En la búsqueda de tecnología empresarial de vanguardia, destaca una verdad inquebrantable: lograr una innovación transformadora impulsada por los datos depende de la base de una gestión y un gobierno de datos exhaustivos. Una sólida estrategia de gestión de datos maestros es la piedra angular de estos cimientos. Entonces, ¿qué es la gestión de datos maestros y por qué es importante?
Este artículo ofrece una visión exhaustiva de la gestión de datos maestros, explora sus ventajas y cómo puede fusionarse con los sistemas existentes.
Qué es la gestión de datos maestros: Índice
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Qué es la gestión de datos maestros (MDM)
La gestión de datos maestros es un método utilizado para crear y mantener un único registro de datos maestros. Esta será la mejor versión de la información para cada una de las siguientes entidades:
- Partes involucradas (clientes, empleados, proveedores)
- Lugares (oficinas, sucursales, tiendas)
- Cosas (activos, materiales, productos)
Esta mejor versión de la verdad (el registro de oro) se crea fusionando datos internos de toda la empresa. Así se reúnen atributos de identificación específicos y se integran datos externos para su perfeccionamiento y validación.
Una vez creados, los datos maestros sirven como una visión de confianza de la información clave del negocio. Esta información se comparte en toda la empresa para:
- Fomentar la elaboración de informes precisos
- Minimizar los errores de datos
- Mejorar la experiencia del cliente
- Eliminar redundancias
- Tomar decisiones informadas y basadas en datos
Ejemplos de datos maestros
Para entender correctamente qué es la gestión de datos maestros, podemos poner varios ejemplos. Todos los datos críticos para una empresa se consideran datos maestros.
- No es transaccional (es decir, describe las partes, los lugares y las cosas que intervienen en las transacciones)
- Incorpora toda la información básica necesaria para el funcionamiento de la empresa
- No cambia a menudo
- Puede incluir datos de referencia (por ejemplo, códigos de países, idiomas y divisas)
A continuación se presentan dos ejemplos típicos de datos maestros.
1. Datos maestros del cliente
Uno de los dominios más comunes de los datos maestros proporciona atributos esenciales como:
- Nombres de los clientes
- Números de teléfono
- Direcciones
- Números de fidelización
Disponer de datos maestros de clientes actualizados y precisos es imprescindible para la eficacia de las operaciones. Unos datos imprecisos y de mala calidad pueden afectar negativamente de un negocio. Concretamente, afectan negativamente a la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la confianza de los clientes.
Por ejemplo, tener diferentes valores de direcciones para un mismo cliente, puede dar lugar a entregas de pedidos incorrectas. Y no solo eso, podemos perder oportunidades de ventas o tener problemas de facturación.
Además de dominar a los clientes individuales, pueden crearse jerarquías que permitan dominar las relaciones entre ellos. De este modo, es posible, por ejemplo, crear hogares, organizar grupos de compradores. Incluso, es posible desglosar visualmente las relaciones con los clientes.
La implantación de un registro maestro de clientes mantiene toda la información de los clientes sincronizada en toda la empresa. Esto, permite aprovecharla con mayor eficacia para llevar a cabo nuevas iniciativas empresariales y agilizar las operaciones.
2. Datos maestros de la organización
Los dominios de la organización incluyen información sobre proveedores, socios y otros tipos de organizaciones. Este conjunto de datos maestros incluye información como la siguiente organización:
- Nombres
- Direcciones
- CIF
- Personas de contacto
Una solución de gestión de datos maestros mitiga los errores de datos y las duplicaciones de registros, ya que la información se actualiza automáticamente y en un único lugar. De este modo, aunque un departamento introduzca incorrectamente el nombre de una organización, los datos se fusionarán bajo el registro correcto en función de otros parámetros mutuos (por ejemplo, el CIF).
Además, el dominio de los datos organizativos permite crear y mantener jerarquías organizativas. Al aprovechar estas características en MDM, las relaciones entre entidades organizativas se dominan a nivel de empresa. Además, se pueden crear múltiples versiones de jerarquías para ver la misma organización en varios contextos dependiendo de la unidad de negocio solicitante. Por ejemplo, mantener tanto una jerarquía corporativa como una jerarquía financiera para la misma organización.
Principios de gestión de datos maestros
Para definir qué es la gestión de datos maestros, podemos definir 9 principios. Una estrategia sólida de gestión de datos maestros se basa en esos nueve principios.
- Gobernanza de datos. Establece una propiedad, responsabilidad y políticas claras para gestionar los datos maestros con el fin de garantizar la calidad, seguridad y cumplimiento de los requisitos normativos.
- Calidad de datos. Garantiza que los datos maestros sean precisos, completos, coherentes y estén actualizados. Esto se consigue aplicando procesos de validación, limpieza y enriquecimiento de datos.
- Integración de datos. Integra los datos maestros de múltiples sistemas y fuentes de toda la organización para crear una única fuente autorizada de verdad.
- Estandarización de datos. Define y aplica normas sobre convenciones de denominación, formatos de datos y esquemas de codificación para garantizar la coherencia e interoperabilidad de los datos maestros.
- Administración de datos. Asigna administradores de datos responsables de gestionar y mantener subconjuntos específicos de datos maestros. Incluye la resolución de problemas de calidad de los datos y la garantía de su integridad.
- Gestión del ciclo de vida de los datos. Gestiona todo el ciclo de vida de los datos maestros, desde su creación hasta su retirada, incluidos el control de versiones, el archivo y la auditoría.
