gestión de datos maestros título

Gestión de datos maestros para tomar decisiones basadas en datos

Janina Horn

En el mundo digital actual, en el que los datos se han convertido en un activo valioso, es crucial que las empresas gestionen y utilicen sus datos con eficacia. 

Aquí es donde entra en juego la gestión de datos maestros (MDM). MDM ofrece un enfoque holístico de la gestión de datos maestros y constituye la base para una toma de decisiones informada, unos procesos empresariales eficientes y una mejor experiencia del cliente.

Pero, ¿qué es exactamente MDM y por qué es tan importante para las empresas? En este artículo de blog, aprenderá todo lo que necesita saber para que su Gestión de datos al siguiente nivel.

definición de gestión de datos maestros

Gestión de datos maestros: definición

La Gestión de Datos Maestros (MDM) es un enfoque interdisciplinar de la gestión y el control de los datos en una organización. Su objetivo es proporcionar datos coherentes, precisos y fiables. Datos maestros (eng.: Gestión de datos maestros). 

Los datos maestros incluyen información básica sobre clientes, productos, proveedores y otros elementos críticos para el negocio. MDM implica la identificación, consolidación, armonización y sincronización de las fuentes de datos para garantizar una visión coherente de los datos maestros.

El objetivo es proporcionar datos coherentes y de alta calidad para los procesos empresariales y la toma de decisiones. También mejora la eficiencia, la calidad de los datos, el cumplimiento y la orientación al cliente.

MDM incluye modelado de datos, integración, gestión de calidad, limpieza, gestión y control de acceso.

Requiere la colaboración entre departamentos, partes interesadas y tecnologías.

MDM es la base de las empresas basadas en datos, lo que permite tomar mejores decisiones, satisfacer a los clientes y obtener ventajas competitivas.

objetivos de la gestión de datos maestros

Objetivos y ventajas de MDM

Para las empresas, la gestión de datos maestros tiene varios objetivos y ventajas. 

Los más relevantes son:

Mejora de la calidad de los datos

MDM ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad de sus datos identificando y limpiando los registros redundantes, inexactos o incoherentes. Esto garantiza una información más precisa y fiable para los procesos empresariales y la toma de decisiones.

Datos coherentes y fiables

MDM garantiza que los datos sean coherentes y uniformes, independientemente de dónde y cómo se utilicen en la empresa. 

De este modo se obtiene una visión uniforme de los datos maestros y se evita la información incoherente o contradictoria.

Procesos empresariales más eficaces

Al consolidar y armonizar los datos, MDM permite que los procesos empresariales se lleven a cabo con mayor eficacia. 

La información puede recuperarse y utilizarse con mayor rapidez, lo que supone un ahorro de tiempo y dinero.

Mejor toma de decisiones

MDM garantiza que las decisiones se basen en datos actuales, completos y precisos. 

Esto permite tomar decisiones con conocimiento de causa y ayuda a mejorar la planificación estratégica, la gestión de riesgos y la eficacia operativa.

Orientación al cliente

MDM ayuda a las empresas a crear una experiencia de cliente unificada proporcionando información coherente y completa sobre los clientes. 

Esto permite una comunicación personalizada, un mejor servicio al cliente y una mayor fidelización.

Cumplimiento de reglamentos y normas

MDM ayuda a las empresas a cumplir los requisitos de conformidad y las normas reglamentarias. 

Al gestionar los datos maestros de acuerdo con la normativa aplicable, las empresas pueden reducir los riesgos legales y superar con éxito las auditorías.

Apoyo a las iniciativas de digitalización

MDM es una base importante para la Digitalización de las empresas

Al proporcionar datos coherentes y de alta calidad, MDM apoya la integración de las nuevas tecnologías, el uso de la inteligencia artificial y la Automatización de procesos.

Ventajas competitivas

Al optimizar la calidad y el uso de los datos, MDM puede dar a las empresas una ventaja competitiva. 

Una mejor información conduce a tiempos de respuesta más rápidos, procesos empresariales optimizados y una mejor orientación al cliente, lo que puede llevar a un posicionamiento diferenciado en el mercado.

Estos objetivos y beneficios de MDM demuestran por qué es de gran importancia para las empresas implantar una Gestión de Datos Maestros eficaz.

Componentes de la gestión de datos maestros

La gestión de datos maestros (MDM) consta de varios componentes que funcionan conjuntamente para permitir una gestión eficaz de los datos maestros. 

