Gestión de datos maestros

La gestión de datos maestros (MDM) es una disciplina en la que las empresas y las tecnologías de la información colaboran para garantizar la uniformidad, la precisión, la administración, la coherencia semántica y la rendición de cuentas de los activos oficiales de datos maestros compartidos de la empresa.

• Coherencia y exactitud de los datos: MDM asegura que los datos críticos de la organización sean consistentes y precisos en todos los sistemas, reduciendo las discrepancias y los errores causados por múltiples copias de los mismos datos.
• Mejora de la adopción de decisiones: Al proporcionar una sola versión de la verdad, MDM tiene como objetivo que los líderes empresariales tomen decisiones informadas, basadas en datos y mejoren el rendimiento general del negocio.
• Eficiencia operacional: Con datos consistentes y precisos, los procesos operativos como la presentación de informes, la gestión de inventarios y el servicio al cliente se vuelven más eficientes.
• Cumplimiento normativo: MDM trata de ayudar a las organizaciones a cumplir con las normas y reglamentos de la industria asegurando que los datos maestros se registran, mantienen y auditan con precisión.

Sin embargo, los problemas con la calidad, la clasificación y la conciliación de los datos pueden requerir la transformación de los mismos. Al igual que con otros procesos de extracción, transformación y carga de datos, estos son costosos e ineficientes, lo que reduce el retorno de la inversión del proyecto.Como resultado de la segmentación de unidades de negocio y líneas de productos, la misma entidad (ya sea un cliente, un proveedor o un producto) se incluirá en diferentes líneas de productos. Esto genera redundancia de datos e incluso confusión.Por ejemplo, un cliente contrata una hipoteca en un banco. Si los departamentos de marketing y atención al cliente tienen bases de datos separadas, es posible que se le envíen anuncios, aunque ya se haya registrado. Ambas partes del banco lo desconocen, y el cliente recibe comunicaciones irrelevantes. La vinculación de registros puede asociar diferentes registros correspondientes a la misma entidad, lo que mitiga este problema.Uno de los problemas más comunes para la gestión de datos maestros es el crecimiento empresarial a través de fusiones o adquisiciones. Conciliar estos sistemas de datos maestros separados puede presentar dificultades, ya que las aplicaciones existentes dependen de las bases de datos maestras. Idealmente, los administradores de bases de datos resuelven este problema mediante la deduplicación de los datos maestros como parte de la fusión.Con el tiempo, a medida que se producen más fusiones y adquisiciones, el problema puede multiplicarse. Los procesos de conciliación de datos pueden volverse extremadamente complejos o incluso poco fiables. Algunas organizaciones acaban con 10, 15 o incluso 100 bases de datos maestras separadas y mal integradas. Esto puede causar graves problemas en la satisfacción del cliente, la eficiencia operativa, el apoyo a la toma de decisiones y el cumplimiento normativo.Otro problema radica en determinar los niveles adecuados de detalle y normalización que se deben incluir en el esquema de datos maestros. Por ejemplo, en un entorno de Recursos Humanos federado, el software empresarial puede centrarse en almacenar los datos de las personas como estado actual, añadiendo algunos campos para identificar la fecha de contratación, la fecha del último ascenso, etc. Sin embargo, esta simplificación puede introducir errores que afecten al negocio en los sistemas dependientes de planificación y previsión. Las partes interesadas de estos sistemas pueden verse obligadas a construir una red paralela de nuevas interfaces para el seguimiento de la incorporación de nuevas contrataciones, las jubilaciones planificadas y las desinversiones, lo que contradice uno de los objetivos de la gestión de datos maestros.La gestión de datos maestros es posible gracias a la tecnología, pero va más allá de las tecnologías que la habilitan. La capacidad de gestión de datos maestros de una organización también incluye a las personas y los procesos en su definición.Se deben asignar varios roles dentro de MDM. Los más destacados son el Propietario de los Datos y el Administrador de Datos. Probablemente se asignarían varias personas a cada rol, y cada una sería responsable de un subconjunto de Datos Maestros (por ejemplo, un propietario de datos para los datos maestros de empleados y otro para los datos maestros de clientes).El Propietario de los Datos es responsable de los requisitos de definición, calidad y seguridad de los datos, entre otros, así como del cumplimiento de los procedimientos de gobernanza y gestión de datos. Asimismo, debe financiar proyectos de mejora en caso de incumplimiento de los requisitos.El administrador de datos gestiona los datos maestros en nombre del propietario de los datos y probablemente también sea su asesor.La gestión de datos maestros puede considerarse una "disciplina para la mejora especializada de la calidad", definida por las políticas y procedimientos implementados por una organización de gobernanza de datos. Su objetivo es proporcionar procesos para recopilar, agregar, comparar, consolidar, garantizar la calidad, conservar y distribuir datos maestros en toda la organización, garantizando así una comprensión, consistencia, precisión y control comunes en el mantenimiento continuo y el uso de aplicaciones de dichos datos.Los procesos que se observan comúnmente en la gestión de datos maestros incluyen la identificación de fuentes, la recopilación de datos, la transformación de datos, la normalización, la administración de reglas, la detección y corrección de errores, la consolidación de datos, el almacenamiento de datos, la distribución de datos, la clasificación de datos, los servicios de taxonomía, la creación de maestros de artículos, el mapeo de esquemas, la codificación de productos, el enriquecimiento de datos, la gestión de jerarquías, la gestión de semántica empresarial y la gobernanza de datos.Una herramienta de gestión de datos maestros puede utilizarse para facilitar la gestión de datos maestros mediante la eliminación de duplicados, la estandarización de datos (mantenimiento masivo) y la incorporación de reglas para evitar que entren datos incorrectos al sistema y así crear una fuente fiable de datos maestros. Los datos maestros son los productos, las cuentas y las partes para las que se realizan las transacciones comerciales.Cuando el enfoque tecnológico produce un "registro de oro" o se basa en una "fuente de registro" o un "sistema de registro", es común hablar de dónde se "dominan" los datos. Esta es una terminología aceptada en el sector de las tecnologías de la información, pero se debe tener cuidado, tanto con los especialistas como con la comunidad de interesados en general, para evitar confundir el concepto de "datos maestros" con el de "dominar datos".Existen varios modelos para implementar una solución tecnológica para la gestión de datos maestros. Estos dependen de la actividad principal de la organización, su estructura corporativa y sus objetivos. Entre ellos se incluyen:

