En la era digital, las organizaciones dependen cada vez más de los datos para la toma de decisiones estratégicas, lo que hace que la gestión de estos datos sea más crítica que nunca. Esta dependencia ha impulsado un cambio significativo en todas las industrias, impulsado por avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), que prosperan con datos completos y de alta calidad. Esta evolución subraya la importancia de la gestión de datos maestros (MDM) para garantizar la calidad y coherencia de los datos en diversos dominios y fuentes.
Definición de un marco sólido de gobernanza de datos
MDM es un enfoque estratégico y metódico para gestionar los datos críticos de una organización. Implica la creación y gestión de una vista única, coherente y precisa de los datos empresariales esenciales, a menudo denominados datos maestros. Los datos maestros cubren entidades comerciales centrales, como clientes, productos, empleados y proveedores, y se utilizan en diversos procesos y sistemas comerciales. El objetivo principal de MDM es proporcionar una vista unificada, precisa y consistente de estos datos en toda la organización, mejorando así la eficiencia operativa, mejorando la toma de decisiones y permitiendo mejores experiencias para los clientes.
El proceso de garantizar la calidad y coherencia de los datos dentro de MDM es multifacético. Abarca la implementación de controles de calidad de los datos, el aprovechamiento de técnicas de comparación y fusión de datos y la adopción de un marco integral de gobernanza de datos. Para que la gestión de datos maestros tenga éxito, es imperativo que las empresas creen un marco de gobierno de datos que les ayude a establecer estándares y regulaciones para los datos, determinar quién posee y es responsable de qué datos, monitorear el rendimiento de los datos y solucionar problemas. Todas las fuentes y dominios de MDM se definen dentro de un el gobierno de datos arquitectura, delineando sus interacciones e integraciones. Las partes interesadas reciben documentación accesible y comprensible de definiciones de datos, metadatos, linaje y métricas de calidad.
Este marco sienta las bases para una gestión de datos eficaz al establecer políticas, roles, responsabilidades y procesos claros para recopilar, almacenar, gestionar y utilizar datos. Alinea las estrategias de MDM con los objetivos comerciales, establece estándares y reglas de datos, asigna la propiedad y la administración de los datos e implementa mecanismos para monitorear la calidad y el rendimiento de los datos.
Estableciendo la arquitectura MDM correcta
Seleccionando el arquitectura MDM correcta es crucial para adaptar el enfoque a las necesidades específicas de la organización. Hay tres opciones comunes para la arquitectura MDM: registro, repositorio e híbrido. Cada uno tiene sus puntos fuertes y se elige en función de factores como el volumen de datos, la complejidad, las capacidades organizativas y la estrategia empresarial general.
La arquitectura MDM de registro crea un índice o un sistema de puntero para dominar los datos que residen en sistemas dispares en toda la organización. No almacena los datos maestros, pero proporciona una vista consolidada mediante enlaces a las fuentes de datos originales. Este enfoque de solo lectura minimiza las interrupciones en los sistemas existentes. Es beneficioso para las organizaciones que buscan una ganancia rápida en el dominio de los datos sin la necesidad de grandes esfuerzos de consolidación o migración de datos.
La arquitectura MDM de repositorio (o centralizada) crea una fuente única y autorizada de datos maestros mantenida en un repositorio central. Todos los sistemas y aplicaciones de la organización consumen datos maestros de esta fuente central. Este modelo admite el más alto nivel de calidad y coherencia de los datos, pero requiere un esfuerzo significativo en la consolidación y la gobernanza de los datos para mantener el repositorio central.
La arquitectura híbrida de MDM combina elementos de los modelos de registro y repositorio, ofreciendo un enfoque equilibrado que se adapta a una amplia gama de casos de uso. Permite a las organizaciones gestionar algunos datos maestros de forma centralizada en un repositorio mientras se vinculan a otros conjuntos de datos que permanecen en sus sistemas de origen. Esta flexibilidad lo hace ideal para organizaciones con panoramas de datos complejos, incluidas necesidades de datos centralizados de alta calidad y requisitos descentralizados específicos de cada departamento. Por ejemplo, una cadena minorista global podría elegir el modelo híbrido. Esto le permite centralizar la información de sus productos para garantizar la coherencia en todas las ubicaciones y al mismo tiempo permitir variaciones locales en precios, promociones y niveles de inventario.
