¿Qué es la Master Data Management (MDM)?

MDM implica establecer flujos de trabajo para agilizar estos procesos y garantizar un manejo consistente de los datos en toda la organización. Estos datos maestros son compartidos y empleados 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 respaldo de un modelo de datos bien definido y una estable administración de datos para dictar cómo se estructuran y relacionan los datos maestros, la MDM es crucial para respaldar decisiones informadas basadas en datos y eficiencia operativa.

Por ejemplo, en una organización grande, diferentes departamentos pueden mantener registros separados del mismo cliente, lo que genera inconsistencias e ineficiencias. La MDM ayuda a crear un "registro de oro", una única fuente de verdad que integra datos de varias fuentes, afirmando que todos en la organización trabajan con la misma información.

Las APIs facilitan la integración de datos de múltiples sistemas de origen, lo que permite un intercambio de datos fluido y certifica que los datos maestros se actualizan constantemente. 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 separadas como la planeación de recursos empresariales (ERP) y la gestión de relaciones con los clientes (CRM), donde los datos que atraviesan los departamentos o divisiones de la organización pueden fragmentarse, duplicarse y quedar obsoletos. Si esto ocurre, las preguntas de analytics de negocios y rendimiento serán difíciles de responder.

A medida que aumentan los datos, la información oportuna se vuelve más difícil pero importante de obtener. Los datos maestros deben gestionar 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, respaldando la toma de decisiones y las operaciones diarias.

Hay 6 tipos de datos que se encuentran comúnmente en una organización:

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

Los dominios de datos maestros y los subdominios relacionados incluyen:

• Cliente: Cliente, empleado, vendedor
• Producto: Producto, parte, tienda, activo
• Proveedor: Contacto del proveedor, calendarios de entrega, términos 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 de origen, eliminar duplicaciones de registros para quitar redundancias, conciliar discrepancias y enriquecer los datos para aumentar su valor.

La gestión eficaz de master data management protege contra las incoherencias en la calidad y la usabilidad en todos los dominios.

CRM: Evita la facturación incorrecta y la duplicación de los esfuerzos de marketing al mantener una única fuente de datos de los clientes.

Administración de productos: Esto implica mantener la información consistente del producto en diferentes sistemas, lo cual es crucial para la administración del inventario, las estrategias 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 con los requisitos normativos para evitar sanciones.

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

Una solución eficiente de master data management facilita los procesos de integración, conciliación, enriquecimiento y gobernanza de datos. Un aspecto crítico de una estrategia de master data management es identificar qué datos deben gestionarse como datos maestros.

Esto implica considerar el comportamiento, el ciclo de vida, la complejidad, el valor, la volatilidad y la reutilización. Determinar qué entidades de datos tienen el impacto comercial más significativo es importante para concentrar los recursos en la gestión de los datos más críticos. Una vez identificados, se deben definir políticas de gobernanza, establecer procesos para gestionar los datos a lo largo de su ciclo de vida y seleccionar herramientas y tecnologías apropiadas.

Una estrategia MDM bien definida elimina los silos de datos y aumenta la colaboración entre departamentos. Centralizar y gobernar los datos hace que sea inherentemente más fácil acceder a ellos y confiar en ellos. La integración de datos fomenta un entorno de colaboración en el que los departamentos pueden compartir insights, reducir redundancias y mejorar la productividad general.

La gobernanza de datos central es crucial. Una solución estable protege los datos a lo largo de su ciclo de vida y ayuda a prevenir errores que pueden propagarse a través de varios sistemas y aplicaciones. Una dirección incorrecta en los datos maestros del cliente puede provocar que las facturas, los productos y otros materiales se envíen a la ubicación incorrecta, lo que genera insatisfacción del cliente y aumenta los costos operativos.

Los datos coherentes y de alta calidad son esenciales para el análisis avanzado y las experiencias personalizadas del cliente. Los datos maestros permiten a las organizaciones generar insights significativos que impulsan decisiones informadas e interacciones personalizadas con los clientes, por ejemplo, a través de 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 mejoran la satisfacción y la lealtad del cliente.

Un beneficio 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 gestión de datos centrarse en iniciativas más estratégicas.

Sin una estrategia de master data management, las organizaciones corren el riesgo de mantener múltiples versiones potencialmente inconsistentes de los mismos datos, lo que genera ineficiencias, errores y decisiones mal informadas. Esta fragmentación puede causar problemas operativos significativos, incluyendo esfuerzos duplicados, reportes inexactos y malas experiencias del cliente.

Además, las organizaciones se enfrentan al escrutinio regulatorio en lo que respecta al manejo de datos. La MDM ayuda a las organizaciones a cumplir con las políticas de gobernanza de datos, proporcionando pistas de auditoría confiables 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 no coordinados.

Un desafío principal en la MDM es mantener una “versión única de la verdad” en múltiples copias de datos maestros. Las organizaciones a menudo almacenan datos en varios sistemas, cada uno de los cuales potencialmente contiene diferentes versiones de las mismas entidades de datos. Sincronizar estas fuentes de datos dispares y garantizar que reflejen información precisa es complejo. Para lograr una visión única y unificada de los datos se requieren procesos de integración, eliminación de duplicaciones y sincronización de datos.

Confirmar la calidad de los datos es otro desafío crítico. Los problemas de calidad de los datos, tales como imprecisiones, inconsistencias y datos incompletos, pueden socavar a una organización. Las prácticas de gestión de la calidad de los datos, incluyendo la limpieza, la validación y el enriquecimiento de los datos, a menudo implican la supervisión continua y la mejora de las métricas de calidad de los datos para mantener altos estándares.

