Toda conversão para o S/4HANA tem um momento em que o projeto para e olha para os dados mestres. Não porque alguém planejou — mas porque a conversão de parceiro de negócios recusa registros com documento inválido, a carga de material reprova classificação inexistente, e a lista de erros vem em milhares de linhas com mensagens que só fazem sentido para quem escreveu o programa.

Nesse ponto o projeto costuma tomar a decisão errada: corrigir durante a carga. Funciona no primeiro ciclo, cria dívida permanente e deixa a origem tão suja quanto estava. Saneamento de dado mestre não é etapa de migração — é trabalho que precisa acontecer antes, e que a migração apenas revela.

O que “sujo” quer dizer, na prática

Dado mestre ruim quase nunca é dado ausente. É dado plausível e errado, que passou por todas as validações do sistema antigo porque o sistema antigo não validava.

• Duplicidade. O mesmo fornecedor cadastrado três vezes, com grafias diferentes, endereços parecidos e às vezes documentos distintos porque alguém digitou errado uma vez.
• Campo obrigatório no destino, opcional na origem. O S/4 exige o que o ECC tolerava vazio — e a lista de exigências novas é longa.
• Formato inconsistente. Documento com e sem pontuação, endereço com o número no campo do logradouro, telefone com formato de três décadas diferentes.
• Classificação errada ou ausente. Material sem grupo de mercadoria, NCM desatualizado, unidade de medida sem conversão cadastrada.
• Registro morto. Cliente sem movimento há oito anos, material descontinuado, centro que não existe mais — tudo ativo, tudo sendo migrado.
• Relação quebrada. O cadastro aponta para condição, banco ou centro que já foi apagado.

Numa conversão de ECC para S/4 em ambiente RISE que acompanhamos, com abordagem Bluefield — seletiva, em que se escolhe o que atravessa —, essa lista foi justamente o que definiu o escopo. Bluefield só entrega a promessa dele se alguém decidir o que não vai; e para decidir é preciso primeiro enxergar.

Enxergar antes de corrigir

O primeiro entregável não é uma correção: é um indicador de qualidade por objeto. Quantos clientes, fornecedores e materiais existem; quantos estão ativos; quantos têm movimento nos últimos vinte e quatro meses; quantos reprovam cada regra.

Esse painel muda a conversa do projeto, porque transforma “os dados estão ruins” em número. E quase sempre revela o achado mais útil de todos: a maior parte do cadastro não é usada. Registro sem movimento não precisa ser corrigido — precisa ser bloqueado e deixado para trás.

É a mesma lógica de escopo que descrevemos em conversão de dados com IA: a pergunta que mais economiza é o que não vai.

O desenho: n8n orquestra, o ERP continua dono

Usamos n8n na infraestrutura do cliente como maestro do ciclo: extrai o cadastro, aplica as regras, monta o contexto, chama o modelo para o que exige julgamento, apresenta a proposta e devolve a correção ao ERP pelo caminho padrão. O dado mestre não sai de casa e a correção entra pela porta da frente, com trilha.

As regras são código. Documento válido, campo obrigatório preenchido, formato normalizado, relação existente — tudo isso é verificação determinística, precisa dar o mesmo resultado sempre e não deve passar por modelo nenhum.

A IA entra em três lugares, todos onde a regra exata é fraca.

Deduplicação por similaridade. “Comercial São Jorge Ltda”, “Com. Sao Jorge LTDA” e “SÃO JORGE COMERCIAL” são o mesmo fornecedor para qualquer pessoa e três chaves diferentes para uma comparação exata. O modelo agrupa por semelhança de razão social, endereço e documento, atribui pontuação e propõe o grupo — com o registro que deve sobreviver e por quê. A fusão é confirmada por gente, porque unificar cadastro errado gera estrago em histórico.

Classificação do que falta. Material sem grupo de mercadoria, sem NCM ou sem unidade: o modelo lê a descrição, compara com os itens já classificados da própria empresa e propõe. O histórico interno é o professor — e é melhor professor que qualquer tabela genérica.

Tradução do erro. A mensagem de reprova da carga costuma ser críptica e às vezes aponta para o lugar errado. Com o registro e a regra em mãos, o assistente explica o que realmente falhou e o que corrigir.

O ciclo, e por que ele se repete

Saneamento não é uma passada. É um laço que roda várias vezes, e cada volta é mais barata que a anterior.

1. Medir. Indicador de qualidade por objeto e por regra, com a lista de reprovados exportável.
2. Descartar. Bloquear o que não tem uso nem obrigação de guarda. É o passo que mais reduz esforço e o que mais encontra resistência.
3. Unificar. Deduplicar o que sobrou, com aprovação registrada.
4. Completar. Preencher o que o destino exige, com proposta da IA e revisão de quem é dono do cadastro.
5. Recarregar e remedir. O mesmo indicador, com o número novo ao lado do antigo.

Na conversão que acompanhamos, esse laço andou junto com os ciclos de teste de carga — dois ciclos só de carga, depois um com integrações e três integrados completos. Cada ciclo devolvia uma lista de reprovas que virava tarefa de saneamento na origem, e o ciclo seguinte media se a lista tinha encolhido. O mandante saneado em ambiente separado é o que torna isso possível sem tocar em produção.

Quem decide o que é verdade

A parte que nenhuma ferramenta resolve: dado mestre precisa de dono. Não o time de TI, que não sabe se dois clientes são o mesmo grupo econômico; e não o projeto, que acaba. Alguém da área que usa o cadastro precisa responder pelas decisões — e continuar respondendo depois do go-live.

Sem isso, o cadastro volta a sujar em meses, porque a causa nunca foi técnica: era a ausência de critério e de responsável. A automação encurta o trabalho de correção; ela não substitui a governança.

O que fica depois da migração

O ganho imediato é a carga que passa e o cronograma que não escorrega. O que dura são outras três coisas.

As regras viram verificação permanente. O que reprovava na migração passa a rodar sobre o cadastro novo, periodicamente. A base nasce com critério de qualidade definido em vez de degradar até a próxima migração.

O critério fica escrito. O que define duplicado, o que justifica bloqueio, como se classifica material novo — decisões que estavam na cabeça de quem cadastra viram documento consultável.

A rastreabilidade responde auditoria. Para cada registro fundido ou bloqueado existe quem aprovou, quando e com base em quê.

O limite honesto: saneamento não conserta processo de cadastro. Se qualquer pessoa continua criando fornecedor sem conferência, a base volta a sujar — mais devagar, mas volta. Sanear é o começo; a governança é o que sustenta. É a mesma disciplina de dados e integração, aplicada ao cadastro em vez do fluxo.

Se a sua conversão ainda está sendo desenhada, vale ler antes o e-book de implementação na Inove Academy, que mostra por que a maioria dos problemas de projeto não é técnica — e o guia de brownfield, greenfield e bluefield, para escolher a abordagem sabendo o que cada uma exige dos seus dados.