¿Qué es la administración de datos maestros?

Imagine tener acceso al telescopio espacial más potente del mundo para tener una visión holística de todo lo que sucede en el universo, hasta el grano más pequeño de arena, y tener la capacidad de acercarse o alejarse según sea necesario para comprender y analizar mejor todo lo que está sucediendo. 

Ese es esencialmente el poder de la administración de datos maestros (Master Data Management, MDM), un proceso que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos, impulsar la innovación y mantener una ventaja competitiva en un mundo donde los datos son el alma de los negocios.

Este artículo explorará todo sobre MDM, incluidos sus beneficios, componentes clave, desafíos y mejores prácticas. 

¿Qué es MDM?

MDM es un enfoque integral para administrar y garantizar la consistencia, precisión,  durabilidad y confiabilidad de las entidades de datos críticos (denominadas “datos maestros”) en los diversos sistemas, aplicaciones y procesos comerciales de una organización. Estos datos maestros generalmente incluyen entidades centrales como clientes, productos, proveedores, empleados, ubicaciones y otros datos de referencia clave.

MDM logra sus objetivos a través de una combinación de tecnología, procesos y mecanismos de gobierno. Por lo general, implica el uso de plataformas de software, herramientas de calidad de datos, marcos de gobierno de datos y colaboración entre varias partes interesadas, incluidos TI, administradores de datos, usuarios comerciales y liderazgo ejecutivo.

El propósito final de MDM es establecer una fuente única y autorizada de verdad para los datos maestros, de modo que las empresas puedan usar esos datos de manera efectiva para mejorar cosas como la gobernanza y el cumplimiento, y en última instancia, sus resultados. MDM es una parte clave para mantener la higiene de datos. 

Beneficios de MDM

Los principales beneficios de MDM incluyen:

• Consistencia de datos: MDM ayuda a garantizar que los datos maestros sigan siendo consistentes en diferentes sistemas y aplicaciones dentro de la organización. Esta consistencia es esencial para evitar discrepancias en los datos, información contradictoria e ineficiencias operativas.
• Precisión de datos: Al centralizar los procesos de administración de datos maestros, MDM ayuda a las organizaciones a mejorar la precisión y confiabilidad de sus datos. Esto implica limpiar, estandarizar y validar datos para eliminar errores, redundancias e imprecisiones.
• Calidad de datos: MDM se centra en mejorar la calidad general de los datos maestros al hacer cumplir las políticas de gobierno de datos, implementar prácticas de administración de datos y establecer métricas y estándares de calidad de datos. Esto conduce a datos de mayor calidad en los que se puede confiar para la toma de decisiones y el análisis.
• Integración de datos: MDM permite la integración sin interrupciones de datos maestros en diferentes sistemas, aplicaciones y unidades de negocio. Esta integración garantiza que todas las partes interesadas tengan acceso a información consistente y actualizada, independientemente de dónde residan los datos.
• Procesos comerciales: MDM alinea los datos maestros con los procesos comerciales críticos, como ventas, marketing, finanzas y administración de la cadena de suministro. Al proporcionar una vista unificada de las entidades comerciales clave, MDM optimiza los flujos de trabajo, mejora la colaboración y mejora la eficiencia operativa.
• Cumplimiento normativo: Muchas industrias están sujetas a requisitos regulatorios con respecto a la privacidad, seguridad e informes de datos. MDM ayuda a las organizaciones a cumplir con estas regulaciones al garantizar la precisión, integridad y confidencialidad de los datos maestros.

Casos de uso de MDM en el mundo real

Algunos ejemplos reales de MDM que marcan la diferencia para las empresas incluyen:

• Experiencia del cliente: Para las empresas centradas en la satisfacción y retención del cliente, MDM desempeña un papel vital en la entrega de una experiencia personalizada y consistente al cliente en todos los puntos de contacto. Una vista unificada de los datos del cliente permite campañas de marketing dirigidas, un servicio eficiente al cliente y una mayor lealtad del cliente.
• Reducción de costos: Los datos duplicados e inconsistentes pueden provocar ineficiencias operativas, mayores costos de mantenimiento de TI y oportunidades de ingresos perdidas. MDM ayuda a eliminar redundancias, optimizar procesos y optimizar la utilización de recursos, lo que genera ahorros en costos.
• Toma de decisiones: La toma de decisiones informada se basa en datos precisos, oportunos y relevantes. MDM proporciona datos confiables para análisis, informes y pronósticos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones estratégicas basadas en resultados procesables en lugar de conjeturas.

