Los retos de una eficaz gestión de datos maestros

Implementar soluciones de Master Data Management o MDM significa dar un paso decisivo para la unificación y consolidación de los datos críticos de la organización, con el fin de lograr un acceso fiable a los mismos y, en fin, obtener una mejora de las operaciones de forma global.

Sin embargo, las estrategias MDM no siempre son todo lo exitosas que debieran, en cuyo caso resulta complicado o directamente imposible hacer de los datos un valor de negocio. Además de optar por unos u otros modelos, es clave afrontar cualquier obstáculo que pueda traducirse en un aumento de la complejidad de la gestión de los datos. 

Afrontar con éxito los retos de un Master Data Management, en efecto, es fundamental para lograr una acertada estrategia de gestión de datos mestros. De otro modo, los proyectos de MDM resultarán fallidos o, en el mejor de los casos, presentarán deficiencias que derivarán en un bajo rendimiento.

Algunos de los principales desafíos en la gestión de datos maestros

Las soluciones de MDM son grandes aliados por su capacidad de ejecución y resultados, pero la gestión de datos maestros abarca un conjunto de factores mucho más amplio. Como es lógico, no es posible encontrar una "bala de plata" técnica que evite todas las dificultades a la hora de hacer realidad el proyecto.

Más allá de la idoneidad de unas u otras soluciones, culminarlo según lo esperado exige realizar un enfoque adecuado. En la práctica es habitual cometer errores que impidan avanzar adecuadamente y, como consecuencia de ello, los resultados en modo alguno serán los esperados. 

Gartner subraya esta problemática tanto del lado de una implementación tradicional como cuando se utilizan modernos softwares. Si bien éstos son mucho más ventajosos que los métodos convencionales, los motivos que explican el fracaso del proyecto son ajenos a ellos.

¿Dónde están los principales desafíos? La experiencia nos dice que la falta de objetivos claros y de una estrategia de información demuestran ser las dos barreras más importantes a la hora de llevar a cabo un programa de gestión de datos maestros que realmente demuestre su utilidad.

Otras causas que pueden llevarnos a un decepcionante resultado aluden a malas prácticas relacionadas con la ausencia de un business sponsor, de un data governance y/o de una pobre calidad de los datos.

A su vez, una organización precisa tener el necesario nivel de madurez para poder implementar un programa de MDM. Sus estrategias y aplicación no son una cuestión exclusiva del departamento de TI, ya que también es imprescindible la implicación de quienes utilizarán estos datos con respecto a aspectos tan esenciales como el gobierno de datos y su supervisión. 

La mera creación de un repositorio principal no constituye el final del proceso de MDM, ni mucho menos garantiza que los usuarios potenciales puedan ser servidos a través del repositorio. Entre otros requisitos, el proyecto exige entender las expectativas de los usuarios antes de diseñarlo y construirlo. O, por ejemplo, la sincronización de los datos con los sistemas de origen, siempre dentro de un planteamiento que busca el valor de negocio a partir de la información que podamos obtener a partir de aquellos. 

Es decir, los datos maestros no nos proporcionan una única fuente de verdad, sin más, sino que además nos da acceso a una información coherente obtenida a partir de esos datos compartidos. Su valor, por lo tanto, depende del establecimiento de un enfoque de utilización de datos y residirá no solo en su confiabilidad, consistencia y calidad de los datos, sino también en ofrecer una visión compartida de los mismos, capaz de responder a las distintas necesidades de sus usuarios. 

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