- Accesibilidad a los datos. Proporciona a los usuarios autorizados un fácil acceso a los datos maestros a través de interfaces de fácil uso e integración con las aplicaciones empresariales.
- Escalabilidad y flexibilidad. Diseña soluciones de MDM que puedan escalarse para acomodar el creciente volumen y complejidad de los datos maestros y adaptarse a los cambiantes requisitos empresariales.
- Mejora continua. Supervisa y evalúa continuamente la eficacia de los procesos de MDM y ajústalos para mejorar la calidad de los datos, la gobernanza y el rendimiento general a lo largo del tiempo.
La importancia de la gestión de datos maestros
Adani Group, el mayor operador portuario de la India, aumentó su productividad entre un 15 y un 20% aprovechando la potencia de una solución de datos maestros centralizada. Sin embargo, las organizaciones perciben una multitud de beneficios adicionales proporcionados por MDM.
- Visión única de los clientes. Garantiza una visión fluida y unificada de los registros de clientes en todas las plataformas. Por ejemplo, el nombre de un cliente en una base de datos de servicio al cliente podría ser Bob Ross, pero en otra base de datos podría ser Robert Ross o Bobby Ross. Una solución de gestión de datos maestros puede reconocer estas variaciones como el mismo cliente basándose en la misma dirección o número de teléfono.
- Eliminación de incoherencias en los datos. Combina los datos de clientes y productos, resolviendo discrepancias y eliminando duplicados. El mismo producto puede tener un número de producto de cliente en la factura que difiere del que figura en la base de datos interna de la organización. En un proyecto de fusiones y adquisiciones (M&A), MDM puede ayudar a eliminar los datos redundantes y reducir los silos.
- Mejoras en las operaciones empresariales. Al proporcionar información precisa y completa sobre los clientes, MDM mejora procesos empresariales como las campañas de marketing en , los esfuerzos de captación de clientes y la gestión de la cadena de suministro.
- Mejoras en la toma de decisiones. Proporciona a los empleados y a los científicos de datos información exhaustiva sobre los clientes, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos y agiliza los procesos.
- Eficiencia y automatización. Red Wing, una zapatería estadounidense, ahorró a sus empleados 1.500 horas al año y obtuvo un retorno de la inversión (ROI) del 379% al consolidar los datos en aras de la eficiencia operativa.
Investigación reciente
Según una investigación reciente, más del 50% de las empresas gestionan al menos 5 PB de datos. Debido a esta gran cantidad de información, muchas empresas luchan con datos fragmentados, incompletos e incoherentes, lo que provoca diversos problemas empresariales. Gartner ha calculado que el coste medio asociado a una mala gestión de los datos puede superar los 1,2 millones de dólares al año. Las soluciones MDM eficaces ayudan a mitigar estos puntos débiles.
4 Estilos de implementación en la gestión de datos maestros
Existen varios estilos diferentes de arquitectura de gestión de datos maestros. Las empresas deben elegir el tipo de implantación adecuado en función de su actividad principal, su marco organizativo y sus objetivos.
Infoverity puede aconsejarte sobre el mejor enfoque y ayudarte a elegir entre varios estilos de implantación. Aquí examinamos los cuatro más comunes.
1. Estilo de registro
Este modelo de datos vincula los registros de gestión de datos maestros y los sistemas de origen sin modificar los datos maestros. MDM utiliza algoritmos de limpieza y correspondencia de datos para identificar entradas duplicadas.
Permite a las organizaciones analizar los datos con un coste mínimo sin sobrescribir la fuente. Suelen elegir este estilo las empresas sanitarias, donde el volumen de datos crece exponencialmente.
2. Estilo de consolidación
Es la versión mejorada del modelo de registro. Los datos se consolidan y limpian a partir de varios sistemas de origen en el centro de gestión de datos maestros para crear una única fuente de verdad.
Los datos dudosos son verificados y corregidos por un administrador de datos humano. Su implantación es rápida y económica, ya que no es necesario interrumpir los sistemas heredados. Se utiliza principalmente para análisis e informes de inteligencia empresarial (BI).
3. Estilo de coexistencia
De forma similar al estilo de consolidación, cuando se añaden nuevas fuentes de datos maestros, MDM inicia procesos para limpiar e integrar la información en un centro de gestión de datos.
Cualquier cambio en los datos maestros se actualiza en el hub y se comparte inmediatamente con los demás sistemas para que todos los miembros de la organización utilicen y vean los mismos datos.
4. Estilo centralizado o transaccional
En este enfoque, todos los datos nuevos se crean y gestionan en la propia herramienta MDM. Los administradores revisan los registros dudosos mientras los sistemas y aplicaciones reciben actualizaciones del centro de gestión de datos maestros. Es un proceso caro y complejo de poner en marcha. Sin embargo, garantiza el máximo nivel de:
- Precisión
- Control de la seguridad
- Políticas de visibilidad
Este estilo es popular entre las grandes empresas con políticas estrictas de gobernanza de datos y funciona bien para ordenar datos desordenados que no pueden agruparse de forma útil.
La MDM es necesaria tanto en la práctica como en tanto que tecnología para potenciar el progreso basado en datos de cualquier organización que se esfuerce por conseguir:
- Mejorar la satisfacción del cliente
- Mejorar la eficacia operativa
- Reducir costes
Las soluciones de gestión de datos maestros de Infoverity pueden ayudarte a liberar todo el potencial de los datos maestros y permitirte prosperar en la era digital.
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