MDM: visión única, eficiencia y calidad de datos

¿Qué sucede cuando cada área de negocio es la responsable de sus propias elecciones tecnológicas? ¿O cuando la expansión de la empresa implica la adquisición de nuevas unidades procedentes de ubicaciones geográficas distintas? Lo que ocurre en estos casos es que la calidad de datos es la primera en resentirse, al faltar la visión única y complicarse la conciliación de datos maestros en toda la empresa.

Las raíces maestras en los problemas de calidad de datos

Un estudio de TDWI "Master Data Management: Consensus-Driven Data Definitions for Cross-Application Consistency" pone de relieve la importancia de la gestión de datos maestros en la resolución de cuestiones relacionadas con la mala calidad de los datos. En concreto, revelan que:

• El 83% de las organizaciones han sufrido problemas debido a la mala calidad de los datos maestros.

• Al mismo tiempo que el 54% de ellas afirmó haber disfrutado de los beneficios derivados de un MDM adecuado.
  
  

Estos problemas tienen repercusiones tanto en el área de IT, como en el área de negocio y se concretan en la aparición de ineficiencias en la organización que pueden tomar cualquiera de las siguientes formas:

• Imprecisiones en la información que afectan al reporting, al análisis y a la toma de decisiones.

• Retrasos en el lanzamiento de nuevos productos y servicios.

• Insuficiente calidad en el servicio al cliente, que disminuye su nivel de satisfacción y complica la retención.

• Limitaciones en la gestión y el gobierno de datos.

• Visibilidad reducida para el linaje de datos.

• Falta de comprensión de los homónimos de los datos maestros.
  
  
  

La forma de conseguir que las cuestiones de data quality vuelvan a su cauce y que se minimicen las pérdidas de eficiencia que la disparidad de perspectivas causa, es trabajar la gestión de datos maestros (MDM).

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Cómo mejorar la calidad de datos a través de MDM

Master data management, más allá de servir como mero soporte de las acciones de gobierno de datos, es el medio para lograr:

• El ahorro de costes efectivo.

• La minimización de deficiencias operativas en el largo plazo.

• La consecución de una visión única en base a los datos de productos, clientes y proveedores.

• El aumento de fiabilidad de la información, que repercute en el reporting y permite adquirir una mejor visibilidad del desempeño financiero.

• La detección prematura de deficiencias y áreas de riesgo.

• La optimización del servicio al cliente.
  
  

Las ofertas, capacidades y tecnología en materia de Master Data Management han aumentado considerablemente, a la vez que se ha producido el despertar de cada vez más negocios, que toman conciencia de la relevancia de la gestión de datos maestros para preservar la calidad de datos y mantenerla dentro de unos niveles aceptables.

Sin embargo, la variedad de enfoques no debe causar confusión. En temas de MDM hay que tener las cosas claras, saber que la calidad de datos ha de jugar un papel clave y centrarse en hacer frente a los desafíos que se plantean en la planificación, diseño, implementación y mantenimiento de la gestión de datos maestros; incluyendo el análisis y perfilado de datos, la limpieza y enriquecimiento de datos, el seguimiento de la calidad de los datos, la gestión de metadatos y, por supuesto, la transformación, acceso y entrega de datos.