Masterizar datos permite a las empresas obtener información útil de sus datos. El objetivo: tomar mejores decisiones de negocio. Las organizaciones que toman decisiones basadas en datos precisos tienen un 81% más de probabilidades de aumentar sus ingresos. A para respaldar las decisiones basadas en ellos. Sin embargo, seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas para implantar y gestionar eficazmente los datos maestros puede resultar complicado.
En este artículo nos centraremos en estas cuestiones. Exploraremos estrategias prácticas y descubriremos las múltiples ventajas de la masterización de datos para respaldar la toma de decisiones.
Gestión de datos: Índice
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¿Qué es la masterización de datos?
La masterización de datos es un proceso dentro de la disciplina de la gestión de datos maestros (MDM). Implica la limpieza, estandarización y fusión de registros de múltiples fuentes. Todo ello, dentro de dominios específicos, como clientes, contactos, pacientes, productos, etc. Para crear una versión precisa, coherente y verdadera de los datos. Esta versión de la verdad suele denominarse “registro de oro” o “registro maestro”.
¿Qué es un registro maestro?
Un registro maestro es una representación única de una entidad dentro del marco de gestión de datos de una organización. Esta entidad puede ser:
- Cliente
- Producto
- Proveedor
- O cualquier otra unidad de negocio que se domine.
La gestión de datos maestros (MDM) garantiza la precisión y coherencia de estos registros en toda la organización. Crear un registro maestro implica agregar datos de múltiples fuentes, a menudo fragmentadas. Sería el caso de sistemas CRM, sistemas ERP, bases de datos e incluso proveedores de datos externos.
Durante este proceso, las discrepancias, duplicidades e incoherencias se identifican y resuelven mediante técnicas de cotejo y fusión de datos. El registro maestro resultante se mantiene y actualiza continuamente para reflejar la información más actual y correcta.
La importancia de un registro maestro
La importancia de un registro maestro radica en su capacidad para eliminar los silos de datos. También por su capacidad para garantizar que todos los departamentos y sistemas de una organización trabajan alineados.
Por ejemplo, un registro maestro de clientes garantiza que los equipos de marketing, ventas y atención al cliente consulten la misma información sobre los clientes. Esto se traduce en una mejor experiencia del cliente, estrategias de marketing más eficaces y mayor eficiencia operativa.
En el contexto de la gestión de datos maestros (MDM), el registro maestro es la piedra angular de la gobernanza y calidad de datos. Desempeña un papel fundamental en la elaboración de informes, análisis y procesos de toma de decisiones precisos. Al establecer un registro maestro de confianza, las organizaciones pueden reducir los errores, garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos e impulsar mejores resultados empresariales.
Por qué es importante la masterización de datos
Masterizar los datos facilita a las empresas la creación de una única fuente de verdad (un registro de oro) que pueden utilizar como eje central para:
- Crear
- Acceder
- Actualizar
- Reportar
Esto es crucial para el éxito de los equipos de operaciones, análisis y marketing de la organización.
Cómo masterizar los datos puede ayudar a tu empresa
Según Gartner, el 65% de las empresas estarán totalmente basadas en datos en 2026. Una única fuente de verdad proporciona un punto de referencia para obtener datos empresariales precisos y actualizados. Masterizar los datos:
- Ayuda a mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica ofreciendo una base sólida para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.
- Mejora la experiencia del cliente y fomenta el éxito de las campañas de marketing. Todo ello mediante datos precisos y actualizados de los clientes.
- Ayuda a mantener el cumplimiento de la normativa mediante controles y sistemas.
- Reduce el esfuerzo manual mediante la automatización y la consolidación de fuentes de datos en una única fuente de verdad. Por ejemplo, un minorista de con tiendas físicas y en línea puede utilizar un software de automatización para realizar un seguimiento de los niveles de existencias en todos los canales en tiempo real.
Permite imponer y mantener las normas y el cumplimiento de los datos mediante el establecimiento de marcos de gobernanza, medidas de seguridad y funciones y responsabilidades.
Metodologías de gestión de proyectos para implantaciones de MDM
La implantación de una solución de Gestión de Datos Maestros (MDM) es una tarea compleja que requiere una cuidadosa planificación, coordinación y ejecución. La elección de la metodología de gestión de proyectos desempeña un papel fundamental en el éxito de una implantación de MDM. Influye en cómo se estructura el proyecto, cómo colaboran los equipos y cómo se alcanzan los objetivos.
Comprender los retos específicos de los proyectos MDM
Las implantaciones de MDM no son como los típicos proyectos de TI. A menudo implican a múltiples partes interesadas, equipos multifuncionales y una amplia gama de fuentes de datos, cada una con su propia estructura y gobernanza.
