¿Qué es la gestión de datos maestros?

Asegurar una única fuente de verdad

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La gestión de datos maestros (MDM, por sus siglas en inglés) es un conjunto de disciplinas, procesos y tecnologías que se utilizan para administrar los datos maestros de una organización. Los datos maestros son los datos sobre entidades u objetos comerciales (clientes, proveedores, empleados, productos, centros de costos, etc.) en torno a los cuales se realizan negocios. Se utiliza para proporcionar contexto a los datos transaccionales y, por lo general, se encuentra disperso por la empresa en varias hojas de cálculo, aplicaciones e incluso medios físicos.

Gartner define la MDM como «una disciplina habilitada por la tecnología en la que el negocio y TI trabajan juntos para garantizar la uniformidad, precisión, administración, consistencia semántica y responsabilidad de los activos oficiales de los datos maestros compartidos de la empresa”.

Los principios de la MDM
En todas las copias de los datos maestros, MDM busca crear una única versión de la verdad para garantizar que los valores de los datos estén alineados. Al hacerlo, la MDM proporciona una «infraestructura para toda la empresa, destinada a estandarizar, integrar y establecer una fuente autorizada de datos de fuentes dispares de información que tienen atributos similares y/o duplicados, logrando darle soporte a las operaciones y decisiones de negocio”, según la firma de servicios profesionales, Earley Information Science.

Una vez establecida, la MDM garantiza la coherencia y la calidad de los activos de datos de una empresa, incluidos los datos de productos, los datos de activos y los datos de los clientes, al poner estos datos a disposición de los usuarios finales y otras aplicaciones. Las organizaciones buscan la MDM por una variedad de razones; entre las más populares se encuentran crear eficiencias internas/operativas (69%), mejorar los resultados de los procesos de negocio (59%) y mejorar la agilidad de los procesos de negocio (54%), según el Cuadrante Mágico 2021 de Gartner de enero.

Los datos maestros frente a los datos de referencia
Los datos de referencia pueden considerarse un subconjunto de los datos maestros. Tanto los datos maestros como los datos de referencia proporcionan contexto para las transacciones de negocio, pero los datos maestros se refieren a las entidades comerciales, mientras que los datos de referencia se refieren a la clasificación y categorización. Los datos de referencia rara vez cambian. Los ejemplos incluyen códigos postales, códigos de transacción, jerarquías financieras, códigos de estado o país, segmentos de clientes, etc.

Según la empresa de datos empresariales TIBCO, «cuando los datos maestros representan partes clave del negocio, incluidos los datos del cliente y los datos relacionados con las actividades y transacciones comerciales, los datos de referencia representan un conjunto de datos permitidos que se utilizarán a partir de los datos maestros para la clasificación”.

Estrategia MDM
Dan Power, presidente de Hub Solution Designs, una firma de consultoría de tecnología y administración global que se especializa en MDM y gobernanza de datos, afirma que existen cinco componentes esenciales en un programa de MDM.

Cultura: La MDM cruza muchas fronteras en una organización, conduciendo inevitablemente a problemas de política. Según Power, una iniciativa exitosa de MDM requiere un líder inteligente que pueda:

  • Conducir el proyecto
  • Mantener a la alta dirección comprometida y solidaria
  • Permitir que la empresa se «adueñe”de la iniciativa, pero mantener al departamento de TI involucrado como apoyo y facilitador
  • Abordar los inevitables problemas culturales y de políticas.
  • Equilibrar la necesidad de asegurar el financiamiento –y las ganancias rápidas– con el mantenimiento de la integridad arquitectónica a largo plazo

Proceso: A lo largo del tiempo, alguien debe rediseñar los procesos de negocios de la organización para reconocer el ROI de un centro de MDM. Power recomienda comenzar con un conjunto manejable de procesos de negocio; por ejemplo, los relacionados con el CRM son buenos candidatos porque un centro de MDM, que contiene datos de clientes, por necesidad, estará estrechamente integrado con su sistema de CRM.

Tecnología: La MDM es una disciplina basada en la tecnología. Los componentes clave de la tecnología incluyen un concentrador MDM para reunir todos los datos del sistema de origen; integración de datos, para obtener datos del sistema de origen en el hub de la MDM; y una herramienta de calidad de datos. Estas tres tecnologías proporcionan una línea de base, afirma Power. La tecnología para la gestión de datos de referencia, gestión de metadatos, reglas de negocio, políticas, etc., son otras posibilidades.

Información: Para que la MDM le brinde una imagen completa de sus entidades comerciales, es probable que necesite una combinación de datos internos y externos. Power recomienda pensar detenidamente en los informes y análisis que desea realizar sobre sus prospectos y clientes. Deberá pensar en todos los atributos necesarios para soportar esa analítica. Esto puede requerir datos externos para atributos como códigos de industria, ingresos, edad, jerarquías corporativas, riesgo financiero, etc.

Gobernanza de datos: Un programa de gobernanza de datos es la base de un programa de MDM exitoso. Tener la gobernanza de datos en su lugar puede agilizar la MDM al resolver problemas como la propiedad de los datos y las reglas para la validación y el enriquecimiento de los datos.

Herramientas de gestión de datos maestros
Existen muchas soluciones disponibles para soportar los programas MDM. Algunas de las más populares incluyen los siguientes:

  • Ataccama ONE:Esta plataforma de gestión de datos soporta la gestión de datos maestros y de referencia. Le sirve, principalmente, a organizaciones de servicios financieros de tamaño mediano a grande, centrándose en la gobernanza de datos, la calidad de los datos, la gestión de metadatos y la MDM.
  • IBM Infosphere Master Data Management:Disponible on premises, o como una oferta de nube totalmente gestionada, Infosphere MDM se centra en múltiples casos de uso de datos maestros de dominio. IBM ha alineado su estrategia de MDM con la gestión de datos aumentada, habilitada por Watson y los conocimientos basados en relaciones.
  • Informatica Multidomain MDM: Esta ofertadel proveedor de MDM Informatica se centra en casos de uso de datos maestros de múltiples dominios, tecnologías nativas de la nube y MDM basada en inteligencia artificial.
  • Profisee Platform: Profiseese centra en la MDM de múltiples campos con una integración profunda con Microsoft Azure, aunque se puede implementar on premises, en la nube o mediante un modelo híbrido. Tiene un motor de modelado que permite a los usuarios modelar datos maestros tal como existen.
  • Riversand Platform:Esta solución nativa de la nube se ofrece con una estrategia de «prioridad a socios”. Tienen muchos clientes en los sectores minorista, de bienes de consumo envasados y relacionados con la alimentación, con un fuerte crecimiento en el transporte y los servicios.
  • SAP Master Data Governance:La oferta de SAP se puede implementar on-premises o en la nube, y es compatible con todos los dominios de datos maestros y estilos de implementación. Su hoja de ruta se centra en la evolución de las integraciones de datos maestros y las tecnologías nativas de la nube.
  • Semarchy xDM: Semarchyutiliza el aprendizaje automático para la administración y el emparejamiento avanzado, la supervivencia y la clasificación. Cuenta con una interfaz de usuario fácil de usar. Sus operaciones se centran en Europa, Oriente Medio y África (EMEA).
  • Tibco EBX:Esta solución gestiona el flujo de trabajo, la calidad de los datos y las aplicaciones específicas de la función. Está diseñado para el autoservicio. En enero del 2021, Tibco adquirió Information Builders, el proveedor de soluciones de analítica y gestión de datos.

Thor Olavsrud CIO.com

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