Los líderes deben confiar en los datos dentro de la organización para tomar decisiones comerciales acertadas. Por eso, muchos recurren a la gestión de datos maestros (MDM), una solución para obtener y mantener datos uniformes y precisos que aumenten el valor del negocio.

Sin embargo, según Gartner, 75% de todos los programas de MDM en las organizaciones no logran cumplir los objetivos comerciales. Además, esta tendencia ha empeorado desde 2015, un aumento del 9%.

"MDM es complejo", reconoció Amy Cooper, consultora principal de Dun & Bradstreet y experta que trabaja con clientes que desean evolucionar como organizaciones basadas en datos. “Alinear personas, procesos y tecnología para gobernar y estructurar datos maestros para obtener buenos resultados. Calidad de los Datos Es particularmente difícil”, dijo.

Para ayudar a las empresas a comprender por qué MDM es tan difícil, Cooper compartió sus ideas durante una reciente Jornada Gobernanza de Datos y Calidad de la Información (DGIQ). Cubrió tres problemas de MDM y ofreció sugerencias para abordarlos. 

No lograr conectar el programa MDM con los objetivos comerciales

El primer obstáculo importante de Cooper es no conectar el programa MDM con los objetivos comerciales. Explicó que muchos ejecutivos, las principales partes interesadas, comprenden la necesidad de programas MDM pero carecen de conocimiento sobre cómo se conectan con el valor empresarial. 

Muchos ejecutivos ni siquiera miden sus programas de MDM. Señaló que el 90% de las organizaciones no recopilan indicadores clave de rendimiento (KPI) para su programa MDM.

"El 10% de las empresas tiene métricas o KPI vinculados a los datos en sí, no al resultado empresarial", dijo. Cooper ilustró su punto usando el siguiente diagrama.

Figura 1 (Crédito de la imagen: Gartner)

Señaló a la izquierda del triángulo en el nivel C, bajo "Partes interesadas", y dijo: "Los ejecutivos vinculan el éxito del programa de MDM con resultados, como el aumento de los ingresos, la reducción de costos, la mitigación del riesgo u operación más eficiente".

Sin embargo, vincular las métricas con los datos y el flujo de trabajo, como se muestra en la parte inferior del diagrama, deja un vacío. Señaló que este enfoque o la falta de métricas hace que sea más difícil abogar por la financiación de MDM. 

Explicó: “Los ejecutivos no entienden que MDM esté en marcha. Es una mentalidad y una cultura”. Es más probable que entiendan este concepto cuando las métricas de MDM se conectan con los resultados que conforman su enfoque.

Depender únicamente de la tecnología

Además de no poder conectar el valor de MDM con los resultados comerciales, "la gente comienza con MDM saltando a la tecnología", dijo Cooper. "Luego, intentan adaptar las personas, los procesos y los datos maestros a la tecnología seleccionada".

Además, en el proceso de priorizar la tecnología en primer lugar, las organizaciones dan por sentado que tienen buenas Calidad de los Datos, datos limpios y aptos para su finalidad. Luego, durante una iniciativa importante, como migrar a un entorno de nube, descubren que sus datos no están tan limpios. No presupuestan tiempo ni recursos para evaluar si la calidad de los datos es lo suficientemente buena.

Los ingenieros y sus gerentes responden a este problema contratando a un proveedor, como Dun & Bradstreet, para obtener datos limpios. Durante este trabajo, TI descubre que no comprenden los casos de uso empresarial. 

Cooper enfatizó: “La tecnología por sí sola no limpia los datos. Aporta coherencia y estructura al hacer coincidir registros similares”. MDM requiere más que este servicio; necesita un compromiso con la Calidad de los Datos y una implementación alineada con la cultura y el nivel de madurez de la organización.

Intenta hacerlo todo tú mismo

Las organizaciones caen en los obstáculos mencionados anteriormente y en otros porque intentan hacerlo solas y la mayoría nunca antes ha hecho MDM. En cambio, "las organizaciones tienen diferentes capacidades con MDM", dijo Cooper, "y no sabes lo que no sabes".

Dio un ejemplo de una organización que decidió migrar datos como parte de una estrategia de mercado vertical. Esa empresa optó por una empresa que no tenía una industria asociada a los datos del cliente. Ella añadió:

“¿Cómo puede una empresa poner en práctica una estrategia de mercado vertical si no sabe en qué industria opera el cliente? La empresa podría sentarse con ventas y hacer que ese departamento establezca la conexión. Sin embargo, ese proceso termina siendo subjetivo y requiere mucho tiempo”.

Además, Cooper habló sobre otros dos dolores de cabeza causados ​​por actuar solo. En primer lugar, Turquía solicitó a la ONU que corrigiera la ortografía de su nombre en todas sus solicitudes. 

Además, algunos de los clientes de Cooper se pusieron ansiosos por cumplir con los mandatos comerciales debido al conflicto entre Rusia y Ucrania. Aconsejó consultar a un experto para aportar las mejores prácticas, una evaluación objetiva de los datos y comprender si los datos son válidos.

Tomar precauciones para evitar los peligros

Las empresas que quieran minimizar los tres obstáculos mencionados anteriormente deben vincular su programa de MDM a sus objetivos comerciales, mirar más allá de la tecnología y llegar a los datos y trabajar con un experto en MDM. Cooper explicó cómo remediar los obstáculos durante su charla.

