Seu objetivo é Mapear, Preparar, Extrair, Transformar e Transferir dados íntegros e com qualidade de um sistema legado ou flat files para um sistema de destino, como SAP S/4.  Esse processo é realizado por meio das atividades macros de Planejamento, Mapeamento, Desenvolvimento e Carga de Dados.

Principais desafios

• Mapeamento adequado das informações das diversas fontes de dados;
• Construção dos programas de extração de dados;
• Identificação dos dados que devem ser migrados podendo estar presentes em diferentes sistemas legados e planilhas;
• Regras para definição de Golden Record;
• Avaliação da qualidade da informação;
• Realização de saneamento e enriquecimento dos dados;
• Plano de Cutover.

Valor agregado

• Redução de inconsistências na migração de dados;
• Levantamento da qualidade dos dados para migração;
• Mapeamento das origens dos dados a serem migrados;
• Processo de gestão consistente e aderente as necessidades do negócio;
• Gestão end-to-end do processo de migração de dados;
• Equipe especializada e com expertise nos principais fatores críticos do insucesso de um projeto de migração de dados.

Planejar, implementar e controlar atividades para garantir a consistência do Master Data, por meio do entendimento das necessidades do negócio, mapeando do ciclo de vida do dado, regras de qualidade, políticas, bem como definir o modelo operacional que contribua para o desenvolvimento do cliente no pilar estratégico com geração de valor agregado.

Principais desafios

• Melhorar a gestão de risco por conformidade;
• Estruturar uma única visão do Dado Mestre;
• Suportar as experiências do negócio com dados confiáveis;
• Obter a fonte única do dado confiável;
• Possuir o plano estratégico aderente a visão da empresa;
• Melhorar os indicadores de aquisição de mercadorias e serviços incorretos;
• Possuir visão de relacionamento integrado gerencial dos materiais e serviços com os fornecedores;
• Garantir uma fonte de dados confiável, observando os pilares de pessoas, processos e tecnologia e indicadores de performance;
• Disposição contínua na geração de valor ao negócio;
• Eliminar as inconsistências com dados sem critérios de qualidade;

Valor agregado

• Visão única, centralizada e 360 Graus dos dados mestres;
• Processo de gestão consistente e aderente as necessidades do negócio;
• Papeis e Responsabilidades definidos;
• Pessoas treinadas e com foco no negócio;
• Atendimento as Leis de Dados vigentes;
• Qualidade de dados aprimorada, suportando a tomada de decisão;
• Indicadores de performance implantados, gerenciados e aderentes às demandas geradas pelo negócio;
• Monitoramento constante sobre os resultados suportados;
• Aumento da maturidade na Governança de Dados;
• Dados com precisão com eliminação de duplicidades e/ou dados dúbios;
• Possuir visão gerencial dos materiais e serviços;

Planejar, implementar e controlar atividades que apliquem técnicas de gestão da qualidade de dados para medir, avaliar, melhorar e garantir a utilização adequada dos dados ao seu uso pretendido.

Principais desafios

• Obter dados relevantes e disponíveis com confiabilidade;
• Aumentar a precisão dos dados como meio de ampliação de resultados;
• Gestão do Ciclo de Vida do Dado;
• Aumento do grau de confiança e qualidade dos dados para tomada de decisão;
• Possuir o plano estratégico aderente a visão da empresa;
• Disposição contínua na geração de valor ao negócio.
• Garantir uma fonte de dados confiáveis e consistentes, observando os pilares de pessoas, processos, tecnologia e indicadores de desempenho;

Valor agregado

• Visibilidade 360 Graus do negócio por meio de dados confiáveis;
• Maximização do direcionamento e assertividade na tomada de decisão;
• Processo de gestão consistente e aderente as necessidades do negócio;
• Diferencial competitivo baseado na qualidade dos dados existentes;
• Modelo de Monitoramento Contínuo da qualidade dos dados no negócio;
• Indicadores de performance implantados e gerenciados e aderentes às demandas geradas pelo negócio;
• Aumento da acuracidade dos dados;
• Suporte no aumento do ROI em iniciativas do negócio;

 

Seu objetivo é planejar e implementar processos de governança de dados para viabilizar a gestão dos dados pessoais e da privacidade de acordo com os requisitos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD),  General Data Protection Regulation (GDPR) ou qualquer outro regulamento que prevê a aplicação de leis setoriais relacionadas com a proteção / processamento de dados pessoais.