Desafíos en la administración de datos maestros

Estos son algunos desafíos comunes con MDM:

• Silos de datos: Las organizaciones a menudo tienen datos dispersos en diferentes departamentos, sistemas y bases de datos, lo que lleva a silos de datos donde la información es aislada e inconsistente.
• Sistemas heredados: Los sistemas heredados pueden tener tecnologías obsoletas, estructuras de datos complejas y capacidades de integración limitadas, lo que dificulta su incorporación en las iniciativas de MDM.
• Resistencia al cambio: La resistencia de las partes interesadas, incluidos los empleados, la gerencia y los equipos de TI, puede obstaculizar la adopción de MDM debido a las preocupaciones sobre la seguridad laboral, los cambios en los flujos de trabajo y las tecnologías desconocidas.
• Problemas de calidad de datos: La mala calidad de los datos, incluidos errores, duplicados e inconsistencias, puede socavar la eficacia de las iniciativas de MDM y provocar desconfianza en el sistema.
• Escalabilidad y flexibilidad: A medida que las organizaciones crecen y evolucionan, los sistemas de MDM deben poder escalar para adaptarse a volúmenes de datos crecientes, tipos de datos diversos y requisitos comerciales cambiantes.

Mejores prácticas para la administración de datos maestros

Estos son consejos prácticos y mejores prácticas para una MDM eficaz:

1. Establezca políticas de gobierno de datos claras: Definir roles, responsabilidades y procesos para administrar datos maestros, incluida la propiedad, administración y responsabilidad de los datos. Establezca estándares, métricas y políticas de calidad de datos para garantizar la consistencia, precisión e integridad de los datos maestros. Revise y actualice regularmente las políticas de gobierno de datos para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio y los requisitos regulatorios.
2. Implemente procesos de gestión de calidad de datos: Realice la creación de perfiles de datos para identificar problemas de calidad, como duplicados, errores e inconsistencias. Implemente técnicas de limpieza de datos para eliminar o corregir datos inexactos, incompletos o obsoletos. Estandarice los formatos de datos, los valores y la terminología para garantizar la consistencia entre los sistemas y las aplicaciones. Enriquezca los datos maestros con información adicional de fuentes externas confiables para mejorar su valor y relevancia.
3. Activos de datos maestros seguros: Implemente medidas de seguridad de datos sólidas para proteger los datos maestros sensibles del acceso, la manipulación o la divulgación no autorizados. Use mecanismos de encriptación, controles de acceso y autenticación para proteger los datos inactivos y en tránsito. Audite y supervise regularmente el acceso a los datos maestros para detectar y mitigar posibles riesgos o violaciones de seguridad. Cumpla con las regulaciones de privacidad de datos relevantes, como GDPR, HIPAA y CCPA, implementando controles y prácticas de protección de datos adecuados.
4. Aproveche la automatización y la tecnología de integración: Invierta en plataformas de software MDM y herramientas de calidad de datos para automatizar los procesos de administración de datos maestros, como la limpieza, la estandarización y el enriquecimiento. Integre los sistemas de MDM con otras aplicaciones comerciales, como CRM, ERP y herramientas de BI, para garantizar el intercambio y la sincronización de datos sin problemas. Explore tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la AI para mejorar la coincidencia de datos, la desduplicación y las capacidades de clasificación.
5. Potencie a los administradores de datos y expertos en la materia: Asigne administradores de datos dedicados y expertos en la materia para supervisar las actividades de administración de datos maestros y hacer cumplir las políticas de gobierno de datos. Proporcionar capacitación y asistencia a los administradores de datos para mejorar su comprensión de los principios, las herramientas y las mejores prácticas de MDM. Fomente la colaboración y la comunicación entre administradores de datos, equipos de TI y usuarios comerciales para abordar problemas de calidad de datos y resolver discrepancias de manera efectiva.
6. Implemente el monitoreo de datos y la garantía de calidad continuos: Establezca procesos de monitoreo de datos para realizar un seguimiento continuo de la calidad, integridad y uso de los datos maestros. Implemente paneles e informes de calidad de datos para visualizar métricas clave e identificar tendencias o anomalías. Realizar auditorías de datos y verificaciones de calidad periódicas para validar la precisión, consistencia y confiabilidad de los datos maestros.
7. Fomente la gobernanza de datos y la mejora continua: Promover una cultura de gobierno y administración de datos en toda la organización al crear conciencia, proporcionar capacitación y reconocer los logros. Aliente la retroalimentación y la colaboración de las partes interesadas para identificar áreas de mejora y optimizar los procesos de administración de datos maestros. Mida y evalúe continuamente la eficacia de las iniciativas de MDM, identifique las lecciones aprendidas e implemente mejoras iterativas para mejorar la calidad de los datos y las prácticas de gobierno con el tiempo.

