Governança de dados mestre: 90% menos tempo de atualização e mais escala
Industry
Manufacturing
Challenge
A operação dependia de uma plataforma de dados mestres cara de sustentar, pouco confiável e lenta para atualizar informações críticas de produto. O resultado era fricção para e-commerce, CRM, marketing e analytics, além de baixa adesão interna e pouca visibilidade sobre os gargalos do processo.
Results
A nova estrutura reduziu em 90% o tempo de atualização de dados, aumentou a eficiência operacional em 25%, cortou inconsistências em 50% e ampliou a base para cerca de 1.080 usuários ativos, com NPS médio de 4,85.
Plataforma de governança de dados mestre integrada ao SAP
MATH AI Platform, Framework de governança , arquitetura de dados, governança de dados
“O projeto deixou de tratar cadastro como tarefa de manutenção e passou a tratar dado mestre como infraestrutura de crescimento.”
Diretora de Transformação Digital e Dados de Produto
Indústria
Quando catálogo, operação e crescimento dependem da mesma base
A operação pertence a uma indústria com múltiplas unidades de negócio, dezenas de milhares de SKUs e forte dependência de dados de produto para sustentar experiência comercial, integração sistêmica e expansão do ecossistema digital.
Em um contexto assim, cadastro não é apenas rotina administrativa. É a camada que conecta ERP, canais digitais, fornecedores, áreas internas e decisões de negócio. Quando essa base falha, a fricção se espalha.
O problema era confiança baixa demais para a plataforma escalar
O ambiente de dados mestres já existia, mas operava longe do que o negócio precisava. A dependência de um MDM proprietário elevava o custo de sustentação, enquanto processos manuais recorrentes consumiam horas qualificadas e mantinham a atualização dos produtos em um ritmo incompatível com a necessidade da operação.
Esse cenário criava um efeito em cadeia. Dados pouco confiáveis impactavam e-commerce, CRM, marketing e analytics. As áreas consumiam a plataforma, mas sem confiança plena no que encontravam. Ao mesmo tempo, a ausência de indicadores operacionais dificultava enxergar gargalos, priorizar melhorias e sustentar expansão com previsibilidade.
Havia também um problema de adoção. A experiência de uso estava defasada, o front-end limitava a navegação em uma base extensa de produtos e a governança ainda era percebida como centro de custo, não como alavanca estratégica.
O desafio, portanto, não era apenas modernizar um sistema. Era recuperar a credibilidade da plataforma e transformá-la em uma base capaz de sustentar crescimento sem arrastar o mesmo peso operacional do passado.
Reorganizar a base para que o crescimento parasse de depender de esforço manual
A resposta foi substituir dependência, ruído e lentidão por uma arquitetura mais integrada e operacionalmente mais leve.
A MATH reestruturou a plataforma de dados mestres com um modelo híbrido, integrado ao SAP e a sistemas internos, reduzindo dependência de componentes proprietários e criando uma base mais estável para consumo e evolução. Em vez de duplicar estruturas e manter fluxos paralelos, o projeto buscou centralização com governança.
A primeira frente foi a atualização em massa dos dados de produto. O que antes seguia ciclos longos e trabalhosos passou a operar com muito mais velocidade, encurtando drasticamente o intervalo entre a necessidade de atualização e sua disponibilidade no ecossistema.
A segunda frente foi a consolidação do ambiente. A plataforma passou a incorporar dados de novas empresas sem perder controle, preservando rastreabilidade e consistência mesmo com o aumento do volume e da diversidade do catálogo.
A terceira frente foi o controle operacional. Logs, backups e monitoramento gerencial foram reforçados para criar uma operação mais observável, com indicadores de eficiência em tempo real e mais capacidade de resposta diante de falhas ou gargalos.
A quarta frente foi a experiência do usuário. O front-end foi refatorado, bibliotecas legadas foram substituídas e a busca passou a permitir navegação mais precisa por dimensões, uso e atributos técnicos, fator decisivo em uma base com dezenas de milhares de SKUs.
Tudo isso foi conduzido por um time enxuto e multidisciplinar, em uma lógica de flywheel que combinou entendimento profundo da dor do usuário, decisão arquitetural orientada ao negócio e melhoria contínua baseada em dados reais.
O ganho não veio apenas de atualizar produto mais rápido. Veio de fazer a plataforma voltar a ser confiável o suficiente para o negócio crescer sobre ela.
O que mudou quando a plataforma deixou de ser gargalo
O primeiro ganho foi velocidade. O tempo de atualização dos dados de produto caiu de ciclos que podiam chegar a 30 dias para cerca de 3 dias. Isso representa redução de 90% e altera diretamente a capacidade da operação de responder ao negócio.
O segundo ganho foi eficiência. A eliminação de cargas manuais semanais elevou a eficiência operacional em 25% e liberou o time para evoluir a plataforma em vez de apenas mantê-la funcionando. A economia estimada superou R$ 100 mil por ano com redirecionamento de horas técnicas para tarefas de maior valor.
O terceiro ganho foi qualidade. A centralização e a padronização reduziram em 50% as inconsistências de dados, fortalecendo a confiança da operação na base que alimenta múltiplos sistemas e áreas.
O quarto ganho foi escala. A base cresceu mais de 20% em 2024, com mais de 200 novos usuários e cerca de 1.080 usuários ativos. Esse crescimento aconteceu sem explosão proporcional de custo, o que é central para provar que a arquitetura ficou pronta para escalar.
O quinto ganho foi de negócio. A plataforma expandiu seu alcance para novas unidades, avançou sobre e-commerce e abriu espaço para novas iniciativas, como o portal de cadastro de fornecedores integrado ao SAP. O aumento de 30% no valor do contrato reflete esse ganho de relevância.
Por fim, houve uma mudança de percepção. Com NPS médio de 4,85, a plataforma deixou de ser vista como obstáculo e passou a ser reconhecida como habilitadora do ecossistema digital.