Algunos de los componentes más importantes de MDM son:

  • Modelización de datos: El modelado de datos define la estructura y las relaciones de los datos maestros. Determina qué campos de datos son necesarios, cómo se organizan y cómo se relacionan entre sí.
  • Integración de datos: La integración de datos implica el proceso de fusionar datos de distintas fuentes y sistemas para crear una visión consolidada y unificada de los datos maestros. Esto implica fusionar datos de distintos sistemas para identificar y eliminar duplicados.
  • Gestión de la calidad de los datos: La gestión de la calidad de los datos incluye medidas para supervisar, medir y mejorar la calidad de los datos maestros. Incluye la identificación y limpieza de errores en los datos, la comprobación de la coherencia e integridad de los datos y la aplicación de reglas y normas de calidad de los datos.
  • Depuración de datos: La limpieza de datos se refiere al proceso de corregir o eliminar datos incoherentes, incompletos o erróneos. Esto incluye la limpieza de errores de escritura, la eliminación de duplicados y la actualización de información obsoleta.
  • Armonización de datos: La armonización de datos consiste en normalizar y adaptar los datos procedentes de distintas fuentes para que tengan un formato y una estructura comunes. Esto permite integrar y comparar datos de distintos sistemas.
  • Gestión de datos: La gestión de datos incluye la responsabilidad de organizar, almacenar, proteger y mantener los datos maestros. Esto incluye definir los derechos de acceso a los datos, garantizar su integridad e implantar mecanismos para gestionar los cambios en los datos.
  • Control de acceso a los datos: El control de acceso a los datos consiste en garantizar los derechos de acceso a los datos maestros. Determina quién puede acceder a qué datos y en qué medida. Esto protege los datos de accesos no autorizados y garantiza el cumplimiento de las directrices de seguridad y protección de datos.

Estos componentes de la gestión de datos maestros funcionan conjuntamente para permitir una gestión y un control eficaces de los datos maestros en una organización. 

Mediante la implantación de estos componentes, las empresas pueden mejorar la calidad, coherencia y disponibilidad de sus datos maestros y crear así la base para tomar decisiones informadas y llevar a cabo procesos empresariales eficaces.

arquitectura de gestión de datos maestros

Arquitectura MDM

La arquitectura MDM describe la estructura y el diseño del sistema de Gestión de Datos Maestros en una empresa. Existen diferentes enfoques y modelos que pueden utilizarse en la arquitectura MDM. Estos son algunos aspectos importantes sobre la arquitectura MDM:

Arquitectura centralizada

En una arquitectura MDM centralizada, todos los datos maestros se almacenan y gestionan en una base de datos o sistema central. Esto proporciona una visión unificada de los datos y simplifica su integración y consolidación. 

Esta arquitectura es adecuada para empresas con una jerarquía clara y un número limitado de fuentes de datos.

Arquitectura descentralizada

En una arquitectura MDM descentralizada, los datos maestros se gestionan en diferentes sistemas y ubicaciones. Cada sistema es responsable de gestionar los datos de su área específica. Los datos se sincronizan cuando es necesario o se intercambian a través de interfaces. 

Esta arquitectura ofrece flexibilidad a las empresas con distintas unidades de negocio o departamentos autónomos.

Arquitectura híbrida

Una arquitectura MDM híbrida combina elementos centralizados y descentralizados. Algunos datos pueden gestionarse de forma centralizada, mientras que otros se mantienen localmente en distintos sistemas o departamentos. 

Esta arquitectura ofrece cierta flexibilidad y permite optimizar la gestión de los datos en función de las necesidades y circunstancias de la empresa.

Modelo de centro de datos

El modelo de concentrador de datos es una arquitectura MDM común en la que un concentrador de datos central actúa como punto único de verdad para los datos maestros. Todos los datos se cargan en el concentrador, se consolidan y se armonizan. 

A continuación, los datos se distribuyen a las distintas aplicaciones y sistemas que necesitan acceder a los datos maestros.

Arquitectura orientada a servicios (SOA)

Una arquitectura MDM basada en SOA permite acceder a los datos maestros a través de interfaces y servicios estandarizados. Esto permite integrar las funciones de MDM en diferentes aplicaciones y sistemas de la empresa.

A la hora de seleccionar la arquitectura MDM, las empresas deben tener en cuenta sus requisitos específicos, la complejidad de su entorno de datos y sus procesos empresariales. 

La arquitectura debe ser escalable, flexible y capaz de adaptarse a requisitos cambiantes. La seguridad, el rendimiento y la calidad de los datos también son factores importantes que deben tenerse en cuenta al diseñar la arquitectura MDM.

cuadro verde con símbolos

Gestión de la calidad de los datos

La calidad de los datos en el contexto de la Gestión de Datos Maestros (MDM) puede medirse y mejorarse utilizando diversas medidas. 

