Master Data Management (MDM): Gestión de datos maestros y calidad
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Vitoria/Ulm, 25 de octubre del 2013.- Un dato maestro es un registro de información único que sirve de referencia para la empresa. Por ejemplo, el código de barras de un producto, el número asignado a un cliente, el identificador de inventario de una mercancía, etc. A su vez, MDM, Master Data Management, es la herramienta que permite el tratamiento uniforme y la integración de los datos maestros (o de referencia) en un repositorio para las siguientes actividades:
Normalización y unificación de los datos maestros.
Actualizaciones centralizadas, tanto en el registro, la agregación y su consolidación.
Comprobación de la fiabilidad y limpieza de los datos maestros (eliminación de duplicados).
Compatibilidad de los datos maestros con las normas de seguridad de la empresa.
Presentación y comunicación de los datos maestros a toda la compañía.
Diferencias entre MDM y Data Warehouse
Informatica Corporation ha concretado: “Un data warehouse agrupa los datos procedentes de varias fuentes para alimentar aplicaciones de inteligencia empresarial, creación de informes y análisis. Si bien unifica los datos procedentes de los sistemas fuente, el data warehouse no ha sido concebido para devolver los datos modificados a estas fuentes. Es decir, un data warehouse emplea un proceso monodireccional, mientras que el MDM necesita un proceso bidireccional que garantice la sincronización de los datos entre repositorio y los sistemas de origen y de destino asociados”. Esta multinacional ha definido también los pasos que se deben dar para gestionar y actualizar los datos maestros de cualquier empresa:
• Designar un responsable para cada categoría de datos maestros (clientes, productos, proveedores, estructuras organizativas, etc.). Este responsable se convierte en el garante de la calidad y de la actualización de los datos, ante todos los sistemas, procesos y personas que utilizan este recurso compartido.
• Extracción a partir de los diversos sistemas operativos, transaccionales y analíticos de los datos de referencia de cada ámbito, para cargarlos en repositorios por campo o en un hub central.
Aplicación de las normas de calidad de datos para obtener un conjunto de datos limpios, sobre todo, mediante la desduplicación de registros.
Definición de las reglas de reconciliación y racionalización de los datos maestros. El objetivo es obtener en cada campo una lista/jerarquía óptima y comprensible para los usuarios, ya sean éstos individuos o aplicaciones.
• Sincronización de los sistemas operativos y de creación de informes con los datos gestionados en el/los repositorio(s) de datos maestros para garantizar que todos los sistemas utilizan en todo momento los datos adecuados (mismo valor y misma versión).
• Seguimiento de las actualizaciones y/o modificaciones de los datos maestros en los sistemas participantes y reconducción sistemática de las 5 etapas anteriores del proceso para mantener la exactitud, la calidad y la frescura de los datos del recurso compartido.
La no gestión o gobernanza de las diferentes fuentes de datos de su compañía tendrá las siguientes consecuencias, explicadas por IBM:
Auge de las herramientas para gestionar la calidad de datos
La Calidad de datos es un cimiento fundamental de una solución MDM (Master Data Management). En concreto, dicha calidad se refiere a los procesos, técnicas, algoritmos y operaciones encaminados a mejorar la calidad de los datos existentes en las compañías. Tradicionalmente, la calidad de datos generalmente se refiere al mejoramiento de la calidad de los datos de personas físicas y jurídicas, pues son éstos probablemente los datos que más tienden a degradarse y cuya falta de calidad más impacta en la productividad de las organizaciones. Los principales beneficios de la calidad de datos son:
• Ahorrar costes directos: evitando tener información duplicada y por lo tanto evitar, por ejemplo, el envío replicado de cartas a un mismo cliente.
• Potenciar las acciones de marketing y la gestión: la normalización de archivos mejora el análisis de datos y permite segmentaciones precisas para que sus acciones de marketing y su gestión ganen en precisión y eficacia.
• Optimizar la captación y la fidelización de clientes: con los datos correctos, se mejoran los ratios de respuestas y el cliente se siente plenamente identificado con la empresa.
• Mejorar la imagen corporativa: el cliente sólo recibe el envío que le corresponde, una sola vez y con sus datos correctos.
• Mejorar el servicio: identificación más rápidamente del cliente que llama a un Call Center, reduciendo los tiempos de espera y dejando tiempo al operador para centrarse en el mensaje de negocio.
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