Hablar con las partes interesadas para alinear las métricas de MDM con los objetivos comerciales 

Conectar el programa MDM con los objetivos comerciales requiere hablar con las partes interesadas de toda la organización, especialmente con las divisiones con riesgos financieros directos, como ventas, marketing, adquisiciones y suministros. Cooper dijo que los lectores deben conocer los objetivos de cada unidad y cómo miden el éxito en el aumento de los ingresos, la reducción de costos, la mitigación del riesgo o la operación más eficiente. Consulte la Figura 2 a continuación:

Figura 2 (Crédito de la imagen: Amy Cooper)

Cooper señaló las ventas como una parte interesada a incluir. En su modelo, las ventas funcionan para aumentar los ingresos, ya sea vendiendo más productos o servicios o manteniendo a los clientes existentes. 

Continuó diseñando métricas para mejorar la retención de clientes. Cooper utiliza encuestas de satisfacción del cliente como guía, indicando lealtad cuando los clientes reciben sus pedidos, los productos correctos, a tiempo y con la dirección correcta.

En esta situación, la organización necesitaba comparar los resultados del cliente. exactitud de los datos, integridad y tasa de cumplimiento, en particular los atributos de dirección de facturación, dirección de envío y nombre de contacto. Luego, la empresa podría apuntar a mejorar estas métricas a través de la automatización, lo que impacta la retención de clientes e impulsa los resultados comerciales.

Mirando más allá de la tecnología hacia la calidad de los datos

Cooper aconsejó centrarse en la calidad de los datos (por ejemplo, a través de datos de referencia) en lugar de en la tecnología. En la siguiente figura, una empresa tiene datos sobre un cliente, Emerson Electric, como se muestra a la izquierda. Los datos tabulares de la derecha representan los datos de referencia de terceros y una única fuente de verdad proporcionada a la empresa de la izquierda, que agrupa las diferentes entidades legales de Emerson Electric. 

Diseñar MDM teniendo en cuenta la madurez organizacional

Además de hablar con las partes interesadas y centrarse en la calidad de los datos, Cooper sugirió diseñar cualquier programa de MDM teniendo en cuenta la madurez organizacional. Pasó a una diapositiva que dividía la madurez en etapas tempranas, medias y tardías y luego analizó la creación de valor.

Cooper comenzó en el nivel de archivo/aplicación en la parte inferior izquierda y describió cómo creó un programa de este tipo para una empresa en la etapa inicial de madurez. La empresa quería crear un programa de cuentas nacionales pero no podía acceder a los datos de los clientes. Entonces, identificó a los clientes como los mismos en todo el país según el gasto y el tamaño del negocio, y asoció esta información con su aplicación de gestión de relaciones con el cliente (CRM).

En el nivel medio, Cooper busca obtener una buena calidad de datos para una unidad de negocios y busca expandir este éxito a múltiples equipos durante la última etapa de madurez. Por ejemplo, uno de los clientes de Cooper inició esta integración MDM a nivel empresarial hace diez años. 

La integración de MDM a nivel empresarial ha resultado difícil porque las divisiones de finanzas y riesgos prefieren sus vistas de aplicaciones localizadas. Cooper explicó la importancia de que los equipos de una empresa lleguen a un acuerdo sobre cómo MDM realiza las visualizaciones.

Solicitar asesoramiento de expertos para realizar MDM 

Como máxima precaución, "hable con compañeros y personas que hayan hecho MDM antes", afirmó Cooper, "y aproveche la ayuda de un socio para que le ayude con los datos". Esta táctica proporciona una fuente de mejores prácticas y evaluaciones objetivas de los datos de una empresa al proporcionar una piedra de toque para la comparación. 

Recomendó contratar a un experto con datos de referencia precisos y confiables y terminología y gobernanza integradas, proporcionando una única fuente de verdad. De esa manera, una organización puede obtener confirmación sobre qué tan bien sus datos representan una "entidad comercial válida".

Después de que un tercero evalúa los datos de una empresa, esa organización debe preguntar lo siguiente:

• ¿Dónde están los datos?
• ¿Que representa?
• ¿Es exacto?
• ¿Está disponible? 
• ¿Es buena la calidad de los datos?

Aconsejó a las organizaciones integrar los datos de sus socios con los suyos propios para satisfacer “necesidades únicas fuera de su negocio” y obtener las vistas más confiables de las relaciones comerciales esenciales. Al considerar esta opción, las empresas deberían dedicar recursos para trabajar con sus socios en estas visualizaciones conjuntas.

Conclusión

Los programas MDM pueden tener éxito, destacó Cooper. Hablar con las partes interesadas sobre los objetivos comerciales, centrarse en la calidad de los datos, tener en cuenta la madurez organizacional y reclutar expertos minimiza los impactos de no conectar el valor comercial con el MDM, centrarse primero en la tecnología e intentar hacerlo todo solo.

Hizo hincapié en que participar en MDM “es un juego largo”, comenzando poco a poco, mejorando las actividades de MDM y repitiendo este proceso para evitar obstáculos. "Apunte a un producto, geografía o aplicación para aprovechar los éxitos de MDM", enfatizó Cooper.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/common-master-data-management-mdm-pitfalls/