Los enfoques y técnicas para medir y mejorar la calidad de los datos en la gestión de datos maestros son los siguientes:

Medición de la calidad de los datos

  • Métricas de calidad de los datos: Se pueden definir parámetros para evaluar la calidad de los datos maestros. Incluyen medidas como la precisión, la exhaustividad, la puntualidad, la coherencia y la unicidad de los datos. Estas métricas se evalúan en función de criterios predefinidos.
  • Perfiles de datos: El perfilado de datos realiza análisis exhaustivos de los datos maestros para identificar posibles áreas problemáticas. Por ejemplo, se descubren duplicados, valores que faltan, invalideces e incoherencias.
  • Comentarios de los usuarios: Los comentarios de los usuarios que utilizan los datos en su actividad diaria pueden ser una fuente valiosa para identificar problemas de calidad de los datos. Los usuarios pueden notificar datos erróneos o discrepancias, que pueden investigarse y resolverse.

Mejorar la calidad de los datos

  • Depuración de datos: La limpieza de datos incluye el proceso de corrección de errores de datos, como errores de escritura, incoherencias y datos incompletos. Puede ser automatizada o manual, en función de la naturaleza y el alcance de los problemas.
  • Validación de datos: La validación de datos comprueba su exactitud y su conformidad con las reglas y normas. Los datos se contrastan con reglas predefinidas para garantizar que cumplen los requisitos.
  • Normalización y armonización de datos: La normalización y armonización de los datos permite darles un formato y una estructura uniformes. Esto facilita la comparación e integración de datos procedentes de distintas fuentes.
  • Conciliación de datos y limpieza de duplicados: Al cotejar los datos, se pueden identificar y depurar las duplicidades y los duplicados. Para ello se comparan atributos clave como el nombre, la dirección o identificadores únicos.

Definición y control de las normas de calidad de los datos

  • Definición de las normas: Las normas de calidad de los datos se definen para especificar los requisitos de calidad de los datos. Estas reglas pueden incluir normas empresariales, estándares específicos del sector o directrices internas. Definen cómo deben ser los datos y qué requisitos deben cumplir.
  • Control de las normas: Las normas de calidad de los datos se supervisan continuamente para garantizar su cumplimiento. Esto puede hacerse mediante procesos de supervisión automatizados o comprobaciones manuales. Si se incumplen las normas, pueden activarse notificaciones o acciones correctivas.
  • Herramientas de gestión de la calidad de los datos: Existen varias herramientas y soluciones de software que ayudan a definir, supervisar y mejorar la calidad de los datos en MDM. Estas herramientas ofrecen funciones para medir, depurar y supervisar la calidad de los datos.

La supervisión continua de la calidad de los datos y la aplicación de medidas de mejora garantizan que los datos maestros de una organización sean coherentes, precisos y fiables. 

La calidad de los datos es un aspecto importante de MDM para proporcionar información fiable para los procesos empresariales y la toma de decisiones.

Implantación de la gestión de datos maestros

A la hora de implantar la gestión de datos maestros, existen algunas buenas prácticas y consejos que las empresas pueden tener en cuenta:

  • Participación de las partes interesadas: Un proyecto MDM requiere el apoyo y la participación activa de las partes interesadas de diferentes áreas de la empresa. Es importante involucrar a los departamentos pertinentes en una fase temprana para comprender sus requisitos y garantizar que el sistema MDM satisface sus necesidades.
  • Establezca objetivos y prioridades claros: Definir objetivos y prioridades claros para el proyecto MDM. Identifique los requisitos empresariales clave que debe abordar el sistema MDM y asegúrese de que estos objetivos están alineados con los objetivos empresariales generales.
  • Realizar análisis de datos: Realice un análisis exhaustivo de sus datos actuales para identificar las áreas problemáticas y los problemas de calidad de los datos. Esto le ayudará a comprender la situación de partida y a desarrollar una estrategia sólida de limpieza y armonización de datos.
  • Elegir la tecnología y las herramientas adecuadas: Elija una plataforma o solución MDM que satisfaga sus necesidades específicas. Tenga en cuenta factores como la escalabilidad, la integración con los sistemas existentes, la facilidad de uso y las capacidades de gestión de la calidad de los datos.
  • Aplicación paso a paso: Inicie la implantación de MDM paso a paso y establezca hitos claros. Empiece con un proyecto piloto o un área de aplicación limitada para adquirir experiencia y evaluar la eficacia del sistema MDM. A continuación, puede ampliar el sistema para incluir más áreas de datos.
  • Gestión del cambio: El éxito de un proyecto MDM requiere una gestión eficaz del cambio. Asegúrese de que los empleados afectados estén informados de los cambios, reciban formación y participen en el proceso de implantación. Explique las ventajas del sistema MDM y cree una cultura de concienciación sobre los datos en la empresa.
  • Supervisar y mantener continuamente la calidad de los datos: El trabajo sobre la calidad de los datos no termina con la implantación del sistema MDM. Es importante supervisar continuamente la calidad de los datos, recabar opiniones de los usuarios y llevar a cabo actividades periódicas de limpieza y mantenimiento de datos. Implantar procesos y mecanismos de mantenimiento y actualización de datos.
  • Medir el éxito: Definir KPI (indicadores clave de rendimiento) mensurables para evaluar el éxito del proyecto MDM. Supervisar periódicamente la consecución de los objetivos, la calidad de los datos y los beneficios del sistema MDM para la empresa.

