El valor de la gestión de datos

7 factores críticos de éxito en un proyecto de gestión datos maestros

Publicado el 12/06/17 21:00

Si estás buscando conocer cuáles son los factores críticos de éxito de un proyecto de gestión de datos maestros, es muy posible que estés en las primeras etapas de implantación de un proyecto MDM.


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Créditos fotográficos: SergeyNivens

Debes tener en cuenta que la confusión acerca de cómo poner en práctica un proyecto de gestión de datos maestros puede tener consecuencias drásticas. Nuestra recomendación es que siempre bases tus decisiones en la experiencia y consejos de líderes y partners especializados en este tipo de tecnología. Ellos conocen esos factores críticos de éxito y son capaces de ver de inmediato cómo el MDM puede transformar tu empresa para conseguir extraer y crear valor a través de los datos de que dispone.

 

Guía gratuita: "Data Management: La gestión de datos eficaz" 

 

Factores críticos de éxito para proyectos de MDM

Si nunca has implementado MDM, tus nociones preconcebidas pueden convertirse en un obstáculo fundamental para la obtención de beneficios, y eso afectaría el negocio. Para asegurar una implantación exitosa de MDM en tu empresa, deberías contar con la experiencia de tu partner de confianza y tener en cuenta los siguientes factores críticos de éxito:

  1. Información de calidad: los datos maestros deben ser completos, exactos y no contener duplicidades. De lo contrario, ni cumplen con el propósito de implementar MDM, ni son rentables. El perfilado de datos puede ser la mejor forma de evaluar la calidad de la información de forma previa a una migración de datos. Además, es preciso definir un plan que permita llevar a cabo un control de calidad continuo, que, a través del desarrollo de un programa de aseguramiento de la calidad de los datos permita mantener la coherencia de la información en el presente y el futuro.
  2. Seguridad y escalabilidad: aplicado al repositorio de la información, se trata de uno de los factores críticos de éxito que más deben ser tenidos en cuenta en un entorno de MDM Cloud. Proteger los datos de ataques, mantener ciertos estándares de seguridad y entender que, debido a que el modelo de datos puede requerir futuras modificaciones, es conveniente tener un repositorio lo suficientemente flexible, son mejores prácticas que no pueden dejarse de aplicar.
  3. Gestión y apoyo del personal: todos los involucrados en el proceso deben comprometerse con el éxito del proyecto de MDM. La gestión de datos maestros es una responsabilidad compartida que necesita el soporte de las políticas de un buen gobierno y de perfiles como los propietarios de los datos, para lograr la exhaustividad que una iniciativa de esta importancia requiere.
  4. No confundir CRM con MDM: aunque cada vez existen más software CRM que incorporan capacidades de MDM; muchas veces, esta forma de implementar la gestión de datos maestros no es suficiente, ya que se deja de lado un aspecto tan relevante como es la calidad general de los datos maestros.
  5. Garantizar la integración de datos: además de mantener rigurosos estándares de calidad, para poder minimizar la aparición de problemas y lograr impulsar la agilidad del proceso, las acciones de consolidación de datos y las de traslado de la información a un repositorio maestro deben ser eficientes.
  6. Definir un plan de gobierno de datos: los datos son un activo que merece ser gestionado de manera centralizada. Su valor y potencial quedaría constreñido si, al entender que, por su propia naturaleza, los datos maestros implican la propiedad compartida y ello autoriza a que cada usuario gestione su propia parte del conjunto. Data governance es en sí mismo uno de los factores críticos de éxito para cualquier proyecto de MDM.
  7. Diferenciar entidad de independencia: el objetivo de la gestión de datos maestros es eliminar las barreras que impiden a los usuarios acceder a los activos de datos limpios y de alto valor. El último de los factores críticos de éxito consistiría en no crear otro silo de información, aunque se tienda a interpretar que el sistema MDM constituye otra base de datos. Porque el Master Data Management es mucho más que eso.

 

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Temas: Master Data Management