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 agrega otra capa de dificultad. Convertir datos de un formato o estructura a otro para cumplir con los requisitos de diferentes sistemas y aplicaciones puede ser complejo, principalmente 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 los datos sigan siendo consistentes a lo largo de su ciclo de vida.

Equilibrar el detalle de los datos y la normalización presenta su propio conjunto de desafíos. La normalización implica organizar los datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos. Sin embargo, la normalización excesiva puede dar lugar a estructuras de datos demasiado complejas que son difíciles de gestionar y consultar. Por el contrario, una normalización insuficiente puede dar lugar a duplicación de datos e inconsistencias. Lograr el equilibrio adecuado entre el detalle de los datos y la normalización es esencial.

Una solución integral de master data management es fundamental para cualquier organización que desee emplear sus activos de datos de forma sustentable, al tiempo que verifica el cumplimiento normativo y admite tecnologías avanzadas, tales como la inteligencia artificial y machine learning.

Las organizaciones emplean la MDM de varias maneras para respaldar las funciones comerciales e impulsar mejoras operativas.

Se emplea ampliamente para mantener una única fuente de información del cliente. Por ejemplo, la master data management de clientes puede evitar problemas como el envío de facturas a direcciones obsoletas o duplicar registros de clientes, lo que puede dar lugar a comunicaciones redundantes y malas experiencias del cliente. La integración de datos de clientes de múltiples fuentes ayuda a las organizaciones a mejorar la satisfacción y lealtad del cliente a través de 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.

Los datos completos son esenciales para cumplir con los requisitos normativos y evitar sanciones. Mantener los datos de los clientes ayuda a las instituciones financieras a cumplir con las regulaciones de Conozca a su cliente (KYC), mientras que los datos de los productos ayudan a los fabricantes a cumplir con los estándares de cumplimiento específicos de la industria.

Al basarse en una única versión de la verdad, todos los módulos de 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 reportes financieros y pronósticos más confiables.

Durante las fusiones y adquisiciones, las organizaciones a menudo se enfrentan al desafío de integrar datos maestros duplicados de diferentes entidades. La MDM ayuda a conciliar estas fuentes de datos, asegurando la coherencia y reduciendo las ineficiencias operativas. Al eliminar las duplicaciones de los datos maestros, la MDM facilita procesos de integración más fluidos durante y luego de la fusión o adquisición.

La MDM mejora la calidad y la consistencia de los datos empleados en varios sistemas operativos. Los datos de inventario ayudan a reducir las situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias, optimizando las operaciones de la cadena de suministro. Del mismo modo, la consistencia de los datos de los clientes puede optimizar los procesos de atención al cliente, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para resolver los problemas de los clientes.

La MDM ayuda a las organizaciones a conciliar datos 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 de varios puntos de contacto, tales como tiendas en línea, ubicaciones físicas y sistemas de atención al cliente, puede proporcionar una visión unificada del cliente, respaldando decisiones basadas en datos y un servicio personalizado.

La MDM admite analytics avanzado y experiencias de cliente personalizadas al proporcionar datos consistentes y de alta calidad. Los datos maestros permiten a las organizaciones generar insights significativos, 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 Master data management automatizan la integración, la limpieza, la conciliación y la gobernanza de datos para entidades críticas para el negocio, tales como clientes, productos, proveedores y ubicaciones. Las funcionalidades de las herramientas de 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 de fuentes dispares, tanto internas como externas. Por ejemplo, los datos de los clientes pueden recopilarse de los sistemas de ventas, marketing y atención al cliente, mientras que los datos de los productos pueden recopilarse de las plataformas de inventario, fabricación y comercio electrónico. Al integrar estos datos, las herramientas de MDM eliminan el aislamiento y proporcionan una visión más holística.

Los datos de diversas fuentes a menudo contienen errores, inconsistencias y duplicaciones. Las herramientas de MDM emplean algoritmos y reglas sofisticados para identificar y rectificar estos problemas, verificando la confiabilidad de los datos maestros. Si la información de un cliente aparece de manera diferente en sistemas separados debido a errores tipográficos o discrepancias de formato, las herramientas de MDM pueden estandarizar los datos y fusionar registros duplicados para crear un único perfil.

Estas herramientas estandarizan los formatos y valores de los datos, manteniendo la consistencia entre diferentes sistemas y unidades de negocio. La estandarización garantiza que los datos sean comparables y utilizables en diversas aplicaciones y procesos de negocio.

La reconciliación implica alinear datos de diferentes fuentes para promover la consistencia y la corrección. El enriquecimiento consiste en mejorar los datos con información adicional para aumentar su valor y usabilidad. Una herramienta de MDM podría enriquecer los datos del producto con atributos adicionales, tales como especificaciones detalladas, imágenes y descripciones de marketing, haciéndolo más útil para diversas funciones comerciales, como ventas, marketing y atención al cliente.

La gobernanza es un componente clave de las herramientas de MDM, ya que garantiza que las prácticas de gestión de datos se adhieran a las políticas y estándares establecidos. Estas herramientas proporcionan marcos para definir reglas de gobernanza de datos, monitorear el cumplimiento y gestionar la calidad de los datos. Esto es particularmente importante en las industrias reguladas donde la precisión y la consistencia de los datos son críticas para el cumplimiento de los requisitos legales y reglamentarios.

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

Las herramientas de MDM ofrecen estables capacidades de integración, lo que les permite trabajar perfectamente con otros sistemas empresariales como ERP y CRM. Esta integración garantiza que los datos maestros se empleen de forma consistente en todas las aplicaciones empresariales críticas, lo que mejora la coherencia y la eficiencia operativas.

Las herramientas de MDM incluyen funciones de auditoría y control de versiones para realizar un seguimiento de 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 monitorear los cambios en los datos, comprender el linaje de datos y mantener el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos.