¿Qué es la gestión de datos maestros (MDM)?

La MDM implica establecer flujos de trabajo para agilizar estos procesos y garantizar un tratamiento coherente de los datos en toda la organización. Estos datos maestros son compartidos y utilizados por varias aplicaciones y sistemas dentro de la organización para reducir la fragmentación de datos, los datos aislados, la duplicación y las imprecisiones.

Con el apoyo de un modelo de datos bien definido y una sólida administración de datos que dicte cómo se estructuran y relacionan los datos maestros, MDM es crucial para apoyar las decisiones informadas basadas en datos y la eficiencia operativa.

Por ejemplo, en una gran organización, distintos departamentos pueden mantener registros separados de un mismo cliente, lo que genera incoherencias e ineficiencias. La MDM ayuda a crear un "registro de oro", una única fuente fiable que integra datos de diversas fuentes, afirmando que todos en la organización trabajan con la misma información.

Las API facilitan la integración de datos procedentes de múltiples sistemas fuente, lo que permite un intercambio de datos fluido y certifica que los datos maestros se actualizan de forma coherente. Esta visión de 360 grados de las entidades de datos facilita una mejor gestión de los datos en toda la organización.

Las empresas dependen de una red de aplicaciones independientes, como la planificación de recursos empresariales (ERP) y la gestión de las relaciones con el cliente (CRM), donde los datos que cruzan los departamentos o divisiones de la organización pueden fragmentarse, duplicarse y quedar obsoletos. Si esto ocurre, será difícil responder a las preguntas sobre analytics y rendimiento empresarial.

A medida que aumentan los datos, se hace más difícil, aunque importante, obtener información oportuna. Los datos maestros deben gestionarse de forma coherente, manteniendo las definiciones pertinentes para que todas las partes de una empresa puedan acceder a ellos y confiar en ellos. Los datos maestros se caracterizan por ser menos volátiles, más complejos y valiosos, y respaldan la toma de decisiones y las operaciones cotidianas.

Existen 6 tipos de datos habituales en una organización:

• Datos no estructurados: Correos electrónicos, informes técnicos, especificaciones de productos y archivos PDF.
• Datos de transacción: Eventos y transacciones comerciales, como ventas, facturas y reclamaciones.
• Metadatos: Datos sobre otros datos, como definiciones de informes y archivos de registro.
• Datos jerárquicos: Relaciones entre datos, como estructuras organizativas o líneas de productos.
• Datos de referencia: Datos utilizados para clasificar o categorizar otros datos, como códigos de país y moneda y otras clasificaciones industriales.
• Datos maestros: Datos básicos que describen entidades empresariales clave, como clientes, productos y ubicaciones.

Los dominios de datos maestros y los subdominios relacionados incluyen:

• Cliente: cliente, empleado, vendedor
• Producto: producto, pieza, almacén, activo
• Proveedor: contacto del proveedor, plazos de entrega, condiciones del contrato
• Ubicación: ubicación de la oficina, divisiones geográficas
• Otros: contrato, garantía, licencia

Crear y mantener datos maestros de alta calidad implica integrar datos de varios sistemas fuente, deduplicar registros para eliminar redundancias, conciliar discrepancias y enriquecer los datos para aumentar su valor.

Una gestión eficaz de los datos maestros protege contra la incoherencia en la calidad y la usabilidad en todos los ámbitos.

CRM: evita la facturación incorrecta y la duplicación de esfuerzos de marketing manteniendo una única fuente de datos de clientes.

Gestión de productos: se trata de mantener una información coherente sobre los productos en los distintos sistemas, lo que es crucial para la gestión de inventarios, las estrategias de fijación de precios y la eficiencia de la cadena de suministro.

Cumplimiento y gestión de riesgos: proporciona información precisa y actualizada para ayudar a las organizaciones a cumplir los requisitos normativos y evitar sanciones.

ERP: consolida los datos de varios departamentos para permitir decisiones basadas en datos y una mayor eficiencia en todas las operaciones.

Una solución eficaz de gestión de datos maestros facilita los procesos de integración, conciliación, enriquecimiento y gobierno de los datos. Un aspecto crucial de una estrategia de gestión de datos maestros es identificar qué datos deben gestionarse como datos maestros.

Esto implica tener en cuenta el comportamiento, el ciclo de vida, la complejidad, el valor, la volatilidad y la reutilización. Determinar qué entidades de datos tienen el impacto empresarial más significativo es importante para centrar los recursos en la gestión de los datos más cruciales. Una vez identificados, hay que definir las políticas de gobierno, establecer los procesos de gestión de los datos a lo largo de su ciclo de vida y seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas.

Una estrategia MDM bien definida elimina los silos de datos y aumenta la colaboración entre departamentos. Centralizar y controlar los datos facilita intrínsecamente el acceso a ellos y la confianza en ellos. La integración de datos fomenta un entorno de colaboración en el que los departamentos pueden compartir información, reducir redundancias y mejorar la productividad general.

El gobierno central de datos es crucial. Una solución sólida protege los datos a lo largo de su ciclo de vida y ayuda a evitar errores que pueden propagarse por diversos sistemas y aplicaciones. Una dirección incorrecta en los datos maestros del cliente puede hacer que las facturas, los productos y otros materiales se envíen a un lugar equivocado, lo que provoca la insatisfacción del cliente y un aumento de los costes operativos.

Los datos coherentes y de alta calidad son esenciales para el analytics avanzado y las experiencias personalizadas de los clientes. Los datos maestros permiten a las organizaciones generar perspectivas significativas que impulsan decisiones informadas e interacciones personalizadas con los clientes, por ejemplo mediante la segmentación. Al tener una visión completa de los conjuntos de datos de los clientes, las empresas pueden identificar tendencias y preferencias, lo que les permite ofrecer productos y servicios personalizados que aumentan la satisfacción y fidelidad de los clientes.

Una ventaja notable de una solución MDM es el tiempo que se ahorra en el mantenimiento de la infraestructura y otras actividades que suelen agotar los recursos. Con un sistema de gestión de datos centralizado y bien mantenido, las organizaciones pueden reducir el tiempo y el esfuerzo dedicados a gestionar fuentes de datos dispares, lo que permite a los equipos de TI y de gestión de datos centrarse en iniciativas más estratégicas.

Sin una estrategia de gestión de datos maestros, las organizaciones corren el riesgo de mantener múltiples versiones, potencialmente incoherentes, de los mismos datos, lo que conduce a ineficiencias, errores y decisiones mal informadas. Esta fragmentación puede causar importantes problemas operativos, como duplicación de esfuerzos, informes inexactos y malas experiencias de los clientes.

Además, las organizaciones se enfrentan a un escrutinio normativo en lo que respecta al tratamiento de datos. La MDM ayuda a las organizaciones a adherirse a las políticas de gobierno de datos, proporcionando pistas de auditoría fiables y reduciendo el riesgo de incumplimiento. En las fusiones y adquisiciones, la MDM facilita la integración de sistemas de datos dispares, evitando el caos de los procesos de conciliación de datos descoordinados.

Uno de los principales retos de la MDM es mantener una "única versión fiable" en múltiples copias de los datos maestros. A menudo, las organizaciones almacenan datos en varios sistemas, cada uno de los cuales puede contener distintas versiones de las mismas entidades de datos. Sincronizar estas fuentes de datos dispares y garantizar que reflejan información precisa es complejo. Lograr una visión única y unificada de los datos requiere procesos de integración, deduplicación y sincronización de datos.

Confirmar la calidad de los datos es otro reto crucial. Los problemas de calidad de los datos, como las imprecisiones, las incoherencias y el carácter incompleto, pueden socavar una organización. Las prácticas de gestión de la calidad de los datos, incluidas la limpieza, la validación y el enriquecimiento de los datos, suelen implicar una supervisión continua y la mejora de las métricas de calidad de los datos para mantener unos estándares elevados.

