La gestión de datos maestros utiliza una combinación de herramientas y procesos comerciales para garantizar que los datos maestros de la organización sean completos, precisos y consistentes. Los datos maestros describen todos los datos "relativamente estables" que son críticos para operar el negocio. Esto incluye información semipermanente sobre productos, ubicaciones, empleados, clientes, etc. Por ejemplo, si un cliente específico compra varios productos en diferentes momentos, se debe crear una factura para cada compra, pero la dirección del cliente sigue siendo la misma durante varios años. .

La gestión de datos maestros garantiza que sean una fuente consistente y confiable de información precisa. Una vez creados, estos datos maestros actúan como un recurso confiable para organizaciones. La gestión de datos maestros establece un único archivo de datos maestros para cada cliente, así como para productos, cuentas comerciales, etc.; estas categorías se denominan dominios de datos.

La gestión de datos maestros (MDM) normalmente incluye una variedad de dominios de datos. A continuación se enumeran ejemplos de los diferentes tipos de dominios de datos que a menudo se administran con una plataforma moderna de administración de datos maestros, con ejemplos de cada uno.

• Información de los clientes: Datos demográficos, preferencias, contratos e historial de compras.
• Datos del producto: Precios, atributos, descripciones y especificaciones.
• Datos del proveedor: Información de contacto de vendedores y proveedores y términos del contrato.
• Datos de los empleados: Títulos de trabajo, desempeño y salario o pago por hora
• Datos de localización: Ubicaciones geográficas, como datos de límites y direcciones.
• Datos de activos: Activos físicos: bienes raíces, equipos y vehículos.
• Datos financieros: Saldos de cuentas, facturas, transacciones financieras y pagos.
• Dato de referencia: Códigos, regulaciones e información de referencia estandarizada

La práctica de la gestión de datos maestros comparte los objetivos (y muchos de los procesos) de Gobierno de datos en la creación de una vista confiable de los datos maestros de la empresa.

Herramientas y tecnología de gestión de datos maestros

El uso de la tecnología en la gestión de datos maestros incluye soluciones de software que automatizan la forma en que la organización datos críticos es gestionado y compartido. Las plataformas de gestión de datos maestros normalmente se utilizan para proporcionar herramientas que respalden la calidad, la integración, la conciliación y el enriquecimiento de los datos al crear registros maestros. 

Recientemente, inteligencia artificial ha comenzado a utilizarse para identificar, coordinar y fusionar datos de toda una organización. Luego, los datos se limpian (convirtiéndolos en datos de alta calidad) y se comparten con los sistemas y aplicaciones que los necesitan. 

El proceso de fusión permite que la IA examine los registros en busca de inconsistencias. Los metadatos adjuntos a los archivos deben mostrar la fuente de los datos y proporcionar un rastro de su uso para descubrir dónde ocurrieron los errores y corregir el problema. Una política de transparencia ayuda a mostrar cómo se ha creado o modificado cada registro maestro.

Las herramientas de gestión de datos maestros se pueden utilizar para realizar un seguimiento de los datos maestros y ofrecer información sobre las operaciones y procesos de la organización. Se puede utilizar una plataforma de gestión de datos maestros para recopilar información de múltiples departamentos y dominios, lo que permite a la administración determinar áreas de preocupación, aumentar la productividad y mejorar el retorno de las inversiones de la empresa.

Plataformas de gestión de datos maestros

Seleccionar una plataforma de gestión de datos maestros, con herramientas que se ajusten a las necesidades de la organización, puede resultar complicado. Se deben investigar y comparar las distintas versiones para encontrar la solución más adecuada. (Advertencia: una plataforma de gestión de datos maestros puede convertirse en un dominio único, centrado en los datos del producto o del cliente).

Las plataformas de gestión de datos maestros admiten las herramientas necesarias para gestionar datos maestros.

A continuación se enumera una selección de plataformas de gestión de datos maestros, pero hay muchas otras disponibles que pueden ofrecer una solución superior para sus necesidades específicas, por lo que puede valer la pena investigar un poco más. Por ejemplo, la plataforma SAP Master Data Governance ofrece gobernanza de datos y gestión de datos maestros, lo que podría adaptarse perfectamente a las necesidades de su organización. 

• La plataforma Pimcore es de código abierto y consolida datos maestros en una variedad de sistemas diferentes. La plataforma funciona con cualquiera de los dominios de datos maestros (producto, cliente, IoT, etc.) y admite la gestión del flujo de trabajo, la calidad de los datos, la gestión de jerarquías y la integración de contenido enriquecido. Requiere MySQL como base, que también es de código abierto.

