MDM es un conjunto de disciplinas, procesos y tecnologías para administrar datos sobre entidades, como productos y clientes, en torno a los cuales se realizan negocios.

Definición de Gestión de Datos Maestros

La Gestión de Datos Maestros (Master Data Management o MDM) es un conjunto de disciplinas, procesos y tecnologías que se utilizan para administrar los datos maestros de una organización.

Los datos maestros son datos sobre entidades u objetos comerciales (clientes, proveedores, empleados, productos, centros de costos, etc.) en torno a los cuales se llevan a cabo las actividades comerciales.

Se utiliza para proporcionar contexto a los datos transaccionales y, por lo general, se encuentra disperso por la empresa en varias hojas de cálculo, aplicaciones e incluso medios físicos.

Gartner define MDM como “una disciplina habilitada por la tecnología en la que el negocio y la TI trabajan juntos para garantizar la uniformidad, precisión, administración, consistencia semántica y responsabilidad de los activos de datos maestros compartidos oficiales de la empresa”.

Principios de MDM

MDM busca crear una única versión de la verdad en todas las copias de los datos maestros para garantizar que los valores de los datos estén alineados. Al hacerlo, MDM proporciona una “infraestructura para toda la empresa para estandarizar, integrar y establecer una fuente autorizada de datos de fuentes dispares de información que tienen atributos similares o duplicados para respaldar las operaciones y decisiones comerciales”, según la firma de servicios profesionales Ciencia de la información de Earley.

Una vez establecido, MDM garantiza la coherencia y la calidad de los activos de datos de una empresa, incluidos los datos de productos, los datos de activos y los datos de los clientes, al poner estos datos a disposición de los usuarios finales y otras aplicaciones. Las organizaciones buscan MDM por una variedad de razones; entre los más populares están crear eficiencias internas / operativas (69%), mejorar los resultados de los procesos comerciales (59%) y mejorar la agilidad de los procesos comerciales (54%), según el Cuadrante Mágico de MDM de Gartner de enero de 2021.

Datos maestros frente a datos de referencia

Los datos de referencia pueden considerarse un subconjunto de los datos maestros. Tanto los datos maestros como los datos de referencia proporcionan contexto para las transacciones comerciales, pero los datos maestros se refieren a las entidades comerciales, mientras que los datos de referencia se refieren a la clasificación y categorización. Los datos de referencia rara vez cambian. Los ejemplos incluyen códigos postales, códigos de transacción, jerarquías financieras, códigos de estado o país, segmentos de clientes, etc.

Según la empresa de datos empresariales TIBCO, “cuando los datos maestros representan partes clave de la empresa, incluidos los datos del cliente y los datos relacionados con las actividades y transacciones comerciales, los datos de referencia representan un conjunto de datos permitidos que se utilizarán a partir de los datos maestros para la clasificación”.

Estrategia MDM

Dan Power, presidente de Hub Solution Designs, una firma de consultoría de tecnología y administración global que se especializa en MDM y gobernanza de datos, señala que hay cinco componentes esenciales en un programa de MDM.

Cultura: MDM cruza muchas fronteras en una organización, conduciendo inevitablemente a problemas políticos. Según Power, una iniciativa de MDM exitosa requiere un líder inteligente que pueda:

• Conduce el proyecto.
• Mantener a la alta dirección comprometida y solidaria.
• Permita que la empresa se “adueñe” de la iniciativa, pero mantenga al departamento de TI involucrado como apoyo y facilitador.
• Abordar los inevitables problemas culturales y políticos.
• Equilibre la necesidad de asegurar la financiación (y ganancias rápidas) con el mantenimiento de la integridad arquitectónica a largo plazo.

Proceso: alguien debe rediseñar los procesos comerciales de la organización a lo largo del tiempo para reconocer el ROI de un centro de MDM. Power recomienda comenzar con un conjunto manejable de procesos comerciales; los relacionados con CRM son buenos candidatos, por ejemplo, porque un centro de MDM que contenga datos de clientes estará, por necesidad, estrechamente integrado con su sistema de CRM.

