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Gestión de datos maestros: ¿cómo asegurar su calidad?

La gestión de datos maestros (MDM, por sus siglas en inglés, «Master Data Management”) es un enfoque integral para gestionar y centralizar los datos esenciales de una organización. Esta disciplina asegura que la información crítica sobre productos, proveedores y clientes sea precisa y esté fácilmente disponible para todas las funciones empresariales.

El objetivo de la gestión de datos maestros es asegurar la uniformidad, precisión, control y consistencia de estos datos a lo largo de toda la organización, lo cual se logra mediante la implementación de procesos, políticas, estándares y herramientas tecnológicas específicas. La calidad de los datos es fundamental en este proceso, ya que garantiza la fiabilidad y utilidad del registro maestro.

Desde nuestra experiencia en el ámbito de la calidad en la gestión de datos maestros, cualquier iniciativa en este ámbito, para que sea exitosa, implica abordar el tema con una mirada integradora.

Existen tres dimensiones que componen esa vista global, que son: personas, procesos y tecnología. Todas están interrelacionadas y son cruciales para dar cumplimiento a las demandas comerciales sobre la calidad de los datos. Analicemos brevemente cada dimensión:

  • Personas: cuando hablamos de la empresa, tenemos que considerar que es importante gestionar los roles y responsabilidades de las personas en la gestión de los datos de datos, así como también de la promoción de una cultura basada en datos, clave para el compromiso de la organización en la consecución de cualquier estrategia basada en datos de calidad para la toma de decisiones.
  • Procesos: el simple enunciado de responsables de datos no asegurará la calidad de los datos. La organización deberá hacer un trabajo profundo identificando puntos de dolor, aplicando procesos de mejora y adoptando mejores prácticas en todo el ciclo de calidad de los datos.
  • La tecnología: gestionar grandes volúmenes de datos no es tarea sencilla, apoya a las personas en sus procesos a través de funciones de software y la arquitectura de TI necesaria.

Como siempre decimos, cuando se trata de mejorar la calidad de los datos, es crucial que las organizaciones impulsen una cultura data-driven, que reconozca los datos como un factor de crecimiento organizacional, y como un activo clave para generar información valiosa para el negocio, la toma de decisiones y, en consecuencia, su monetización. Una verdadera cultura de datos se antepone a la estrategia de datos, la envuelve y es custodia de su cumplimiento. En este sentido, es de suma importancia determinar quiénes son los guardianes de la calidad de datos en la organización y que roles, tareas y responsabilidades tiene cada uno en relación a los datos. Existen diversas clasificaciones, pero podemos simplificarlas en tres categorías principales:

  • los propietarios de los datos, quienes son responsables de definir las reglas de negocio, las políticas y los estándares para los datos, así como de otorgar acceso y permisos a los usuarios de datos
  • los administradores de datos, que son los responsables de garantizar la calidad, seguridad y usabilidad de los datos, definir reglas, planificar requisitos, coordinar la entrega, verificar la calidad operativa, gestionar la infraestructura tecnológica y proteger el acceso a los datos
  • los usuarios de datos, que tienen acceso a datos confiables, necesarios para realizar su trabajo.

La mayoría de las empresas que gestionan datos como activos críticos son conscientes de la importancia de mantener la calidad de los datos y aplican prácticas continuas para garantizarla. Estas prácticas constituyen un ciclo de calidad de datos, que incluye análisis, limpieza, validación, enriquecimiento y deduplicación en tiempo real, asegurando un registro de datos único y fiable. El ciclo de calidad de datos comprende varias etapas:

  • Definición de objetivos y métricas: Se establecen los objetivos de calidad de los datos según las necesidades del negocio. Es crucial entender qué datos analizar, la importancia de su integridad y los atributos necesarios para la completitud. Definir dominios de datos como «cliente» es esencial.
  • Análisis del estado actual: Se evalúa la condición actual de los datos mediante preguntas sobre sus valores, validez y precisión.
  • Acciones correctivas y preventivas: Aplicación de soluciones de limpieza, validación y enriquecimiento de datos maestros para mantener los estándares definidos. El enriquecimiento puede incluir la adición de datos geográficos o información sociodemográfica.
  • Monitoreo y verificación continua: Supervisión constante de los datos para asegurar su calidad y protección continua.

Estas etapas aseguran que los datos maestros sean precisos, completos y útiles para los sistemas y procesos comerciales. La mayoría de las tecnologías actuales están diseñadas para soportar el ciclo de calidad de los datos, ofreciendo funcionalidades detalladas para ayudar a los usuarios en sus procesos. La mejor forma de asegurar una alta calidad de datos es integrar las fases del ciclo de calidad en los procesos operativos y asignarlas a roles específicos. Las herramientas de calidad de datos proporcionan:

  • Perfilado de datos
  • Limpieza y estandarización de datos
  • Eliminación de registros duplicados
  • Interfaces y flujos de trabajo específicos para usuarios
  • Integración y sincronización de las herramientas de calidad de datos con plataformas existentes
  • Enriquecimiento de variables de datos
  • Distribución y sincronización con almacenes de datos.
  • Definición de métricas de calidad de datos
  • Informes y paneles de control.

Estas funciones resumen la gama de capacidades que ofrecen las herramientas modernas para la gestión y calidad de datos maestros. Cada organización debe definir y priorizar las funciones más relevantes y de mayor impacto según sus necesidades específicas. En el mercado actual existen distintas herramientas de gestión de datos maestros y calidad de datos. Merlin es la única plataforma en Latinoamérica que normaliza, valida, deduplica y enriquece datos en tiempo real, integrándose fácilmente en las infraestructuras y sistemas existentes.