Esta arquitectura combina el enfoque de repositorio centralizado, donde los datos básicos de los productos, como nombres, categorías y precios estándar, se administran de manera uniforme, con la capacidad del modelo de registro para vincularse a datos descentralizados específicos de la región. Como resultado, cada tienda accede a datos maestros precisos y actualizados que se alinean con los estándares corporativos y los requisitos del mercado local. En última instancia, la eficacia de una arquitectura MDM no depende únicamente del modelo elegido sino de qué tan bien se adapta para satisfacer la combinación única de las necesidades de integración global y flexibilidad local de la organización, garantizando que la arquitectura elegida sirva como un habilitador dinámico del negocio. estrategias más que una limitación.
El ciclo de vida de los datos
La calidad y la coherencia de los datos son cruciales en MDM para garantizar exactitud de los datos e integridad a lo largo de su ciclo de vida, desde la adquisición y limpieza hasta la integración y el mantenimiento. Este proceso aborda el desafío de armonizar conjuntos de datos extensos y complejos de diversas fuentes y sistemas, utilizando herramientas y técnicas de muestreo para optimizar las evaluaciones de calidad y mantener la confiabilidad.
La documentación de las definiciones de datos, los metadatos, el linaje y las métricas de calidad es clave para la claridad y la comprensión de las partes interesadas, lo que ayuda en el establecimiento de estándares de calidad de los datos y la aplicación de un marco de calidad estructurado. Las herramientas automatizadas mejoran este marco, que respalda la documentación precisa y la validación de datos y fomenta una mejor colaboración organizacional y toma de decisiones.
Aproveche las técnicas de combinación y comparación de datos
La utilización de técnicas de comparación y fusión de datos permite la consolidación y armonización de datos de diversas fuentes y dominios en un registro maestro unificado. Identificar y conectar registros que pertenecen a la misma entidad o concepto implica comparar datos utilizando criterios como nombre, dirección, correo electrónico, número de teléfono o identificador. Combinar registros coincidentes en un solo registro consiste en seguir reglas como supervivencia, precedencia o consenso. Se utilizan técnicas de coincidencia y fusión de datos para eliminar la redundancia, la inconsistencia y la ambigüedad de los datos y para establecer una vista unificada de los datos. La comunicación y la generación de informes eficaces sobre la calidad de los datos son fundamentales para elevar la calidad de los datos, el cumplimiento y la eficiencia operativa.
Implementación de MDM con un enfoque de gestión del cambio
La gestión del cambio es de suma importancia para minimizar las interrupciones y optimizar la adopción de MDM. La gestión de cambios es el proceso de coordinar los efectos de las modificaciones en un entorno de datos, incluida la adición de nuevas fuentes, dominios, regulaciones o requisitos. Además de planificar, comunicar, implementar, probar y monitorear los cambios, la gestión de cambios brinda capacitación, soporte y participación para todas las partes interesadas en los datos. Esto garantiza que todos los miembros del equipo estén informados y estén de acuerdo con las modificaciones y que la calidad y coherencia de los datos se conserven o mejoren durante y después de los cambios.
Aprender de las experiencias de otros, como empresas minoristas que integran datos de clientes o empresas de tecnología que fusionan sistemas MDM, puede ofrecer conocimientos valiosos. Estos ejemplos resaltan la importancia de un proceso estructurado de gestión de cambios para mantener la calidad de los datos y garantizar el éxito de las iniciativas de MDM. En última instancia, la eficacia de MDM depende de la tecnología y de la capacidad de una organización para adaptarse al cambio, manteniendo los datos como un activo estratégico.
Mirando hacia el futuro
Las organizaciones están gestionando sus datos y transformándolos en un activo estratégico fundamental mediante el establecimiento de una gobernanza de datos integral, la selección estratégica de arquitecturas MDM y la implementación rigurosa de controles de calidad de los datos. La integración de tecnologías emergentes como la IA y el aprendizaje automático promete revolucionar la MDM, ofreciendo información aún más matizada y fomentando un entorno de gestión de datos más ágil. A medida que las empresas evolucionan en este mundo centrado en los datos, el dominio de MDM se convierte en un diferenciador clave, que permite a las organizaciones navegar las complejidades de la era digital con confianza y previsión. Esta evolución en la gestión de datos no se trata sólo de mantener la eficiencia; se trata de ser pioneros en un futuro en el que se aproveche plenamente el potencial de los datos, impulsando la innovación y el éxito en una economía global cada vez más impulsada por los datos.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/