El objetivo es crear una única fuente de verdad para dominios de datos clave como clientes, productos, proveedores o empleados. Esta complejidad requiere un enfoque de gestión de proyectos capaz de manejar las complejidades de la integración de datos, la calidad de los datos, la gobernanza y la alineación de las partes interesadas.
Consideraciones clave para seleccionar una metodología
A la hora de seleccionar una metodología de gestión de proyectos para implantaciones de MDM, cuyo objetivo es masterizar datos, las organizaciones deben tener en cuenta varios factores clave:
- Alcance y complejidad. La amplitud de los dominios de datos implicados, el número de sistemas que deben integrarse y la complejidad de los procesos de transformación de datos.
- Participación de las partes interesadas. Grado de implicación en el proyecto de los usuarios de la empresa, los equipos informáticos y los socios externos.
- Flexibilidad. La probabilidad de que cambien los requisitos a medida que avanza el proyecto y la necesidad de un desarrollo iterativo.
- Calendario y presupuesto. Los plazos del proyecto, la disponibilidad de recursos y las limitaciones presupuestarias.
Metodología en cascada: Estructurada y predecible
La metodología en cascada es un enfoque tradicional, eficaz para proyectos MDM con requisitos bien definidos y un alcance estable. En este método, el proyecto se divide en fases secuenciales: planificación, diseño, desarrollo, pruebas e implantación. Cada fase debe completarse antes de pasar a la siguiente.
Pros
- Estructura clara con hitos y resultados definidos.
- Mayor facilidad de gestión y seguimiento en grandes organizaciones con jerarquías complejas.
- Adecuado para proyectos en los que los cambios son mínimos una vez establecidos los requisitos iniciales.
Contras
- Inflexible al cambio, lo que puede ser una limitación en entornos dinámicos.
- Riesgos de retrasos y sobrecostes si los problemas se descubren tarde en el proceso.
Metodología ágil: Flexible e iterativa
La metodología ágil se adapta bien a las implantaciones de MDM en las que se espera que los requisitos evolucionen o en las que el proyecto se beneficia de una entrega incremental. La metodología ágil divide el proyecto en unidades más pequeñas y manejables llamadas sprints, lo que permite una retroalimentación, iteración y ajuste continuos.
Pros
- Gran adaptabilidad a los cambios y compromiso continuo de las partes interesadas.
- Mayor rapidez en la obtención de valor gracias a las versiones incrementales de la solución MDM.
- Fomenta la colaboración entre equipos interfuncionales.
Contras
- Requiere una gran disciplina y experiencia en prácticas ágiles.
- Si no se gestiona con cuidado, puede dar lugar a una ampliación del alcance.
Metodología híbrida: Equilibrio entre estructura y flexibilidad
Un enfoque híbrido, conocido como “Wagile”, combina elementos de las metodologías Waterfall y Agile. Ofrece así un equilibrio entre las fases estructuradas de Waterfall y la flexibilidad de Agile. Esto puede ser especialmente eficaz en proyectos cuyo objetivo sea masterizar datos en los que ciertos aspectos, como la gobernanza de datos o el cumplimiento de la normativa, requieren un enfoque estructurado, mientras que otros aspectos, como el desarrollo de la interfaz de usuario, se benefician de la naturaleza iterativa de Agile.
Pros
- Proporciona estructura al tiempo que permite el desarrollo iterativo y los ajustes.
- Puede adaptarse tanto a necesidades fijas como evolutivas.
- Útil en proyectos MDM a gran escala con diversas necesidades de las partes interesadas.
Contras
- Su gestión puede resultar compleja, ya que requiere una cuidadosa coordinación entre los componentes estructurados y los flexibles.
- Puede requerir una planificación y comunicación más amplias para garantizar la alineación.
Elección de la metodología adecuada para tu implantación de MDM
La selección de la metodología de gestión de proyectos adecuada depende de las necesidades específicas de tu organización, la complejidad del entorno de datos y los resultados deseados.
Cada metodología tiene sus ventajas y sus inconvenientes. La mejor opción suele consistir en una combinación de enfoques adaptados a las necesidades específicas de cada proyecto.
El éxito de las implantaciones de MDM requiere algo más que conocimientos técnicos. Exige un enfoque disciplinado de la gestión de proyectos que garantice la alineación con los objetivos empresariales, la participación efectiva de las partes interesadas y la entrega de una solución que cumpla los objetivos estratégicos de la organización.
Modelado de datos MDM
El modelado de datos es un elemento fundamental de cualquier iniciativa que incluya masterizar datos. Implica diseñar un marco estructurado que defina cómo se organizan, almacenan y relacionan los datos dentro del sistema MDM.