Selección de la mejor solución MDM

Estas son algunas consideraciones clave que debe tener en cuenta al evaluar las soluciones de MDM:

Necesidades y objetivos comerciales

Identifique los objetivos y requisitos comerciales específicos que impulsan la necesidad de MDM, como mejorar la calidad de los datos, permitir una mejor toma de decisiones o garantizar el cumplimiento regulatorio. Considere el alcance y la escala de su iniciativa de MDM, incluidos los tipos de entidades de datos maestros (p. ej., clientes, productos, proveedores) y la complejidad de las relaciones y jerarquías de datos.

Fuentes de datos y requisitos de integración

Evalúe la diversidad y el volumen de fuentes de datos y sistemas dentro de su organización, incluidos ERP, CRM y sistemas heredados. Evaluar la capacidad de la solución MDM para integrarse con estos diversos 

fuentes de datos a través de API, conectores y técnicas de virtualización de datos.

Capacidades de gestión y calidad de datos

Priorice las soluciones de MDM que ofrecen características sólidas de administración de la calidad de datos, como la creación de perfiles de datos, la limpieza, la estandarización y el enriquecimiento. Busque capacidades para establecer y hacer cumplir políticas de gobierno de datos, incluida la administración de datos, los controles de acceso y las pistas de auditoría.

Flexibilidad y escalabilidad

Evalúe la flexibilidad y escalabilidad de la solución de MDM para adaptarse a los requisitos cambiantes del negocio, los volúmenes de datos y los panoramas tecnológicos. Considere si la solución de MDM admite diferentes opciones de implementación (p. ej., en las instalaciones, en la nube, híbrida) y puede escalar para adaptarse al crecimiento futuro.

Experiencia del usuario y facilidad de uso

Evalúe la interfaz de usuario y la facilidad de uso de la solución MDM, teniendo en cuenta las necesidades y los niveles de habilidad de los usuarios técnicos y empresariales. Busque flujos de trabajo intuitivos, tableros personalizables y controles de acceso basados en roles para optimizar las tareas de MDM y promover la adopción del usuario.

Rendimiento y confiabilidad

Evalúe el rendimiento y la escalabilidad de la solución MDM, incluida su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y admitir transacciones y procesamiento de datos en tiempo real. Considere factores como la latencia de datos, el tiempo de actividad y las capacidades de recuperación ante desastres para garantizar la confiabilidad del sistema MDM.

Total Cost of Ownership (TCO)

Calcule el costo total de propiedad de la solución MDM, incluidos los costos de licencia por adelantado, los costos de implementación, el mantenimiento continuo y los gastos de asistencia. Tenga en cuenta factores a largo plazo, como escalabilidad, bloqueo de proveedores y posibles ahorros de costos gracias a la mejora en la calidad de los datos y la eficiencia operativa.

Reputación y asistencia de proveedores

Investigue la reputación, la experiencia y el historial del proveedor en la entrega de soluciones de MDM a organizaciones de su industria o vertical. Evalúe los servicios de atención al cliente del proveedor, incluida la capacitación, la documentación y la asistencia técnica, para garantizar el éxito continuo con la solución MDM.

Consideraciones de cumplimiento y seguridad

Asegúrese de que la solución de MDM cumpla con las regulaciones de privacidad de datos relevantes y los estándares de la industria, como GDPR, HIPAA y PCI DSS. Evalúe las funciones de seguridad de la solución, incluido el cifrado, los controles de acceso y el enmascaramiento de datos, para proteger los datos maestros sensibles del acceso no autorizado o las violaciones.

Conclusiones

MDM utiliza una combinación de procesos, tecnología y software para permitir que las empresas logren la precisión de los datos, la consistencia y el éxito comercial.

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