Um guia para integração de dados em fusões e aquisições
Fusões e aquisições (M&As) são atividades comerciais estratégicas em que duas ou mais empresas unem forças combinando seus ativos, operações e estruturas de gestão, geralmente resultando em uma entidade unificada ou permitindo que uma empresa absorva outra. Essas transações são normalmente buscadas para aumentar a vantagem competitiva, expandir a participação de mercado ou atingir eficiências operacionais.
As empresas buscam fusões e aquisições por vários motivos, incluindo expansão da participação de mercado, acesso a novas tecnologias e obtenção de sinergias de custos. Na verdade, um estudo recente da McKinsey & Company revelou que 80% das empresas realizam fusões e aquisições para impulsionar o crescimento e a inovação.
No entanto, o sucesso de uma fusão ou aquisição vai além do negócio em si. A integração de dados de fusão ou aquisição é um processo complexo que envolve a fusão de diferentes funções de negócios, pois consiste no alinhamento de culturas, sistemas e processos diversos entre duas organizações. A integração de dados bem-sucedida unifica as fontes de dados e garante a consistência dos dados para que as organizações possam tomar decisões informadas, otimizar operações e mitigar riscos. É por isso que as organizações devem compreender as complexidades, os processos e as estratégias da integração de dados de fusão ou aquisição.
O que é integração de fusões e aquisições?
A integração de M&A envolve o alinhamento de vários aspectos dos negócios fundidos para maximizar o valor do negócio. A integração de M&A abrange várias áreas-chave:
- Integração de Pessoas envolve o alinhamento de funções de recursos humanos, gestão de talentos e estrutura organizacional.
- Integração Cultural concentra-se na fusão de culturas corporativas, valores e estilos de trabalho para criar uma identidade organizacional coesa.
- Integração de sistemas de TI combina e harmoniza infraestrutura de TI, aplicativos e dados para dar suporte a operações mescladas.
- Integração de Dados unifica, consolida e padroniza dados em diferentes sistemas e fontes.
Por que precisamos de integração de dados eficaz em fusões e aquisições
A integração eficaz de dados é essencial para o sucesso de qualquer fusão ou aquisição.
- Consolidação de dados
By consolidando dados de diferentes sistemas e fontes, as organizações podem ter uma visão unificada de suas operações. Esses dados unificados fornecem insights sobre o comportamento do cliente, tendências de mercado e desempenho financeiro. Com dados precisos e acessíveis, os tomadores de decisão podem desenvolver estratégias eficazes, identificar oportunidades de crescimento e otimizar a alocação de recursos.
- Eliminando inconsistências
A integração de dados também otimiza os processos de negócios, eliminando redundância e inconsistências de dados. Ela permite o compartilhamento fácil de dados e a colaboração entre equipes, melhorando a produtividade e reduzindo os custos operacionais. Por exemplo, implementando um processo ETL para extrair, transformar e carregar dados de um data warehouse centralizado pode fornecer uma visão unificada das informações do cliente, permitindo campanhas de marketing direcionadas e melhor retenção de clientes.
- Identificando problemas
A integração eficaz de dados gerencia os riscos associados a fusões e aquisições. Ao identificar potenciais problemas antecipadamente, as organizações podem desenvolver estratégias de mitigação, como preparar, implementar e gerenciar mudanças organizacionais, para garantir a continuidade dos negócios.
Relacionado: Saiba mais sobre o que é integração de dados.
Processo de Integração de Dados de M&A
Um processo bem definido e uma abordagem estruturada para integração de dados de M&A garantem que os dados sejam manipulados de forma eficiente, precisa e consistente durante todo o processo de integração. Sem um plano claro, as organizações podem encontrar inconsistências de dados, falhas de sistema e atrasos, dificultando a realização das sinergias esperadas.

O processo de integração de dados de M&A envolve as seguintes etapas:
Etapa 1: Preparação para a integração
A primeira fase define a base para todo o projeto. Uma fase de preparação completa garante que todas as partes interessadas estejam alinhadas e que o projeto esteja bem definido antes de prosseguir para as próximas etapas.
Envolve:
- Avaliando o cenário de dados: Identificar e documentar conjuntos de dados, fontes, sistemas, formatos e qualidade em ambas as organizações. A avaliação inclui entender a propriedade, o uso e as dependências dos dados.