Principais desafios

• Operações de processamento de dados pessoais que ocorram em ambiente nacional ou internacional;
• Leis setoriais relacionadas com a proteção / processamento de dados pessoais;
• Relatórios de impacto à proteção de dados pessoais que podem gerar riscos às liberdades civis e aos direitos fundamentais;
• Consentimento explícito do consumidor para processamento de dados;
• Responsabilização pelo tratamento de dados pessoais em grande escala;
• Proteção dos dados para o desenvolvimento de negócios, processos e novos sistemas;
• Novas obrigações para controladores e operadores de dados pessoais, que são entidades regulamentadas oficialmente.

Valor agregado

• Compliance das empresas em relação às leis de proteção de dados;
• Governança e gestão de dados pessoais;
• Garantir os direitos dos titulares de dados pessoais
• Política de governança de dados pessoais;
• Demonstração das boas práticas para o regulador;
• Blueprint do landscape tecnológico com foco em ferramentas para operacionalização das leis de proteção de dados.

 

Nossa abordagem tem como objetivo possibilitar o atendimento às necessidades por dados integrados e unificados (visão 360º) na organização por meio do estabelecimento de uma governança e a implantação de soluções em gestão de dados, Big Data e BI para aprimorar o processo de tomada de decisões, identificação de novas oportunidades de negócio e atendimento aos requisitos regulatórios.

Principais desafios:

• Criar uma visão unificada e integrada dos dados permitindo a sua democratização na organização;
• Identificar as melhores fontes de dados (estruturados, não estruturados e documentais) internas e externas para assegurar o atendimento das necessidades do negócio;
• Analisar a maturidade da organização em Digital&Tech e seu posicionamento em relação as melhores práticas de mercado;
• Analisar o cenário atual e definir o modelo futuro para arquitetura de dados, Big Data e BI;
• Implementar os processos e soluções para gestão de dados, Big Data e BI mais adequadas às necessidades do negócio;
• Viabilizar dados para a estruturação de uma organização Client-Centric.

Valor agregado

• Visão unificada e integrada dos dados na organização (Single source of truth);
• Disponibilização de dados consistentes e confiáveis para atendimento às necessidades do negócio;
• Estruturação do modelo de gestão de dados, BI e Big Data para democratizar e potencializar a utilização dos dados;
• Potencializar a cultura orientada a dados (data driven) transformando os dados em informações valiosas para direcionar a tomada de decisões
• Identificação de novas oportunidades de negócio e atendimento às exigências regulatórias.

 

Garantir que todas as iniciativas de dados sigam uma estrutura e método homogêneo. Permitir a eficiência na comunicação e em todo o negócio para racionalizar e definir soluções que utilizem dados na tomada de decisão, viabilizando a transformação digital.

Principais desafios

• Implantar o modelo de Governança Estratégica para Dados;
• Estruturar o negócio para tomada de decisão baseado em dados;
• Democratização dos dados para a organização
• Desenvolvimento do Escritório de Governança de Dados como meio de sustentação ao negócio;
• Possuir o plano estratégico de dados aderente a visão da empresa
• Proporcionar a alfabetização da organização em Dados
• Fomentar a evangelização de uma cultura data-driven na organização

Valor agregado

• Processo de gestão consistente e aderente as necessidades do negócio;
• Cultura de dados (alfabetização, democratização e evangelização dos dados);
• Tomada de decisão com maior assertividade;
• Ampliação da vantagem competitiva, criando valor no mercado;
• Modelo de negócio com capacidade preditiva, otimização e orientação a resultados;
• Visibilidade 360 Graus do negócio por meio de dados confiáveis.
• Gestão do negócio orientada a dados;
• Modelo de gestão de Dados com visão estratégica, apoiando o negócio para decisões assertivas com geração de valor;
• Identificação de oportunidades, tendências e ameaças ao negócio;
• Transformação digital;