La gestión de datos maestros ( MDM ) es una disciplina en la que las empresas y la tecnología de la información trabajan juntas para garantizar la uniformidad, precisión, administración, consistencia semántica y responsabilidad de los activos de datos maestros compartidos oficiales de la empresa . [1] [2]
Cuando las organizaciones o grupos de organizaciones tienen más de una copia de datos, puede resultar difícil mantener la coherencia . Sin una gestión de datos maestros que mantenga una " versión única de la verdad ", estas diferentes versiones pueden provocar ineficiencia o errores. Con la gestión de datos maestros, los datos se extraen de los distintos sistemas de origen y se cargan en el centro de gestión de datos maestros.
Sin embargo, los problemas con la calidad , la clasificación y la conciliación de los datos pueden requerir una transformación de los datos . Al igual que con otros movimientos de datos basados en extracción, transformación y carga , estos procesos son costosos e ineficientes, lo que reduce el retorno de la inversión de un proyecto.
Como resultado de la segmentación de las unidades de negocio y de las líneas de productos , la misma entidad (ya sea un cliente, un proveedor o un producto) se incluirá en diferentes líneas de productos, lo que genera redundancia de datos e incluso confusión.
Por ejemplo, un cliente solicita una hipoteca en un banco. Si los departamentos de marketing y atención al cliente tienen bases de datos separadas, es posible que se envíen anuncios al cliente, aunque ya se haya registrado. Las dos partes del banco no lo saben y el cliente recibe comunicaciones irrelevantes. La vinculación de registros puede asociar diferentes registros correspondientes a la misma entidad, lo que reduce este problema.
Uno de los problemas más comunes en la gestión de datos maestros es el crecimiento de la empresa a través de fusiones o adquisiciones . La conciliación de estos sistemas de datos maestros separados puede presentar dificultades, ya que las aplicaciones existentes tienen dependencias de las bases de datos maestras. Lo ideal es que los administradores de bases de datos resuelvan 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 es el de determinar los grados adecuados de detalle y normalización que se deben incluir en el esquema de datos maestros. Por ejemplo, en un entorno de recursos humanos federado , la empresa 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 la planificación y la previsión. Las partes interesadas de dichos sistemas pueden verse obligadas a construir una red paralela de nuevas interfaces para realizar un seguimiento de la incorporación de nuevas contrataciones, las jubilaciones planificadas y las desinversiones, lo que va en contra de uno de los objetivos de la gestión de datos maestros.
La gestión de datos maestros es posible gracias a la tecnología, pero no se trata solo de las tecnologías que la posibilitan. La capacidad de gestión de datos maestros de una organización también incluirá 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 los datos. Es probable que se asignen varias personas a cada rol, cada una de las cuales será responsable de un subconjunto de datos maestros (por ejemplo, un propietario de los datos maestros de los empleados y otro de los datos maestros de los clientes).
El propietario de los datos es responsable de los requisitos de calidad y seguridad de los datos, así como del cumplimiento de los procedimientos de gobernanza y gestión de datos. El propietario de los datos también debe financiar proyectos de mejora en caso de que se produzcan desviaciones de los requisitos.
El administrador de datos ejecuta la gestión de datos maestros en nombre del propietario de los datos y probablemente también sea un asesor del propietario de los datos.
La gestión de datos maestros puede considerarse una "disciplina para la mejora especializada de la calidad" [3] definida por las políticas y los procedimientos establecidos por una organización de gobernanza de datos . Tiene el objetivo de proporcionar procesos para recopilar , agregar , combinar, consolidar, garantizar la calidad , conservar y distribuir datos maestros en toda la organización para garantizar una comprensión, coherencia , precisión y control comunes, [4] en el mantenimiento continuo y el uso de aplicaciones de esos datos.
Los procesos que se observan comúnmente en la gestión de datos maestros incluyen identificación de fuentes, recopilación de datos, transformación de datos , normalización , administración de reglas, detección y corrección de errores , consolidación de datos, almacenamiento de datos , distribución de datos, clasificación de datos, servicios de taxonomía, creación de maestros de artículos, mapeo de esquemas , codificación de productos, enriquecimiento de datos, gestión de jerarquías, gestión de semántica empresarial y gobernanza de datos .
Se puede utilizar una herramienta de gestión de datos maestros para facilitar la gestión de datos maestros eliminando duplicados , estandarizando datos (mantenimiento masivo) [5] e incorporando reglas para evitar que los datos incorrectos ingresen al sistema con el fin de crear una fuente autorizada de datos maestros. Los datos maestros son los productos, las cuentas y las partes para las que se completan 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 habitual hablar de dónde se "dominan" los datos. Esta es una terminología aceptada en la industria de la tecnología de la información, pero se debe tener cuidado, tanto con los especialistas como con la comunidad de partes interesadas en general, para evitar confundir el concepto de "datos maestros" con el de "dominar los datos".
Existen varios modelos para implementar una solución tecnológica para la gestión de datos maestros. Estos dependen del negocio principal de una organización, su estructura corporativa y sus objetivos. Entre ellos se incluyen:
Este modelo identifica una única aplicación, base de datos o fuente más simple (por ejemplo, una hoja de cálculo) como la "fuente de registro" (o " sistema de registro " cuando se utilizan únicamente bases de datos de aplicaciones). El beneficio de este modelo es su simplicidad conceptual, pero puede no adaptarse a las realidades de la distribución compleja de datos maestros en grandes organizaciones.
La fuente de registro puede estar federada, por ejemplo, por grupos de atributos (de modo que los distintos atributos de una entidad de datos maestros pueden tener distintas fuentes de registro) o geográficamente (de modo que distintas partes de una organización pueden tener distintas fuentes maestras). La federación solo es aplicable en determinados casos de uso, donde existe una delimitación clara de qué subconjuntos de registros se encontrarán en qué fuentes.
El modelo de fuente de registro se puede aplicar más ampliamente que simplemente a datos maestros , por ejemplo, a datos de referencia .
Existen varias formas de recopilar datos maestros y distribuirlos a otros sistemas. [6] Estas incluyen:
La gestión de datos maestros puede verse afectada en su adopción dentro de una gran organización si el concepto de " versión única de la verdad " no es confirmado por las partes interesadas, que 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 de productos utilizadas para apoyar las iniciativas de marketing o pagar a los representantes de ventas. Es sobre todo necesario identificar si realmente se requieren diferentes datos maestros. Si es necesario, entonces la solución implementada (tecnología y proceso) debe permitir que existan múltiples versiones de la verdad, pero debe proporcionar formas simples y transparentes de conciliar las diferencias necesarias. Si no es necesario, se deben 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 formas que se adapten a sus necesidades. Por ejemplo, un vendedor puede querer agrupar productos por tamaño, color u otros atributos, mientras que un oficial de compras puede querer agrupar productos 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.