La gestión de la conciliación de datos también es un obstáculo. La conciliación de datos consiste en comparar y alinear datos procedentes de distintas fuentes. La presencia de valores de datos contradictorios, formatos de datos diferentes y frecuencias de actualización de datos variables puede complicar este proceso. El éxito de la conciliación de datos requiere algoritmos sofisticados y herramientas capaces de manejar estas complejidades.

La transformación de datos añade otra capa de dificultad. Convertir datos de un formato o estructura a otro para cumplir los requisitos de distintos sistemas y aplicaciones puede resultar complicado, sobre todo cuando se trata de grandes volúmenes de datos y relaciones de datos complejas. Las organizaciones deben diseñar y gestionar cuidadosamente los procesos de transformación de datos para garantizar que éstos mantengan su coherencia a lo largo de todo su ciclo de vida.

Equilibrar el detalle y la normalización de los datos presenta sus propios retos. La normalización consiste en organizar los datos para reducir la redundancia y mejorar su integridad. Sin embargo, una normalización excesiva puede dar lugar a estructuras de datos demasiado complejas y difíciles de gestionar y consultar. Por el contrario, una normalización insuficiente puede dar lugar a duplicaciones de datos e incoherencias. Es esencial encontrar el equilibrio adecuado entre el detalle de los datos y su normalización.

Una solución integral de gestión de datos maestros es fundamental para cualquier organización que pretenda utilizar sus activos de datos de forma sostenible, al tiempo que verifica el cumplimiento normativo y da soporte a tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el machine learning.

Las organizaciones utilizan MDM de diversas formas para respaldar las funciones empresariales e impulsar mejoras operativas.

Se utiliza ampliamente para mantener una única fuente de información sobre los clientes. Por ejemplo, la gestión de datos maestros de clientes puede evitar problemas como el envío de facturas a direcciones obsoletas o la duplicación de registros de clientes, lo que puede dar lugar a comunicaciones redundantes y malas experiencias de los clientes. La integración de datos de clientes procedentes de múltiples fuentes ayuda a las organizaciones a mejorar la satisfacción y fidelidad de los clientes mediante interacciones personalizadas y relevantes.

La coherencia es crucial para la gestión de inventarios, las estrategias de fijación de precios y la eficacia de la cadena de suministro. Una empresa puede garantizar que las descripciones, los precios y las especificaciones de los productos sean uniformes en todas las plataformas de comercio electrónico, las tiendas físicas y los sistemas internos. Así se evitan errores como la fijación de precios incorrectos o el etiquetado incorrecto de los productos, lo que favorece la eficacia de las operaciones y aumenta la confianza de los clientes.

Disponer de datos completos es esencial para cumplir los requisitos normativos y evitar sanciones. Mantener los datos de los clientes ayuda a las entidades financieras a cumplir la normativa "Conozca a su cliente" (Know Your Customer, KYC), mientras que los datos de los productos ayudan a los fabricantes a cumplir las normas específicas del sector.

Al basarse en una única versión de la verdad, todos los módulos ERP trabajan con los mismos datos. La coherencia de los datos de los proveedores puede agilizar los procesos de aprovisionamiento, y los datos financieros pueden respaldar la elaboración de informes financieros y previsiones más fiables.

Durante las fusiones y adquisiciones, las organizaciones se enfrentan a menudo al reto de integrar datos maestros duplicados de distintas entidades. La MDM ayuda a conciliar estas fuentes de datos, garantizando la coherencia y reduciendo las ineficiencias operativas. Al deduplicar los datos maestros, la MDM facilita los procesos de integración durante y después de la fusión o adquisición.

La MDM mejora la calidad y coherencia de los datos utilizados en los distintos sistemas operativos. Los datos de inventario ayudan a reducir las situaciones de falta y exceso de existencias, optimizando las operaciones de la cadena de suministro. Del mismo modo, la coherencia de los datos de los clientes puede agilizar los procesos de servicio de atención al cliente, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para resolver sus problemas.

