¿Qué es la gestión de datos maestros? Definición y estrategia

MDM es la base para crear una vista unificada, precisa y completa de la información empresarial. Integra datos internos y externos para establecer una única fuente de verdad. Con la MDM, las organizaciones pueden obtener una vista integral de los perfiles de los clientes, el inventario de productos, los detalles de los proveedores y mucho más.

No se insiste lo suficiente en la importancia de la MDM. Al implementar la gestión de datos maestros, las empresas pueden lograr varios resultados clave:

La MDM y la gobernanza de datos están interconectadas y se refuerzan de forma recíproca. La gobernanza de datos establece las políticas y roles para que los datos se ajusten a los estándares normativos, de privacidad y seguridad. La MDM se centra en crear una única fuente de información limpia para respaldar funciones empresariales, como marketing, ventas, finanzas y operaciones. La MDM facilita una gobernanza de datos eficaz al mantener un repositorio de datos maestro, mientras que la gobernanza aplica estándares de datos para garantizar una calidad de datos coherente. Juntas, fomentan la coherencia, la precisión y la fiabilidad.

La calidad de los datos es un componente fundamental de la MDM, ya que la falta de fiabilidad en los datos puede perjudicar incluso a las estrategias de MDM mejor diseñadas. Unos datos de alta calidad se definen por su precisión, completitud y coherencia, lo que los convierte en una base fiable para las decisiones empresariales. Lograr y mantener ese nivel de calidad en los datos requiere mucho esfuerzo, ya que implica procesos para limpiarlos, validarlos y estandarizarlos. Es en este terreno en el que la tecnología y la automatización desempeñan un papel crucial, ya que optimizan estos procesos y reducen la carga de trabajo manual. El software avanzado de calidad de datos puede reducir los errores, las incoherencias y las duplicaciones.

La integración de datos, habitualmente denominada extracción, transformación y carga (ETL), engloba las tres operaciones principales siguientes: 

El uso más reciente del término es ELT, y con él se hace hincapié en que la transformación de los datos puede ocurrir durante o después de la carga, una modalidad respaldada por sistemas como Snowflake. Este proceso es necesario para unificar conjuntos de datos de muchas fuentes en un único repositorio útil para diversas funciones empresariales.

Se trata del conjunto de prácticas que protegen la información frente a los accesos no autorizados, el robo o la corrupción de los datos. Ayuda a garantizar que todos los elementos de seguridad estén cubiertos, desde la protección de las aplicaciones de software y hardware hasta la implementación de controles de acceso y políticas de gobernanza de datos. La seguridad de los datos también se centra en ponerlos a disposición de las personas autorizadas que los necesiten, cuando los necesiten. 

El término “administración de datos” hace referencia a la gestión y supervisión de los activos de datos de una organización a lo largo de su ciclo de vida. Los administradores de datos supervisan el ciclo de vida de los datos para garantizar su integridad, su precisión y su valor en toda la organización. Desempeñan un papel activo a la hora de cubrir las necesidades de cumplimiento y se especializan en los datos como activo estratégico.

Mediante técnicas analíticas avanzadas, como el análisis estadístico, el aprendizaje automático y el modelado predictivo, los datos se analizan para descubrir patrones e información significativos.

Una estrategia de MDM bien definida comienza por entender los objetivos y las metas empresariales concretos. Al alinear las iniciativas de MDM con estos objetivos, las organizaciones pueden garantizar que sus labores de gestión de datos contribuyan directamente al éxito general del negocio. Por ejemplo, si el objetivo es mejorar la satisfacción del cliente, la estrategia puede centrarse en crear una vista unificada de los clientes para proporcionar experiencias personalizadas y campañas de marketing focalizadas.

A continuación, las empresas deben identificar los dominios de datos y las entidades que desean gestionar, por ejemplo, los datos financieros, de clientes o de productos. También deben conocer a fondo los procesos de negocio relacionados y a las partes interesadas responsables de estos dominios de datos o que se vean influidas por ellos.

Seguidamente, las organizaciones deben evaluar cuidadosamente su infraestructura y los sistemas de datos que ya tienen. Esto implica examinar la calidad de los datos, identificar fuentes de datos y conocer las prácticas de gobernanza de datos. Al hacer una evaluación exhaustiva de los datos, pueden detectar lagunas o incoherencias que deben abordar durante el proceso de implementación.

Las prácticas recomendadas para la implementación de la MDM incluyen establecer un marco sólido de gobernanza de datos que ayude a garantizar la calidad y la integridad de los datos, y fomentar la colaboración en materia de datos entre diferentes departamentos. Es crucial contar con un equipo dedicado a la gestión y el mantenimiento de los datos maestros, así como a la definición de políticas y procedimientos específicos de gobernanza de datos.

Por último, las empresas deben cuantificar el éxito de las iniciativas de MDM para llevar un seguimiento de los avances, identificar áreas de mejora y justificar el valor de las labores de gestión de datos. Se pueden utilizar indicadores clave de rendimiento (KPI), como la precisión, la completitud y el cumplimiento de los datos, para evaluar la eficacia de las estrategias de MDM. La supervisión periódica y la elaboración de informes sobre estos KPI permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos y optimizar continuamente sus procesos de MDM.