Tecnología: MDM es una disciplina habilitada por la tecnología. Los componentes clave de la tecnología incluyen un concentrador MDM, para reunir todos los datos del sistema de origen; integración de datos, para obtener datos del sistema de origen en MDM hub; y una herramienta de calidad de datos. Estas tres tecnologías proporcionan una línea de base, dice Power. La tecnología para la gestión de datos de referencia, gestión de metadatos, reglas de negocio, políticas, etc., son otras posibilidades.

Información: para que MDM le brinde una imagen completa de sus entidades comerciales, es probable que necesite una combinación de datos internos y externos. Power recomienda pensar detenidamente en los informes y análisis que desea realizar sobre sus prospectos y clientes. Deberá pensar en todos los atributos necesarios para respaldar esos análisis. Esto puede requerir datos externos para atributos como códigos de industria, ingresos, edad, jerarquías corporativas, riesgo financiero, etc.

Gobernanza de datos: un programa de gobernanza de datos es la base de un programa de MDM exitoso. Tener la gobernanza de datos en su lugar puede agilizar la MDM al resolver problemas como la propiedad de los datos y las reglas para la validación y el enriquecimiento de los datos.

Herramientas de gestión de datos maestros

Hay muchas soluciones disponibles para respaldar los programas MDM. Algunos de los más populares incluyen los siguientes:

Ataccama ONE: esta plataforma de gestión de datos admite la gestión de datos maestros y de referencia. Sirve principalmente a organizaciones de servicios financieros de tamaño mediano a grande, centrándose en la gobernanza de datos, la calidad de los datos, la gestión de metadatos y MDM.

IBM InfoSphere Master Data Management: disponible en las instalaciones o como una oferta de nube totalmente gestionada, InfoSphere MDM se centra en múltiples casos de uso de datos maestros de dominio. IBM ha alineado su estrategia MDM con la gestión de datos aumentada habilitada por Watson y los conocimientos basados ​​en relaciones.

MDM multidominio de Informatica: esta oferta del proveedor líder de MDM Informatica se centra en casos de uso de datos maestros de múltiples dominios, tecnologías nativas de la nube y MDM impulsado por IA.

Plataforma Profisee: Profisee se centra en MDM multidominio con una integración profunda con Microsoft Azure, aunque se puede implementar en las instalaciones, en la nube o mediante un modelo híbrido. Tiene un motor de modelado que permite a los usuarios modelar datos maestros tal como existen.

Riversand Platform: esta solución nativa de la nube se ofrece con una estrategia de “socios primero”. Tiene muchos clientes en los sectores minorista, de bienes de consumo envasados ​​y relacionados con la alimentación, con un fuerte crecimiento en el transporte y los servicios.

Gobierno de datos maestros de SAP: la oferta de SAP se puede implementar en las instalaciones o en la nube y es compatible con todos los dominios de datos maestros y estilos de implementación. Su hoja de ruta se centra en la evolución de las integraciones de datos maestros y las tecnologías nativas de la nube.

Semarchy xDM: Semarchy utiliza el aprendizaje automático para la administración y el emparejamiento avanzado, la supervivencia y la clasificación. Cuenta con una interfaz de usuario fácil de usar. Sus operaciones se centran en Europa, Oriente Medio y África (EMEA).

Tibco EBX: esta solución gestiona el flujo de trabajo, la calidad de los datos y las aplicaciones específicas de la función. Está diseñado para autoservicio. En enero de 2021, Tibco adquirió el proveedor de soluciones de análisis y gestión de datos Information Builders.

Salarios de MDM

Estos son algunos de los puestos de trabajo más populares relacionados con MDM y el salario promedio para cada puesto, según datos de PayScale (según datos de Estados Unidos):

Analista de procesos de negocio: 51 mil- 106 mil dólares
Gerente de procesos comerciales: $ 67K- $ 138K
Analista de gestión de datos: $ 45K- $ 91K
Consultor de gestión de datos: $ 45K- $ 118K
Especialista en gestión de datos: $ 39K- $ 103K
Administrador de datos: $ 40K- $ 83K
Analista de datos maestros: $ 50K- $ 77K

Thor Olavsrud, CIO.com