La MDM ayuda a las organizaciones a conciliar datos procedentes de fuentes dispares, confirmando que los valores de los datos están alineados y son coherentes. Esta armonización reduce la complejidad de los procesos de conciliación de datos. La conciliación de los datos de los clientes procedentes de diversos puntos de contacto, como las tiendas en línea, las ubicaciones físicas y los sistemas de atención al cliente, puede proporcionar una visión unificada del cliente, que respalde las decisiones basadas en datos y el servicio personalizado.

La MDM permite realizar un analytics avanzado y personalizar la experiencia del cliente proporcionando datos coherentes y de alta calidad. Los datos maestros permiten a las organizaciones generar perspectivas significativas, identificar tendencias y tomar decisiones informadas. Los datos de los clientes ayudan a segmentarlos en función de sus preferencias y comportamientos, lo que permite realizar campañas de marketing específicas y recomendaciones de productos personalizadas.

Las herramientas de gestión de datos maestros automatizan la integración, depuración, conciliación y gobierno de datos de entidades cruciales para la empresa, como clientes, productos, proveedores y ubicaciones. Las funcionalidades de las herramientas MDM pueden mejorar significativamente la calidad de los datos, la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

Funciones clave de las herramientas de MDM:

Consolidación de datos procedentes de fuentes dispares, tanto internas como externas. Por ejemplo, los datos de los clientes pueden obtenerse de los sistemas de ventas, marketing y atención al cliente, mientras que los datos de los productos pueden obtenerse de las plataformas de inventario, fabricación y comercio electrónico. Al integrar estos datos, las herramientas MDM eliminan los silos y proporcionan una visión más holística.

Los datos procedentes de diversas fuentes suelen contener errores, incoherencias y duplicaciones. Las herramientas MDM utilizan sofisticados algoritmos y reglas para identificar y rectificar estos problemas, verificando la fiabilidad de los datos maestros. Si la información de un cliente aparece de forma diferente en distintos sistemas debido a errores tipográficos o discrepancias de formato, las herramientas MDM pueden normalizar los datos y fusionar los registros duplicados para crear un perfil único.

Estas herramientas normalizan los formatos y valores de los datos, manteniendo la coherencia entre los distintos sistemas y unidades de negocio. La normalización garantiza que los datos sean comparables y utilizables en diversas aplicaciones y procesos empresariales.

La conciliación consiste en alinear los datos procedentes de distintas fuentes para fomentar la coherencia y la corrección. El enriquecimiento consiste en mejorar los datos con información adicional para aumentar su valor y utilidad. Una herramienta MDM puede enriquecer los datos de los productos con atributos adicionales como especificaciones detalladas, imágenes y descripciones de marketing, haciéndolos más útiles para diversas funciones empresariales como ventas, marketing y servicio de atención al cliente.

El gobierno es un componente clave de las herramientas MDM, ya que garantiza que las prácticas de gestión de datos se adhieren a las políticas y normas establecidas. Estas herramientas proporcionan marcos para definir normas de gobierno de datos, supervisar el cumplimiento y gestionar la calidad de los datos. Esto es especialmente importante en los sectores regulados, donde la precisión y coherencia de los datos son fundamentales para cumplir los requisitos legales y normativos.

Las herramientas MDM apoyan la gestión jerárquica para mantener las estructuras y relaciones organizativas. Esta funcionalidad ayuda a gestionar relaciones de datos complejas y a garantizar que los datos reflejen las estructuras del mundo real.

Las herramientas MDM ofrecen sólidas capacidades de integración, lo que les permite trabajar de manera fluida con otros sistemas empresariales como ERP y CRM. Esta integración garantiza que los datos maestros se utilicen de forma coherente en todas las aplicaciones empresariales cruciales, lo que mejora la coherencia y la eficacia operativas.

Las herramientas MDM incluyen funciones de auditoría y control de versiones para rastrear los cambios y mantener la integridad de los datos a lo largo del tiempo. Estas funciones establecen la transparencia y la responsabilidad, permitiendo a las empresas supervisar los cambios en los datos, comprender su linaje y mantener el cumplimiento de las políticas de gobierno de datos.