Si tiene en cuenta estos consejos, podrá aumentar las posibilidades de éxito de su implantación de MDM y asegurarse de obtener los beneficios deseados para su empresa.

gestión de datos maestros konfuzio

Casos prácticos de gestión de datos maestros

MDM es versátil y le ayuda a gestionar los datos de su empresa de forma clara y eficaz. Esto es posible, por ejemplo, en los siguientes ámbitos:

Gestión de datos de clientes

Un caso de uso de MDM en el ámbito de la gestión de datos de clientes es integrar y armonizar todos los datos de clientes procedentes de distintas fuentes, como sistemas CRM, bases de datos de ventas y herramientas de marketing. 

Al crear una visión única, fiable y completa del cliente, las empresas pueden llevar a cabo campañas de marketing personalizadas, ofrecer un mejor servicio al cliente y realizar análisis holísticos de los clientes.

Gestión de datos maestros de productos

En el ámbito de la gestión de datos maestros de productos, MDM puede ayudar a las empresas a consolidar y armonizar la información sobre productos procedente de distintas fuentes. 

Esto permite una descripción uniforme de los productos, la gestión de atributos y una mejor clasificación de los productos. 

Esto permite a las empresas gestionar los datos de sus productos de forma más eficaz, crear catálogos de productos, actualizar los sitios web de comercio electrónico y garantizar una presentación coherente de los productos en los distintos canales de venta.

Gestión de datos maestros de proveedores

MDM también puede utilizarse en el ámbito de la gestión de datos maestros de proveedores. 

Al integrar los datos de los proveedores procedentes de distintos sistemas y armonizar la información, las empresas pueden gestionar mejor las relaciones con los proveedores, cumplir los requisitos de conformidad y mejorar la gestión del riesgo de los proveedores. 

Con una visión centralizada de la información de los proveedores, las empresas pueden supervisar y gestionar eficazmente su rendimiento, fiabilidad y cumplimiento de los contratos.

Gestión de datos de los empleados

Otro caso de uso de MDM es la gestión de los datos de los empleados. 

Las empresas pueden utilizar MDM para gestionar toda la información relevante sobre sus empleados, incluidos datos personales, cualificaciones, datos salariales e historial laboral. Al integrar y armonizar estas fuentes de datos, las empresas pueden crear una fuente de datos central y fiable para la gestión de los recursos humanos. 

Esto permite procesos de RRHH eficientes como la contratación, la incorporación, la gestión del rendimiento y el desarrollo del talento.

Gestión de datos de activos

En sectores como la gestión de activos y equipos, es importante disponer de datos precisos y coherentes sobre los activos que se utilizan. 

MDM puede utilizarse para gestionar toda la información relevante de los activos, como su ubicación, especificaciones técnicas, historial de mantenimiento y condiciones de funcionamiento. Esto facilita el seguimiento de los activos, permite un mantenimiento y servicio eficientes y mejora el rendimiento general de los activos. 

Al integrar los datos de los activos procedentes de distintos sistemas, las empresas pueden obtener una visión completa de sus activos y optimizar su utilización y rentabilidad.

Estos casos de uso de MDM ilustran cómo la gestión eficaz de los datos maestros en diferentes áreas empresariales puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, optimizar los procesos y crear valor añadido para la empresa.

Conclusión: Perspectivas de desarrollo futuro de MDM

La Gestión de Datos Maestros (MDM) es una disciplina fundamental para que las organizaciones gestionen y utilicen eficazmente sus datos. En este artículo hemos tratado los distintos aspectos de la MDM, desde su definición y objetivos hasta sus componentes y mejores prácticas.

El futuro de la MDM promete avances apasionantes. Con la llegada de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje automático y Blockchain las empresas podrán optimizar aún más MDM. 

Los algoritmos basados en IA pueden automatizar las comprobaciones de calidad de los datos y permitir el reconocimiento avanzado de patrones. La tecnología Blockchain ofrece nuevas posibilidades para la gestión segura y transparente de los datos maestros.

El futuro de la MDM es prometedor, y las empresas que confíen en una gestión eficaz de los datos podrán reforzar su posición competitiva y beneficiarse de las numerosas oportunidades que ofrece una mejor gestión de los datos.

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