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Gestión de datos maestros para principiantes
Uno de los retos importantes para una organización es crear una única fuente de verdad manteniendo su confiabilidad, precisión y calidad. La gestión de datos maestros (MDM) puede ser la solución mágica a la hora de simplificar la gestión de datos.
En este artículo, descubrirá la gestión de datos maestros, sus componentes principales, los beneficios de la gestión de datos maestros para su negocio y algunos desafíos clave asociados con la práctica.
¿Qué es la gestión de datos maestros (MDM)?
Comencemos por comprender qué es la gestión de datos maestros.
La gestión de datos maestros es la tecnología que garantiza la coherencia de los datos empresariales, en múltiples sistemas, aplicaciones, bases de datos, departamentos funcionales y geografías.
Hoy en día, los datos empresariales se distribuyen a través de aplicaciones y sistemas versátiles, como ERP y CRM. Como resultado, existe una alta probabilidad de que los datos de diferentes departamentos se fragmenten fácilmente, sean redundantes y, a menudo, obsoletos. Su empresa puede encontrar extremadamente desafiante responder incluso a las consultas más rudimentarias pero críticas sobre cualquier indicador de rendimiento en tal escenario. Por ejemplo, la gestión de datos maestros puede responder preguntas esenciales del negocio, como "¿cuál es el margen de beneficio de los productos/servicios?" y “¿qué unidad de negocio es la más rentable?”.
Entonces, ¿cómo mantiene los datos precisos, coherentes y oportunos, de manera significativa cuando las fuentes de datos aumentan y se vuelve más complicado administrarlos de manera consistente? La gestión de datos maestros hace que sea más fácil abordar estos desafíos al crear una fuente de referencia maestra unificada para datos críticos. Sin embargo, un requisito esencial de la gestión de datos maestros es una buena gobernanza de datos que garantice la validez y la seguridad de los datos.
Los tipos de gestión de datos maestros generalmente difieren según el tipo de industria en la que opera su organización. Sin embargo, todos los tipos de datos maestros comparten algunas características como:
- Complejidad: Los datos maestros consisten en grandes conjuntos de datos con múltiples variables, lo que los hace complejos.
- Alto valor: Los datos maestros a menudo se utilizan una y otra vez para el análisis. Es una parte crucial de las operaciones diarias de una organización.
- No volátil: Los datos maestros no cambian con frecuencia; cambia menos que otros datos.
- No transaccional: Los datos maestros no consisten en datos transaccionales; sin embargo, a menudo forma parte del proceso de transacción.
Comprender los datos maestros
Los datos maestros son los datos centrales dentro de una empresa que definen los dominios involucrados en la operación de un negocio. Estos datos rara vez cambian y pueden incluir datos de referencia, que se pueden usar para relacionar información que se encuentra fuera de los dominios de datos empresariales y es esencial para el funcionamiento del negocio. Por naturaleza, no es transaccional; sin embargo, sí define transacciones.
La mayoría de los sistemas de software utilizados en una empresa tienen datos maestros compartidos y utilizados por muchas aplicaciones. Un ejemplo común de datos maestros es su sistema ERP, que puede tener listas de datos como datos maestros de clientes, datos maestros de empleados, datos maestros de artículos y datos maestros de cuentas.
Los datos maestros generalmente cubren los datos que se dividen en cuatro categorías principales de una empresa, que se subdividen en las siguientes áreas temáticas:
- Fiestas: Grupos que realizan negocios con la organización, como clientes, prospectos, proveedores, asociados, etc.
- Lugares: Lugares reales y la forma en que están segmentados, como geografía, ubicación, sitios, zonas, etc.
- Cosas: Artículos que la empresa vende o administra, como productos, servicios o activos.
- Financiero y Organizacional: Clasificaciones de informes y contabilidad que comprenden estructuras organizativas, regiones de ventas, plan de cuentas, centros de costos, unidades de negocios, centros de ganancias, listas de precios, etc.
Diferencia entre datos maestros y datos de referencia
Toda empresa tiene datos relacionados con consumidores, productos, trabajadores, etc., que rara vez se almacenan en un solo lugar. Estos datos generalmente se distribuyen en diferentes divisiones en numerosas aplicaciones, bases de datose incluso medios físicos como documentos e informes. Lo que lo hace más desafiante es que diversos aspectos de la empresa pueden tener diferentes ideas y descripciones para el mismo objeto comercial. Por ejemplo, un trabajador puede tener registros en varios sistemas de gestión de la empresa cuando, en realidad, es la misma persona.
Aquí es donde dato de referencia interviene. Es cualquier tipo de datos utilizados para clasificar otros elementos de datos configurados en una base de datos. En otras palabras, se utiliza únicamente para vincular los datos de un banco de datos con el que está fuera de los límites de la empresa.
Los datos maestros incluyen entidades comerciales relevantes, mientras que los datos de referencia comprenden valores permitidos y descripciones textuales adjuntas. En otras palabras, los datos maestros son compartidos por varios sistemas, aplicaciones y procedimientos en el negocio. Por el contrario, los datos de referencia son un tipo de datos maestros utilizados por objetos de datos maestros o transaccionales.
¿Qué datos debe administrar como datos maestros?
En general, los datos maestros suelen ser una pequeña parte de sus datos completos en términos de volumen. Sin embargo, es un desafío preservarlo y administrarlo; por lo tanto, algunos eligen herramientas maestras de gestión.
Se recomienda utilizar el siguiente punto de referencia de la estrategia de gestión de datos maestros, que guía sobre cómo administrar los datos maestros:
- Datos de comportamiento: Puede describir los datos maestros interrelacionándolos con otros tipos de datos.
