Los datos maestros renuevan su importancia en empresas con estrategias de IoT en marcha o una mayor actividad en la nube. Pero, para que un programa de Master Data Management tenga éxito es preciso que sea capaz de afectar positivamente las métricas, como el tiempo requerido para incorporar un nuevo cliente o para procesar un cambio de dirección en múltiples productos. Los datos maestros pueden considerarse también parte del triunfo de la organización cuando hacen posible la generación de nuevos procesos, como la capacidad de sugerir productos a los clientes actuales durante las llamadas de servicio.
Sin embargo, como dice Gartner en su informe acerca de las 4 razones por las que puede fallar un programa de Master Data Managament y cómo evitar estos errores; no siempre se consigue alinear la iniciativa MDM con los objetivos de negocio y esa falta de vínculos directos entre ambas puede perjudicar a la inversión en proyectos de datos maestros, puesto que la gerencia pierde la motivación al no ver la relación entre un programa de master data y su propósito empresarial.
Los desafíos y planteamientos que llevan a distintas empresas, de sectores diferentes, a adoptar MDM pueden ser muy variados. Cada una de ellas tiene sus propios objetivos y procesos únicos que presentan necesidades muy específicas.
Precisamente por eso es preciso encontrar un proveedor de soluciones con la mentalidad correcta, que tenga experiencia en la industria y entienda que lo primero y más importante es resolver problemas de negocios y no problemas de datos.
El futuro de la gestión de datos maestros radica en una mentalidad más centrada en el negocio y sus objetivos. Para realmente extraer valor de una implementación de MDM, las organizaciones deben centrarse menos en las últimas tendencias tecnológicas y más en el resultado empresarial que intentan lograr.
En una encuesta de McKinsey & Company (“The need to lead in data and analytics”):
Y es que, si no se alinea a MDM con los impulsores del negocio surgirán múltiples barreras para el éxito de cualquier proyecto de datos maestros; algo que no sucedería si se entiende el verdadero fin de la gestión de master data, ya que entonces sería posible vincular el programa MDM con iniciativas empresariales clave e impulsar la integración entre MDM y tecnologías avanzadas como aprendizaje automático, análisis avanzado e IoT para entregar valor adicional a la empresa.
Un primer paso en esta dirección puede ser el recurrir a soluciones MDM multidominio para establecer vínculos cruciales entre productos, clientes, proveedores, socios y empleados. De este modo, las decisiones estratégicas se pueden tomar sobre una base de información holística y confiable, que contribuye a agilizar los procesos de negocio en toda la empresa.
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Muchas de estas nuevas iniciativas de datos maestros tienen lugar en el cloud y, por eso, hay que aceptar que el lugar donde se almacenan los datos, ya sea en entornos locales o en la nube, no debería afectar la forma en que la solución MDM gestiona los datos.
Una solución MDM verdaderamente avanzada debe proporcionar un modelado de datos multidominio flexible para que los tipos y estructuras de datos existentes y futuros, independientemente de la fuente (que no necesita ser conocida por los usuarios de negocio) se puedan gestionar y poner a disposición de la empresa.
En los próximos meses veremos cómo aumentan las opciones de implementación mediante servicios de infraestructura de aplicaciones en la nube, que se llevan a cabo aprovechando un modelo de plataforma como servicio (PaaS), para entregar a las organizaciones ventajas de coste y escalabilidad, que proporcionan una escala simple a demanda y reducen los requisitos de soporte de infraestructura.
El entorno de mercado está cambiando, la empresa se transforma y la manera de enfocar la gestión de datos maestros necesita actualizarse. ¿Ya tienes un plan?