

2 Implementar ferramentas de eliminação de duplicação de dados

3 Estabelecer políticas de governança de dados

4 Aproveite os serviços de qualidade de dados

5 Revise e atualize seus dados regularmente

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1 Identificar as causas básicas

2 Implementar ferramentas de eliminação de duplicação de dados

3 Estabelecer políticas de governança de dados

4 Aproveite os serviços de qualidade de dados

5 Revise e atualize seus dados regularmente

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