La gestión de datos maestros (MDM, por sus siglas en inglés, «Master Data Management”) es un enfoque integral para gestionar y centralizar los datos esenciales de una organización. Esta disciplina asegura que la información crítica sobre productos, proveedores y clientes sea precisa y esté fácilmente disponible para todas las funciones empresariales.

El objetivo de la gestión de datos maestros es asegurar la uniformidad, precisión, control y consistencia de estos datos a lo largo de toda la organización, lo cual se logra mediante la implementación de procesos, políticas, estándares y herramientas tecnológicas específicas. La calidad de los datos es fundamental en este proceso, ya que garantiza la fiabilidad y utilidad del registro maestro.

Desde nuestra experiencia en el ámbito de la calidad en la gestión de datos maestros, cualquier iniciativa en este ámbito, para que sea exitosa, implica abordar el tema con una mirada integradora.

Existen tres dimensiones que componen esa vista global, que son: personas, procesos y tecnología. Todas están interrelacionadas y son cruciales para dar cumplimiento a las demandas comerciales sobre la calidad de los datos. Analicemos brevemente cada dimensión:

  • Personas: cuando hablamos de la empresa, tenemos que considerar que es importante gestionar los roles y responsabilidades de las personas en la gestión de los datos de datos, así como también de la promoción de una cultura basada en datos, clave para el compromiso de la organización en la consecución de cualquier estrategia basada en datos de calidad para la toma de decisiones.
  • Procesos: el simple enunciado de responsables de datos no asegurará la calidad de los datos. La organización deberá hacer un trabajo profundo identificando puntos de dolor, aplicando procesos de mejora y adoptando mejores prácticas en todo el ciclo de calidad de los datos.
  • La tecnología: gestionar grandes volúmenes de datos no es tarea sencilla, apoya a las personas en sus procesos a través de funciones de software y la arquitectura de TI necesaria.

Como siempre decimos, cuando se trata de mejorar la calidad de los datos, es crucial que las organizaciones impulsen una cultura data-driven, que reconozca los datos como un factor de crecimiento organizacional, y como un activo clave para generar información valiosa para el negocio, la toma de decisiones y, en consecuencia, su monetización. Una verdadera cultura de datos se antepone a la estrategia de datos, la envuelve y es custodia de su cumplimiento. En este sentido, es de suma importancia determinar quiénes son los guardianes de la calidad de datos en la organización y que roles, tareas y responsabilidades tiene cada uno en relación a los datos. Existen diversas clasificaciones, pero podemos simplificarlas en tres categorías principales:

  • los propietarios de los datos, quienes son responsables de definir las reglas de negocio, las políticas y los estándares para los datos, así como de otorgar acceso y permisos a los usuarios de datos
  • los administradores de datos, que son los responsables de garantizar la calidad, seguridad y usabilidad de los datos, definir reglas, planificar requisitos, coordinar la entrega, verificar la calidad operativa, gestionar la infraestructura tecnológica y proteger el acceso a los datos
  • los usuarios de datos, que tienen acceso a datos confiables, necesarios para realizar su trabajo.

La mayoría de las empresas que gestionan datos como activos críticos son conscientes de la importancia de mantener la calidad de los datos y aplican prácticas continuas para garantizarla. Estas prácticas constituyen un ciclo de calidad de datos, que incluye análisis, limpieza, validación, enriquecimiento y deduplicación en tiempo real, asegurando un registro de datos único y fiable. El ciclo de calidad de datos comprende varias etapas:

  • Definición de objetivos y métricas: Se establecen los objetivos de calidad de los datos según las necesidades del negocio. Es crucial entender qué datos analizar, la importancia de su integridad y los atributos necesarios para la completitud. Definir dominios de datos como «cliente» es esencial.
  • Análisis del estado actual: Se evalúa la condición actual de los datos mediante preguntas sobre sus valores, validez y precisión.
  • Acciones correctivas y preventivas: Aplicación de soluciones de limpieza, validación y enriquecimiento de datos maestros para mantener los estándares definidos. El enriquecimiento puede incluir la adición de datos geográficos o información sociodemográfica.
  • Monitoreo y verificación continua: Supervisión constante de los datos para asegurar su calidad y protección continua.

Estas etapas aseguran que los datos maestros sean precisos, completos y útiles para los sistemas y procesos comerciales. La mayoría de las tecnologías actuales están diseñadas para soportar el ciclo de calidad de los datos, ofreciendo funcionalidades detalladas para ayudar a los usuarios en sus procesos. La mejor forma de asegurar una alta calidad de datos es integrar las fases del ciclo de calidad en los procesos operativos y asignarlas a roles específicos. Las herramientas de calidad de datos proporcionan:

  • Perfilado de datos
  • Limpieza y estandarización de datos
  • Eliminación de registros duplicados
  • Interfaces y flujos de trabajo específicos para usuarios
  • Integración y sincronización de las herramientas de calidad de datos con plataformas existentes
  • Enriquecimiento de variables de datos
  • Distribución y sincronización con almacenes de datos.
  • Definición de métricas de calidad de datos
  • Informes y paneles de control.

Estas funciones resumen la gama de capacidades que ofrecen las herramientas modernas para la gestión y calidad de datos maestros. Cada organización debe definir y priorizar las funciones más relevantes y de mayor impacto según sus necesidades específicas. En el mercado actual existen distintas herramientas de gestión de datos maestros y calidad de datos. Merlin es la única plataforma en Latinoamérica que normaliza, valida, deduplica y enriquece datos en tiempo real, integrándose fácilmente en las infraestructuras y sistemas existentes.

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