- Identificação das partes interessadas: Determinar indivíduos e equipes-chave envolvidos no processo de integração. Os stakeholders são representantes de TI, finanças, operações e unidades de negócios.
- Estabelecendo metas e objetivos: Definir os resultados desejados do projeto de integração, incluindo qualidade de dados melhorias, ganhos de eficiência do sistema e benefícios comerciais.
Etapa 2: Mapeamento e criação de perfil de dados
Esta etapa envolve a compreensão das relações entre elementos de dados de diferentes sistemas. Uma análise abrangente mapeamento de dados e a fase de análise fornece as informações necessárias para as etapas subsequentes atividades de limpeza de dados.
Ela inclui:
- Identificando fontes de dados envolve a determinação dos sistemas específicos e bases de dados que contenham dados relevantes. Envolve sistemas operacionais e analíticos, como CRM ou armazéns de dados.
- Mapeando Elementos de Dados: Comparando elementos de dados de diferentes fontes para identificar campos e atributos correspondentes. Esse mapeamento ajuda a estabelecer equivalências de dados e identificar potenciais discrepâncias.
- Realização de criação de perfil de dados: Analisando a qualidade, consistência e integridade dos dados. Criação de perfil de dados envolve a identificação de problemas de dados, como valores ausentes, duplicatas e inconsistências.
Etapa 3: Limpeza e transformação de dados
A limpeza de dados foca em melhorar a qualidade e a consistência dos dados. A limpeza e a transformação de dados são essenciais para criar uma base de dados confiável e confiável para o sistema integrado.
Envolve:
- Abordando inconsistências de dados: Corrigir erros, inconsistências e duplicatas nos dados. Inclui padronizar formatos de dados, lidar com valores ausentes e resolver dados conflitantes.
- Padronizando formatos: Garantir a consistência dos dados aplicando formatos e padrões de dados comuns em diferentes sistemas. A consistência facilita a integração e a análise de dados.
- Garantindo a qualidade dos dados: Implementar verificações de qualidade de dados e regras de validação para manter a precisão e confiabilidade dos dados. Envolve identificar e corrigir erros de dados antes da migração.
Etapa 4: Migração e consolidação de dados
Esta fase envolve a movimentação de dados dos sistemas de origem para um ambiente de destino. A migração bem-sucedida garante que os dados estejam disponíveis no formato e local desejados para análises e relatórios subsequentes.
Ela inclui:
- Transferindo dados para um sistema unificado ou repositório: Migrando dados para um data warehouse centralizado, data mart ou plataforma baseada em nuvem. A migração fornece uma única fonte de verdade para a organização combinada.
- Carga de dados: Desenvolver e executar processos de carregamento de dados para transferência eficiente de dados. Envolve o uso de Ferramentas ETL (Extrair, Transformar, Carregar) ou outras técnicas de migração de dados.
Passo 5: Teste e Validação
O teste verifica a precisão e a integridade dos dados integrados. Testes completos são essenciais para garantir que os dados integrados sejam confiáveis e adequados para o uso pretendido.
Envolve a verificação da precisão e integridade dos dados pós-integração, comparando os dados do sistema de destino com os sistemas de origem para identificar discrepâncias e erros. O teste da precisão dos dados inclui: data de validade, verificações de consistência e testes de desempenho.
Etapa 6: Governança de dados contínua
A fase final concentra-se em mantendo a qualidade dos dados e consistência ao longo do tempo. A governança contínua de dados é essencial para preservar o valor dos dados integrados e evitar a degradação dos dados ao longo do tempo.
Envolve o estabelecimento de políticas, funções e responsabilidades para o gerenciamento de dados por definindo governança de dados políticas, atribuição de propriedade de dados e documentação de funções de administração de dados. As políticas de governança incluem desenvolvimento de padrões e métricas de qualidade de dados.
Desafios na integração de dados de fusões e aquisições
Projetos de fusões e aquisições apresentam desafios únicos que podem impactar significativamente o sucesso da integração de dados. Aqui estão alguns desafios comuns de integração de dados organizações encontram:
Silos de dados
Silos de dados ocorrem quando os dados são isolados em diferentes departamentos ou sistemas, dificultando a acessibilidade e a análise dos dados. Os silos podem obstruir a tomada de decisões, a colaboração e o desempenho geral dos negócios. A eliminação dos silos de dados requer uma estratégia centralizada de gerenciamento de dados e a adoção de ferramentas de integração de dados para unificar dados de fontes distintas.
