Gestión de datos maestros

La gestión de datos maestros ( MDM ) es una disciplina en la que las áreas de negocio y tecnología 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 . ^{[ 1 ] [ 2 ]}

• Consistencia y precisión de los datos : MDM garantiza 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 aisladas de los mismos datos. ^{[ 3 ]}
• Mejora en la toma de decisiones : Al proporcionar una única versión de la verdad (SVOT) , MDM permite a las organizaciones entregar los datos correctos a los responsables de la toma de decisiones, lo que les permite comprender claramente el rendimiento del negocio y tomar decisiones informadas basadas en datos . ^{[ 4 ]}
• Eficiencia operativa : Gracias a los datos consistentes y precisos que proporciona un MDM, los procesos operativos como la generación de informes y la gestión de inventarios pueden automatizarse para mejorar la eficiencia. La formación, la incorporación y el servicio al cliente de los empleados también se vuelven más eficientes, ya que los datos del MDM facilitan la recuperación de información rápida, precisa y completa, lo que permite que los empleados dediquen más tiempo al trabajo. ^{[ 5 ]}
• Cumplimiento normativo : MDM intenta ayudar a las organizaciones a cumplir con los estándares y regulaciones de la industria al garantizar que los datos maestros se registren, mantengan y auditen con precisión . ^{[ 6 ]}

Sin embargo, los problemas con la calidad , la clasificación y la conciliación de los datos pueden requerir su transformación . Al igual que otros procesos de extracción, transformación y carga de datos, estos procesos son costosos e ineficientes, lo que reduce el retorno de la inversión de un proyecto.

Como resultado de la segmentación por unidades de negocio y líneas de productos , una misma entidad (ya sea cliente, proveedor o producto) se incluirá en diferentes líneas de productos. Esto genera redundancia de datos e incluso confusión. ^{[ 7 ]}

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 sigan enviando anuncios, incluso si ya se ha registrado. Ambos departamentos del banco desconocen esta situación y el cliente recibe comunicaciones irrelevantes. La vinculación de registros permite asociar diferentes registros correspondientes a la misma entidad, lo que soluciona este problema.

Uno de los problemas más comunes en la gestión de datos maestros es el crecimiento de la empresa mediante fusiones o adquisiciones . La conciliación de estos sistemas de datos maestros independientes 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 agravarse. Los procesos de conciliación de datos pueden volverse extremadamente complejos o incluso poco fiables. Algunas organizaciones terminan 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 el grado adecuado de detalle y normalización que debe incluirse en el esquema de datos maestros. Por ejemplo, en un entorno federado de Recursos Humanos , el software empresarial podría centrarse en almacenar los datos de los empleados 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. Los responsables de dichos sistemas podrían verse obligados a crear una red paralela de nuevas interfaces para realizar el seguimiento de la incorporación de nuevos empleados, las jubilaciones planificadas y las desinversiones, lo que contradice uno de los objetivos de la gestión de datos maestros.

La gestión de datos maestros se basa en la tecnología, pero va más allá de las tecnologías que la posibilitan. La capacidad de gestión de datos maestros de una organización también incluye a las personas y los procesos.

Los desafíos para la adopción de la gestión de datos maestros en grandes organizaciones suelen surgir cuando las partes interesadas no están de acuerdo con el concepto de "una única versión de la verdad " y creen que su definición local de los datos maestros es necesaria. Por ejemplo, la jerarquía de productos utilizada para gestionar el inventario puede ser completamente diferente de las jerarquías utilizadas para respaldar las actividades de marketing o la remuneración de los representantes de ventas. Es fundamental identificar si realmente se requieren datos maestros diferentes. Si se requieren, la solución implementada (tecnología y proceso) debe permitir la existencia de múltiples versiones de la verdad, pero debe proporcionar métodos sencillos y transparentes para conciliar las diferencias necesarias. Si no se requieren, se deben ajustar los procesos. A menudo, se pueden encontrar soluciones que mantienen la integridad de los datos maestros, pero permiten a los usuarios acceder a ellos de la manera que mejor se adapte a sus necesidades. Por ejemplo, un vendedor puede querer agrupar productos por tamaño, color u otros atributos, mientras que un responsable de compras puede querer agruparlos por proveedor o país de origen. Sin esta gestión activa, los usuarios que necesitan las versiones alternativas simplemente "eludirán" los procesos oficiales, reduciendo así la eficacia del programa general de gestión de datos maestros de la empresa.