- Ciclo CRUD: También puede describir los datos maestros por su ciclo de vida, es decir, cómo se crean, leen, actualizan, eliminan y buscan (el CRUD ciclo).
- Cardinalidad: La cardinalidad define el número de elementos en un conjunto. Cuando disminuye, la probabilidad de que un elemento se considere datos maestros también disminuye.
- Vida útil y volatilidad: A diferencia de los datos transaccionales, los datos maestros tienen menos volatilidad.
- Intrincación: Los objetos simples y menos complejos son más fáciles de recopilar, administrar y contar. Por lo tanto, generalmente no se clasifican como datos maestros.
- Valor: Es más probable que los elementos de datos valiosos se consideren datos maestros.
- Reutilizar: Si algún dato se reutiliza varias veces en múltiples sistemas, debe administrarse como dato maestro.
Primeros pasos de la iniciativa de gestión de datos maestros. Fuente: TechTarget
Fundamentos de la gestión de datos maestros
Algunos de los componentes críticos o mejores prácticas de un sistema de administración de datos maestros (MDM) para una empresa son:
- Modelo de datos flexible: Para administrar y mantener datos maestros, necesita un modelo de datos muy flexible.
- Módulo de calidad de datos: Le permite monitorear la calidad de los datos entrantes para asegurarse de que los datos sean creíbles. Además, también debe incluir un motor de reglas de validación para que también pueda describir el reglas de calidad de datos para sus datos maestros de acuerdo con los requisitos comerciales.
- Módulo de integración de datos: Le permite integrar datos maestros con otros sistemas. Idealmente, debería tener una interfaz fácil de usar y un motor de procesamiento robusto para ejecutar trabajos de gran volumen. integración de datos puestos de trabajo.
- Motor de flujo de trabajo: Los flujos de trabajo permiten a los usuarios empaquetar varias actividades dentro de un solo flujo. Los flujos de trabajo de MDM incluyen varias funciones que van desde validar hasta fusionar entidades. Un motor de flujo de trabajo sólido le brindará mayor flexibilidad para modelar sus procedimientos en los flujos de trabajo.
En resumen, asegúrese de que el software de gestión de datos o el sistema que esté seleccionando ofrece el máximo rendimiento, escalabilidad, seguridad, accesibilidad y capacidades de generación de informes.
Por qué es importante la gestión de datos maestros: beneficios de la gestión de datos maestros
Algunos beneficios clave de la gestión de datos maestros (MDM) incluyen:
- Información unificada y coherente en numerosas redes
Necesita datos precisos y consistentes para diferenciar su negocio. Con la gestión de datos maestros (MDM), puede administrar fácilmente datos de varios sistemas de origen y crear un conjunto maestro de datos de primera clase únicos y autenticados que otros departamentos pueden utilizar.
- Una mejor comprensión de sus clientes
Puede crear una vista holística de sus datos de consumidor armonizando los registros de los clientes con la cadena de suministro de información y generando informes perspicaces. Esto puede ayudarlo a obtener una comprensión más profunda de las preferencias y personajes de sus clientes.
- Una vista integrada de los activos de datos comerciales
La gestión de datos maestros le permite crear vistas confiables de los activos de datos de su organización para llevar a cabo procesos comerciales de manera eficiente. La gestión de datos maestros de productos (MDM) ayuda a formar una visión coherente de los datos de consumidores, proveedores, materiales y productos que, de otro modo, podrían existir en diferentes divisiones y entidades.
- Confiabilidad y confianza de datos mejorada
Los datos de mala calidad tienen un impacto no deseado en la gestión empresarial, ya sea en las relaciones con los clientes o en la formulación de políticas corporativas. MDM garantiza que se entreguen datos consistentes, creíbles y de calidad en todos los sistemas y departamentos. Por lo tanto, las empresas pueden realizar análisis confiables basados en datos.
Desafíos asociados con la gestión de datos maestros
A pesar de los beneficios que ofrece la gestión de datos maestros, implementar una solución de gestión de datos maestros (MDM) no es tarea fácil. Aquí hay algunos desafíos que puede encontrar durante el proceso:
- Complejidad: La gestión de datos maestros en múltiples sistemas y formatos puede ser un desafío, ya que requiere estandarizar datos De acuerdo a los requerimientos del negocio.
- Superposición de datos: También hay una alta probabilidad de superposición de datos ya que múltiples sistemas almacenan las mismas entidades. Usando una solución MDM con extensa gestión de la calidad de los datos Las funciones pueden ayudar a resolver problemas de duplicación de datos.
- Falta de modelo de datos: Un modelo de gestión de datos maestros (MDM) puede simplificar la integración al definir diferentes niveles de datos maestros. La falta de un modelo de datos puede complicar la gestión.
- Criterios: por lo general, no es fácil ponerse de acuerdo sobre los valores de dominio almacenados en diferentes sistemas.
- Autoridad y Gobierno de Datos: La mala autoridad de los datos (administración, posesión, procedimientos) relacionada con los datos maestros resulta en complicaciones dentro del negocio.
- Falta de individuos calificados: También es difícil encontrar especialistas experimentados y aliados de implementación para ayudar a lograr emprendimientos.
- Elección de tecnología: Hay varias soluciones disponibles en la industria de MDM, por lo que puede ser difícil elegir un favorito absoluto.
- Otros desafíos Algunos otros desafíos incluyen decidir por dónde empezar, priorizar y enfatizar, así como educar a los empleados sobre la importancia de la gestión de datos maestros (MDM).
Las soluciones de gestión de datos maestros (MDM) simplifican los datos comerciales al agrupar datos con varios formatos de fuentes de datos heterogéneas y crear una vista integrada, eliminando los silos de datos. Esto conduce a menos errores y menos redundancia en los procedimientos corporativos.