Dados inconsistentes
Formatos, definições e qualidade de dados inconsistentes atrapalham os esforços de integração de M&A. Esse desafio surge de diferentes padrões e práticas de dados entre empresas em fusão. Processos de limpeza, padronização e validação de dados são essenciais para lidar com inconsistências de dados e garantir a precisão dos dados.
Migração de dados vs. sincronização de dados
Distinguir entre migração e sincronização de dados é importante para uma integração bem-sucedida de dados de fusões e aquisições. Migração de dados envolve uma transferência única de dados de um sistema para outro, enquanto sincronização de dados garante o alinhamento contínuo entre vários sistemas. A falha em compreender essa diferença pode causar inconsistências de dados e ineficiências operacionais. Esse desafio pode ser resolvido por meio de uma abordagem híbrida que combina migração para dados históricos e sincronização para atualizações em tempo real.
Sistemas Legados
Integração sistemas legados com sistemas modernos pode ser complexo e demorado. Esses sistemas desatualizados muitas vezes carecem de flexibilidade e interoperabilidade, afetando extração de dados e integração. Estratégias de modernização, como atualizações de sistemas ou migração de dados, podem ajudar a superar esses obstáculos.
Falta de governança de dados
Sem um estrutura de governança de dados bem definida, as organizações podem enfrentar problemas de qualidade, segurança e conformidade dos dados. Isso ocorre devido à ausência de políticas claras de propriedade, padrões e gerenciamento de dados. programa abrangente de governança de dados é essencial para proteger os ativos de dados e garantir a integridade dos dados.
Estratégias para implementar a integração de dados de fusões e aquisições

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Infraestrutura de dados unificada
Crie uma plataforma única para abrigar dados de ambas as empresas. Este repositório central quebra silos de dados, permitindo uma visão unificada do negócio combinado. Ao consolidar dados, as organizações podem identificar tendências, otimizar operações e tomar decisões informadas.
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Padronização e Limpeza de Dados
Garanta a consistência dos dados definindo padrões e limpando erros. A consistência melhora a qualidade dos dados, tornando-os confiáveis para análise e relatórios. Dados padronizados permitem comparações, cálculos e previsões precisas, levando a uma melhor tomada de decisão.
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Governança de dados
Estabelecer regras claras para propriedade, uso e segurança de dados. Essas regras protegem informações confidenciais, manter a integridade dos dados, garantir a conformidade com a regulamentação e acesso seguro aos dados para usuários autorizados. Uma governança de dados robusta promove a confiança nos dados, permitindo colaboração e tomada de decisões eficazes.
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Tecnologias de Integração
Utilize ferramentas especializadas para conectar e combinar sistemas de dados. As ferramentas podem automatizar a transferência de dados, reduzir erros e acelerar a integração. Ao aproveitar tecnologias de integração de dados, as organizações podem otimizar as operações, melhorar a acessibilidade dos dados e torná-los prontos para análise.
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Gestão de Mudanças
Comunique o processo de integração, treine funcionários e trate das preocupações. O treinamento ajuda os funcionários a se adaptarem a novos sistemas e processos, minimizando interrupções. O gerenciamento de mudanças eficaz garante uma transição suave, maximiza a adoção do usuário e preserva a continuidade dos negócios.
Integração de dados de fusões e aquisições com tecnologia de IA com Astera
A integração de dados eficaz unifica dados de fontes distintas e permite que as organizações extraiam insights valiosos, otimizem operações e mitiguem riscos. Uma estratégia de integração de dados bem executada é essencial para uma fusão ou aquisição bem-sucedida.
As organizações precisam de uma plataforma unificada de gerenciamento de dados capaz de lidar com desafios complexos de integração de dados para atingir isso. Astera foi projetado para agilizar processos de integração de dados de M&A. Seus recursos de migração de dados podem acelerar a consolidação de fontes de dados díspares. AsteraA capacidade da de criar data warehouses personalizados facilita a criação de uma base de dados unificada, o que é essencial para a tomada de decisões informadas na entidade combinada.
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