Não há IA fiável sem fundação de dados: por onde começar, da sede às filiais.

O cenário é conhecido. Uma direção lança um projeto de IA num caso de uso promissor. O protótipo funciona numa amostra cuidadosamente preparada. Depois chega a passagem à escala, e com ela os dados reais: referenciais de clientes em duplicado entre a sede e as filiais, artigos codificados de forma diferente de um país para outro, hierarquias analíticas que mudaram três vezes sem que ninguém documentasse porquê. O modelo não se engana; aprende fielmente a desordem que lhe é dada. E o projeto para onde já parava a confiança nos números.

A fundação de dados, o que a expressão abrange.

O termo tornou-se tão corrente que acaba por já não designar nada. Para nós, uma fundação de dados assenta em três camadas, indissociáveis.

O modelo de dados. Uma definição partilhada dos objetos que contam: o cliente, o produto, o fornecedor, o local, o centro de custo. Não a sua estrutura técnica, mas o seu significado de negócio: o que é um cliente ativo, a partir de quando é que uma encomenda é uma venda, que hierarquia de produtos faz fé para o reporting do grupo. Enquanto estas perguntas tiverem várias respostas consoante quem as faz, nenhuma ferramenta as reconciliará.

A governação. Proprietários nomeados para cada referencial, regras de criação e de modificação, controlos de qualidade que chegam aos responsáveis e não a uma caixa de correio anónima. A governação não é mais um comité; é a resposta a uma pergunta simples: quando um dado está errado, quem o corrige, e quem decide o que está certo?

A plataforma. Só depois vem o ferramental: o lugar onde os dados são consolidados, historizados, expostos à análise e aos modelos. É a camada mais visível e, paradoxalmente, a menos decisiva. Uma boa plataforma sobre um mau modelo produz belos painéis de indicadores errados.

Business Data Cloud, Datasphere, SAC: uma arquitetura, não um catálogo.

O ecossistema SAP oferece hoje uma cadeia coerente para esta fundação. O SAP Datasphere desempenha o papel de camada semântica e de integração: é aí que o modelo de dados ganha forma, que as fontes SAP e não SAP se reconciliam, e que as definições de negócio se tornam objetos reutilizáveis. O SAP Analytics Cloud suporta a análise, o planeamento e a restituição. O Business Data Cloud, mais recente, visa reunir estes blocos em torno de produtos de dados preparados e abrir caminho aos casos de uso de IA sobre dados governados.

A nossa posição é matizada. Estas ferramentas são boas, e a sua integração no núcleo S/4HANA é uma vantagem real: a semântica dos dados de gestão chega com elas, em vez de ser reconstruída à mão. Mas nenhuma ferramenta substitui o trabalho de definição. Vimos plataformas implementadas em poucos meses que permaneciam vazias de sentido porque ninguém tinha decidido o que era um cliente. E vimos grupos cujo essencial do valor vinha de um trabalho de modelo e de governação conduzido antes mesmo de escolher a plataforma. A ordem certa é esta: definir, governar, depois equipar. O inverso custa caro e desilude.

Uma plataforma de dados escolhe-se em último lugar. O que a preenche, o modelo e a governação, decide-se em primeiro lugar, e decide-se ao nível da direção.

O painel de indicadores é a última etapa.

É a convicção mais contraintuitiva, e aquela que defendemos com mais firmeza. Os projetos de dados começam quase sempre pela restituição: uma direção quer o «seu» painel de indicadores, e o projeto constrói-se ao contrário para o preencher. O resultado é um painel que mostra números que ninguém consegue explicar, contestado logo na primeira reunião em que duas direções trazem duas versões do mesmo indicador.

Um painel de indicadores não é um projeto; é o resultado visível de uma fundação invisível. Quando o modelo é partilhado, quando a governação está em vigor, quando a plataforma expõe dados reconciliados, o painel torna-se quase trivial de produzir e, sobretudo, é acreditado. A mesma regra aplica-se à IA: um agente que recomenda um reabastecimento a partir de um stock que três sistemas avaliam de forma diferente não recomenda nada. Propaga uma incoerência com segurança.

Isto não significa que seja preciso esperar anos antes de mostrar o que quer que seja. Significa que o primeiro entregável visível de um programa de dados deve ser um perímetro estreito, inteiramente fiável, em vez de um perímetro amplo e aproximativo. Um indicador correto, explicado, de que a direção se serve realmente, vale mais do que uma parede de ecrãs.

Da sede às filiais: o verdadeiro terreno da governação.

Para os grupos marroquinos e africanos, a questão da fundação de dados assume uma forma particular. A sede quer uma visão consolidada; cada filial tem os seus sistemas, as suas codificações, as suas obrigações locais, por vezes a sua moeda e a sua língua de trabalho. A tentação é uniformizar tudo por decreto, ou desistir e consolidar à mão em folhas de cálculo. Ambas falham.

• Um modelo comum, com extensões locais explícitas. O grupo define o núcleo, os objetos e as hierarquias que devem ser comparáveis em todo o lado. Cada filial conserva o que lhe é próprio, em atributos identificados como tal, e não em desvios de campos.
• Uma governação federada. Proprietários de dados na sede para o núcleo, nas filiais para o local, e uma instância de arbitragem que decide os conflitos de definição. Sem árbitro, as definições voltam a divergir em poucos meses.
• Uma implementação por vagas, filial após filial, começando por aquela em que os dados estão mais maduros e a direção mais empenhada. O primeiro sucesso serve de modelo e de prova para as seguintes.
• O respeito do direito local sobre os dados pessoais, país a país, integrado no modelo desde o início: que dados podem ser consolidados, sob que forma, e quais devem permanecer no seu país.

É um trabalho que se conduz a partir da região, com equipas que conhecem os sistemas das filiais e as restrições de cada país. É também aquele que torna possível tudo o que vem a seguir: a consolidação fiável, o planeamento, e os casos de uso de IA que descrevemos no nosso ponto de vista sobre a IA de empresa no ecossistema SAP. O Centro de Excelência em IA de Casablanca começa, aliás, quase sempre por aí: quando os dados não estão prontos, dizemo-lo, e começamos por eles.

O que reter

Uma IA alimentada com dados incoerentes produz resultados convincentes e falsos. A fundação de dados precede qualquer caso de uso.

A ordem

Definir o modelo de dados, instituir a governação, depois equipar com Datasphere, SAP Analytics Cloud e Business Data Cloud. Nunca o inverso.

O painel de indicadores

Última etapa, não ponto de partida. Um perímetro estreito e inteiramente fiável vale mais do que uma parede de ecrãs aproximativos.

As filiais

Núcleo comum e extensões locais explícitas, governação federada com um árbitro, implementação por vagas, direito local respeitado país a país.

Para ir mais longe: a nossa oferta Data & Analytics, o Centro de Excelência em IA que assenta nesta fundação, e a nossa abordagem, do enquadramento à realização.