1. Fuente de registro
2. Secretaría
3. Consolidación
4. Coexistencia
5. Transacción/centralizada

Este modelo identifica una sola aplicación, base de datos o fuente más simple (por ejemplo, una hoja de cálculo) como la "fuente de registro" (o "sistema de registro" donde solo se utilizan bases de datos de aplicaciones). La ventaja de este modelo es su simplicidad conceptual, pero podría no ser compatible con la compleja distribución de datos maestros en grandes organizaciones.La fuente de registro puede federarse, por ejemplo, por grupos de atributos (de modo que los distintos atributos de una entidad de datos maestros puedan tener distintas fuentes de registro) o geográficamente (de modo que las distintas partes de una organización puedan tener distintas fuentes maestras). La federación solo es aplicable en ciertos casos de uso, donde existe una clara delimitación de qué subconjuntos de registros se encontrarán en qué fuentes.El modelo de origen de registro puede aplicarse más allá de los datos maestros; por ejemplo, a los datos de referencia.Existen varias maneras de recopilar y distribuir datos maestros a otros sistemas. Esto incluye:

1. Consolidación de datos – El proceso de capturar datos maestros de múltiples fuentes e integrarlo en un solo centro (tienda de datos operacional) para su reproducción a otros sistemas de destino.
2. Federación de datos – El proceso de proporcionar una sola visión virtual de los datos maestros de una o más fuentes a uno o más sistemas de destino.
3. Difusión de datos – El proceso de copia de datos maestros de un sistema a otro, típicamente a través de interfaces punto a punto en sistemas heredados.

Los desafíos para adoptar la gestión de datos maestros en grandes organizaciones suelen surgir cuando las partes interesadas discrepan sobre el concepto de "versión única de la verdad"; no lo confirman, ya que consideran que su definición local de datos maestros es necesaria. Por ejemplo, la jerarquía de productos utilizada para gestionar el inventario puede ser completamente diferente de la utilizada para respaldar las estrategias de marketing o pagar a los representantes de ventas. Es fundamental identificar si realmente se requieren diferentes datos maestros. De ser así, la solución implementada (tecnología y proceso) debe permitir la existencia de múltiples versiones de la verdad, pero proporcionar métodos sencillos y transparentes para conciliar las diferencias necesarias. De no ser así, es necesario ajustar los procesos. A menudo, se pueden encontrar soluciones que conservan la integridad de los datos maestros, pero permiten a los usuarios acceder a ellos de forma adaptada a sus necesidades. Por ejemplo, un vendedor podría querer agrupar los productos por talla, color u otros atributos, mientras que un responsable de compras podría querer agruparlos por proveedor o país de origen. Sin esta gestión activa, los usuarios que necesitan versiones alternativas simplemente eludirán los procesos oficiales, reduciendo así la eficacia del programa general de gestión de datos maestros de la empresa.