Retos del Master Data Management

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Retos del Master Data Management

  • ¿Qué es el MDM?

Los Datos Maestros son aquellos datos que proporcionan un contexto a los datos transaccionales, dotándoles de una descripción funcional y convirtiéndolos así en conocimiento. Su principal objetivo es gestionar la compartición de datos reduciendo los riesgos asociados a la redundancia de datos y asegurando así la calidad de los mismos.

El MDM (Master Data Management) consiste en el control sobre los valores de esos datos maestros y sus identificadores, que permiten un uso consistente, a través de los sistemas, de los datos más precisos y oportunos sobre las entidades esenciales del negocio.

Los retos a los que se enfrenta el Master Data Management aplican de igual forma a cualquier sector de actividad, ya sea industrial, bancario, asegurador, de telecomunicaciones o incluso público y de la salud. No obstante, cada uno de los sectores tiene unos desafíos específicos de acuerdo a la naturaleza de su actividad.


  • Desafíos del MDM por sector

Un claro ejemplo lo encontramos en el sector industrial, especialmente en aquellas organizaciones que trabajan con diversas fábricas y unidades de negocio distribuidas por la geografía. Poder establecer nexos entre todas ellas, únicamente es posible mediante la implantación de un programa de MDM capaz de establecer los criterios únicos de todos aquellos datos comunes. Es decir, estandarizar un único listado de proveedores, otro de clientes, codificar los diferentes materiales empleados, definir el maestro organizativo de la corporación, etc. fomentando el lenguaje común en todas ellas. Gracias a ello, se puede extraer el valor real de los datos, ya sea para obtener visualizaciones fiables sobre el rumbo de la empresa o para llevar a cabo acciones comerciales enfocadas al aumento de la producción.

Si focalizamos en el sector del Oil & Gas, uno de los que más se habla últimamente, tiene retos que van más allá de los habituales. Aquí, cobra mucha importancia la gestión de la cadena de valor que incluye el upstream, cómo extraer el petróleo del subsuelo, el midstream, cómo llevar el petróleo hasta las refinerías, y el downstream, cómo generar el producto refinado, cómo distribuirlo y cómo mantener un inventario de productos que no termina en las estaciones de servicio. Y es que la industria química mantiene otra cadena de transformación que termina en multitud de productos de los que muchos utilizamos en el hogar.

La gestión de datos maestros es clave en un proceso industrial e identificar las variables críticas es fundamental para asegurar que los procesos están bien definidos y caracterizados. Los datos maestros se convierten en un punto único de acceso a datos y, mediante las iniciativas de democratización de datos, todos los usuarios de negocio pueden acceder al conocimiento del funcionamiento de la empresa y a los datos más relevantes utilizados para caracterizar el negocio.

Otro ejemplo relevante sucede en el sector bancario, donde el MDM gira fundamentalmente en torno a tres retos claros. Por un lado, encontramos el cumplimiento normativo, que impulsa la adopción de políticas y estándares enfocadas a disponer de información fiable. Por otro, la adecuación al cambio en procesos de fusión y adquisición, tan al día en los últimos años, permitiendo que cuando estos se materializan, se pueda disponer de una visión única de los clientes, lo que automáticamente nos lleva al tercer reto, común en la gran mayoría de organizaciones, que es precisamente la generación de negocio a partir de esa visión única. Por la naturaleza del sector, los datos de clientes proceden de diversos canales y, gracias al MDM, esquivamos esos silos informacionales para obtener esa visión.

Por su parte, en cualquier administración pública, es evidente la importancia del MDM a la hora de tener una visión alineada de todas ellas, ya sea en cuanto a ciudadanos, empleados, turistas, inmigración, etc. Precisamente, la Oficina del Dato, impulsada desde la Secretaría de Estado de Digitalización e IA, nace con el reto de dinamizar la compartición, la gestión y el uso de los datos a lo largo de los sectores productivos bajo lo que se denomina como economía del dato, y es ahí donde el MDM adquiere un papel fundamental.


  • Ejemplo de datos maestros

El ejemplo más común cuando hablamos de Datos Maestros, lo encontramos a nivel comercial en la obtención de la visión única del cliente, obteniendo los maestros de contactos, de clientes, de proveedores, etc. enfocados a poder llevar a cabo segmentaciones.

Sin embargo, para entender mejor la importancia del MDM, exponemos algunos ejemplos clave en el proceso de upstream, midstream y downstream comentado anteriormente en referencia al sector Oil & Gas:

  • La clasificación del petróleo: podrá realizarse según el contenido de azufre, según el origen geográfico o según la densidad. Cada uno de estas variables serán datos a gobernar y a asegurar que se informan correctamente en los sistemas transaccionales antes de liberarlos por las tuberías de los sistemas de información.
  • El proceso de refinoque identifica las características del producto refinado y que se define por la proporción de hidrocarburo mezclado con azufre, nitrógeno u oxígeno. Cada uno de los sensores que interviene en los procesos de refino forman parte de los elementos de datos maestros que requieren atención y análisis constante para monitorizar valores fuera de rango, ausencia de mediciones, etc.
  • El volumen y el tipo de productosque se obtienen de una refinería: keroseno, combustibles diésel para uso particular o industrial, las parafinas, los lubricantes, el petróleo coke o el utilizado para asfaltar. Los códigos de producto, las cantidades obtenidas, los volúmenes producidos, vendidos y almacenados, etc. son datos maestros.
  • Los datos utilizados por los ingenieros de las plantas, los laboratorios y en los procesos de controlde la refinería incluyen los valores de los sensores, la información histórica, las simulaciones para optimizar producción, la caracterización de los tanques, etc. En todo este proceso emergen datos clave para construir datos maestros.
  • Los sistemas de transporteutilizados para distribuir los productos refinados. Conocer y gestionar cómo se mueven los productos a través de tuberías, barcos, ferrocarril o carretera son sistemas de monitorización en los que también hay datos maestros fundamentales.
  • Los sistemas de almacenamientotambién identifican datos maestros. Además de la jerarquía asociada a la organización: refinería, unidades de refino o de química y torres de destilación, por ejemplo, también aparecen los sistemas de almacenamiento. La tipología de almacenes en función del tipo de material, del transporte utilizado y de los productos registrados

Además, en la comercialización los procesos son similares a otros sectores y son elementos claves la ficha del cliente, la ficha del punto de venta, el desarrollo de productos y la caracterización de los procesos B2B o B2C.