• Profisee es una gestión de datos maestros plataforma que admite la administración de datos, la gestión de relaciones visuales, las reglas de calidad de los datos y la gestión del flujo de trabajo. Se puede acceder a él a través de la nube y también se puede descargar a las computadoras.

• La plataforma IBM InfoSphere Master Data Management gestiona todos los aspectos de los datos maestros de una organización y proporciona a los usuarios una vista unificada. Esta plataforma respalda el cumplimiento de las reglas y políticas del programa de Gobierno de Datos y está disponible en dos versiones (la estándar y la avanzada). Ambas versiones están disponibles localmente o en la nube.

• Stibo Systems ofrece una plataforma maestra de gestión de datos que permite a sus usuarios conectar datos en función de las necesidades específicas del negocio. Su plataforma consolida los dominios de datos maestros en una única fuente. Se describe como fácil de implementar y se puede implementar en la nube o en las instalaciones.

• La plataforma de gestión de datos maestros OpenDQ está diseñada para pequeñas y medianas empresas. Es escalable y se expandirá para adaptarse a las necesidades de gestión de datos de la empresa. AbiertoDQ Parece estar bien diseñado, pero la frase “coste de licencia cero” puede crear confusión. Esta plataforma no es gratuita y es un servicio de pago.    

Minimizar el estrés de instalación para la plataforma MDM

Implementar una plataforma de gestión de datos maestros no tiene por qué ser difícil. El proceso de implementación se puede dividir en distintas fases. Estas fases incluyen pasos importantes, como investigar el software apropiado, crear un modelo o plantilla, probar la disposición e implementar el software. 

Esta serie de pasos ayuda a garantizar la implementación fluida y efectiva de un sistema MDM que se alinee con las necesidades y objetivos específicos de la organización.

1. Seleccionar la plataforma: Elegir una plataforma que sea compatible con el sistema de la empresa promueve la fácil implementación de una plataforma de gestión de datos maestros. Por ejemplo, si la organización utiliza software de Microsoft como base para su negocio electrónico, la plataforma IBM InfoSphere MDM debería minimizar la frustración durante el proceso de instalación y reducir la cantidad de errores, fallas y fallos que podrían desarrollarse. 

Sin embargo, si la empresa utiliza una variedad mixta de software, también hay otras opciones disponibles. La plataforma de código abierto Pimcore es flexible y puede ajustarse para funcionar con las cualidades únicas de los sistemas de procesamiento de datos de su organización. Las plataformas de gestión de datos maestros basadas en la nube están diseñadas para integrarse con una variedad de sistemas de software, a menudo se utilizan como una solución sencilla y brindan acceso a una gran cantidad de herramientas MDM.

2. Diseño del modelo de datos maestros: Este paso implica realmente diseñar y desarrollar un modelo del programa MDM (plantilla a partir de la cual trabajar). Sagar Sharma, cofundador y CTO de Credencys Solutions, ha escrito una serie muy detallada de pasos para desarrollar una modelo de datos maestros.

3. Probando el modelo: Antes de implementar la plataforma de gestión de datos maestros elegida, es importante realizar pruebas rigurosas para asegurarse de que funcione como se espera. Se deben verificar la calidad de los datos y las reglas comerciales para garantizar que funcionen correctamente. La fase de prueba debe coordinarse con el proveedor de la plataforma (a menos que sea de código abierto). El proceso puede implicar la ejecución de varios escenarios de prueba basados ​​en muestras de datos reales. Cualquier problema o error que se descubra durante esta fase debe corregirse para garantizar que el sistema sea confiable.

4. Despliegue: Una vez que se ha completado la fase de prueba y se ha demostrado que la plataforma de gestión de datos maestros funciona bien, el siguiente paso es implementar la plataforma. El proceso de implementación debe organizarse para minimizar cualquier interrupción en el flujo de negocios. Puede ser necesaria capacitación para el administrador de datos y los usuarios finales.

5. Mantenimiento y mejora: El último paso en la implementación de una plataforma MDM se centra en el mantenimiento y la mejora a largo plazo. A medida que el negocio evoluciona y la base de clientes cambia, resulta importante que la solución de gestión de datos maestros también se adapte y evolucione. El monitoreo regular ayudará a identificar cualquier área que necesite mejora, y el mantenimiento regular ayudará a garantizar que el sistema funcione de manera óptima. Esto puede implicar actualizar los modelos de datos, perfeccionar las reglas comerciales de la organización e integrar nuevas fuentes de datos.

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock

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• Fuente: https://www.dataversity.net/master-data-management-tools/