El objetivo del modelado de datos MDM es garantizar que los datos procedentes de diversas fuentes se integren en un modelo coherente y unificado. De esta forma, podrá representar con precisión las entidades clave de una organización, como clientes, productos, proveedores, etc.
El papel del modelado de datos en MDM
En el contexto de MDM, el modelado de datos sirve a varios propósitos críticos:
- Definición de estructuras de datos. El modelado de datos establece los esquemas y estructuras que rigen la organización de los datos maestros. Esto incluye la definición de entidades (como cliente, producto o proveedor) y sus atributos (como nombre, dirección, código de producto, etc.), así como las relaciones entre estas entidades.
- Garantizar la coherencia de los datos. Al ofrecer una representación coherente y estandarizada de los datos en toda la empresa, el modelado de datos ayuda a eliminar las discrepancias y redundancias que pueden surgir cuando los datos se recopilan y almacenan en distintos formatos en varios sistemas.
- Apoyo a la gobernanza de datos. Un modelo de datos bien definido es esencial para aplicar las políticas de gobernanza de datos. Proporciona el marco para cumplir las normas de calidad de datos, gestionar su linaje y garantizar el cumplimiento de requisitos normativos.
- Facilitar la integración. El modelado de datos desempeña un papel crucial en la integración de datos procedentes de sistemas dispares. Proporciona una estructura común que permite mapear, transformar y consolidar datos de distintas fuentes en el sistema MDM.
Componentes clave del modelado de datos MDM
El modelado de datos MDM suele implicar varios componentes clave:
- Entidades empresariales principales. Son los objetos o sujetos fundamentales en el modelo de datos MDM. Como clientes, productos o proveedores, centrales para las operaciones de la organización. Cada entidad se define mediante atributos específicos y suele agruparse en dominios para organizar los datos relacionados de forma lógica y coherente.
- Jerarquías y relaciones. En algunos casos, las entidades se organizan en jerarquías o se relacionan entre sí mediante relaciones. Por ejemplo, una entidad Producto puede clasificarse en diferentes líneas o categorías de productos. Esto proporciona una forma estructurada de clasificar y gestionar los datos.
- Datos de referencia. Los datos de referencia, como los códigos de país o las clasificaciones industriales, suelen incluirse en el modelo de datos para garantizar que se utilicen valores comunes y estandarizados en todo el sistema MDM.
Mejores prácticas para el modelado de datos MDM
Para conseguir un modelo de datos MDM eficaz, las organizaciones deben seguir estas prácticas recomendadas a la hora de masterizar datos.
- Colaboración entre equipos. El modelado de datos para MDM requiere aportaciones tanto de las partes interesadas del negocio como de TI. Los usuarios empresariales aportan información sobre las entidades y relaciones clave, mientras que el departamento de TI garantiza que el modelo pueda implantarse eficazmente en la infraestructura técnica.
- Centrarse en la flexibilidad y la escalabilidad. El modelo de datos debe ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a los cambios a medida que crece la organización y se integran nuevas fuentes de datos. También debe ser escalable, capaz de manejar volúmenes crecientes de datos sin comprometer el rendimiento.
- Dar prioridad a la calidad de datos. El modelo de datos debe incluir mecanismos para garantizar la calidad de los datos, como reglas de validación, procesos de limpieza de datos y directrices para gestionar duplicados e incoherencias.
- Alineación con los objetivos empresariales. El modelo de datos debe alinearse con los objetivos estratégicos de la organización. Esto garantiza que el sistema MDM respalde los procesos empresariales clave y aporte valor proporcionando datos precisos y fiables.
- Documentación exhaustiva. La documentación exhaustiva del modelo de datos es esencial para garantizar que todas las partes interesadas lo entienden y utilizan correctamente. La documentación debe incluir definiciones detalladas de entidades, atributos, relaciones y cualquier regla o restricción empresarial aplicada a los datos.
Un paso crítico para la organización
El modelado de datos MDM es un paso crítico en la creación de un sistema de gestión robusto y fiable. Al diseñar e implementar un modelo de datos que refleje con precisión las entidades y relaciones clave, las empresas pueden garantizar que sus datos maestros sean coherentes, precisos y estén alineados con sus objetivos estratégicos.
Esto, a su vez, contribuye a mejorar la toma de decisiones, la eficacia de operaciones y la gobernanza de datos en toda la empresa.
Conclusión
Masterizar datos para tomar decisiones precisas permite a las organizaciones mantenerse por delante de la competencia. MDM garantiza la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos, proporcionando una única fuente de verdad.
Si se ejecuta correctamente, no sólo permite aprovechar los activos de datos para el análisis predictivo, la mejora de los informes y la toma de decisiones estratégicas. Sino que también mejora la eficiencia operativa al proporcionar una única fuente de verdad para los datos empresariales.
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