Por último, existen áreas transversales que son comunes a otros sectores de actividad y que también impactan en la definición de datos maestros: gestión al accionista, gestión financiera, recursos humanos, procesos de compras, tecnologías de la información y la seguridad de las contratas, etc.

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  • Gobierno de Datos Maestros

A la hora de desarrollar un programa de MDM, no debemos dejar de lado su meta principal: asegurar la compartición de estos a través de las aplicaciones empresariales una vez se asegure su calidad, consistencia, vigencia y autoridad. Por ese motivo, debe seguir unos principios rectores:

No debemos caer en el error, desafortunadamente frecuente, de pensar que un sistema o producto determinado gestionará por sí solo nuestros datos maestros. Si bien es cierto que las aplicaciones MDM facilitan esa gestión, sólo mediante la combinación de procesos, tecnología y personas aseguraremos su éxito. Antes de adoptar ninguna decisión, debemos evaluar los requerimientos que necesitará nuestra organización, mediante actividades como la identificación de:

Una vez identificados e inventariados los datos maestros, hay que asegurar que la actualización y mantenimiento es correcto, a través de los mecanismos de gobierno. Además de asegurar que los sistemas transaccionales registran correctamente la información, que los procesos de transformación y carga se realizan sin incidencias, también hay que hacer más tareas. Por ejemplo, en el caso de que existan carencias o necesidades de información adicional se puede recurrir a enriquecer las fuentes de información.

Algunos ejemplos típicos para enriquecer información son los códigos postales, los listados de municipios, ciudades o países, etc. Y, en general, identificar y marcar procesos de estandarización para asegurar que los datos maestros cumplen los requerimientos marcados. También sucede con los datos de los clientes y referencias públicas que se pueden obtener de terceros como pueda ser el CNAE, que suele ser crítico para el proceso de segmentación de clientes en cualquiera de los sectores de actividad.

Y por qué no, también los datos creados por un área de negocio pueden ser un catálogo de referencia válido para otras áreas. La construcción de procesos para centralizar la información utilizando, por ejemplo, datos con suficiente calidad y que proceden de áreas transversales, es una tarea para presentar en el Comité de Gobierno del dato y tomar decisiones para optimizar procesos y maximizar beneficios con datos válidos.

El inventario de datos maestros se puede obtener avanzando por diferentes líneas de trabajo que emanan del Gobierno del dato, tal y como muestra la rueda de DAMA. Por ejemplo, una iniciativa de Calidad del dato permitiría conocer qué variables requieren atención y podrían formar parte del inventario de datos maestros. También cualquier iniciativa de visualización permitirá identificar las variables clave que se representan y a partir de ahí definir datos maestros. En el caso de la construcción del glosario de conceptos serán los datos asociados a los conceptos los posibles candidatos a formar parte del inventario de datos maestros.

No obstante, también hay que recoger todas las visiones asociadas a los datos. Para un área de negocio, el catálogo de productos puede tener poca granularidad mientras que en otra se llega al nivel máximo de detalle. El caso más típico también es la definición de un cliente que puede ser el que consume, el que consume con frecuencia mensual o el que produce márgenes por encima de determinado porcentaje. Todas las caracterizaciones son válidas y todos los datos necesarios para responder al objetivo serán datos maestros.


  • Métricas

Para finalizar, se incluyen algunas métricas que demandan disponer de datos maestros y, por lo tanto, de construir iniciativas de Gobierno del dato:

  • Volumen de ahorro de costes por realización de tareas de optimización de procesos.
  • Volumen de ingresos por operaciones de trading.
  • Número de clientes, ingresos por cliente, márgenes por cliente (B2B / B2C).
  • Inventario y valoración de activos.
  • En industrias, número de accidentes, número de días sin accidentes, etc.
  • Margen en procesos de diversa naturaleza.
  • Porcentajes de consumo de información.
  • Ahorro de costes.
  • Volúmenes de consumo para la evaluación de la compartición de datos.

En conclusión, la aplicación de MDM es un reto organizacional que requiere de una gestión del cambio, al igual que cualquier iniciativa relacionada con el gobierno del dato, pero que es capaz de generar innumerables beneficios asociados a la compartición, estandarización y mejora de la calidad de los datos empresariales.


Grupo de trabajo Master & Reference Data:

Marcos López

Juan Mañes



Acerca de
 DAMA España:

DAMA España es el capítulo español de la International Data Management Association, la principal organización internacional para profesionales de la gestión de datos.

El Capítulo español está activo desde marzo de 2019. Nuestra misión es la de promover y facilitar el desarrollo de la Cultura de Gestión de Datos e Información en España.

Respecto a la visión de DAMA España, queremos ser el referente para organizaciones y profesionales en la Gestión de Datos e Información en nuestro país, para encontrar y aportar recursos, información, formación, educación y conocimiento en la materia.

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