Nota: este blog es la tercera parte de una serie de tres. Si lo desea, consulte los blogs anteriores en los que hablamos de la necesidad de una gestión de datos sistemática y centralizada, así como de la gestión de datos maestros con gran detalle.
Estamos aquí – el final de la serie. Y esto nos lleva a la discusión más importante de la serie: Qué enfoque elegir entre la calidad de los datos y la gestión de los datos maestros. Aunque, ahora que hemos visto ambos enfoques con gran detalle, es bastante obvio que estas dos disciplinas están muy integradas entre sí. De hecho, a menudo se cree que la calidad de los datos es el principal motor y subproducto de las iniciativas de MDM. Pero aun así, cuando estas soluciones se empaquetan y se venden como herramientas, es imprescindible conocer las áreas y capacidades que se solapan, para poder elegir la solución adecuada para su negocio.
DQM y MDM: complementos y no opuestos
Uno de los conceptos más importantes para empezar es que la calidad de los datos y la gestión de los datos maestros no son opuestos entre sí, sino que son complementarios. Las soluciones MDM contienen algunas capacidades adicionales además de las funciones de gestión de la calidad de los datos.
Esto hace que el MDM sea una solución más compleja y que requiere más recursos para su implantación, algo que hay que tener en cuenta a la hora de elegir entre los dos enfoques.
Comparación de las capacidades de MDM y DQM
Hay una veintena de características o capacidades que las herramientas de gestión de datos suelen tener o no tener. Vamos a comparar una solución típica de MDM y DQM con estas capacidades.
Tenga en cuenta que esto puede no ser cierto para todas las soluciones MDM/DQM que existen, y que pueden existir excepciones. Esta comparación pone de relieve los conceptos más comunes y las diferencias entre ambos enfoques.
| No. | Capacidad | MDM | DQM | Comentarios |
|---|---|---|---|---|
| 1. | Control de uso y compartición de datos | Sí | No | |
| 2. | Control de acceso a los datos | Sí | No | |
| 3. | Flujos de trabajo de verificación de datos | Sí | No | |
| 4. | Historial de datos y gestión de registros | Sí | No | |
| 5. | Modelado de objetos de datos | Sí | No | |
| 6. | Gestión de metadatos | Sí | No | |
| 7. | Gestión de datos de referencia | Depende | No | No todas las soluciones de MDM facilitan la gestión de los datos de referencia, y la ausencia de esta función puede socavar sus esfuerzos de MDM. |
| 8. | Almacenamiento de datos | Depende | No | Las herramientas DQM suelen crear copias de tus datos que luego puedes sobrescribir/exportar a otras aplicaciones. Por otro lado, las herramientas MDM pueden tener un almacenamiento de datos para guardar los registros de datos maestros, o en algunos casos, la herramienta MDM mantiene un registro que hace referencia a los registros de datos maestros que residen en otras aplicaciones/fuentes. |
| 9. | Ingesta de datos | Sí | Sí | Se trata de la capacidad de conectarse o integrarse con una multitud de fuentes y aplicaciones. |
| 10. | Consultas y filtros de datos personalizados | Sí | Sí | |
| 11. | Creación de registros de datos | Depende | No | Las herramientas de DQM se centran más en la limpieza de los datos recogidos/creados a través de otras aplicaciones de datos. Por otro lado, las herramientas MDM que tienen su propio almacenamiento de datos permiten la creación de registros de datos, mientras que otras herramientas MDM basadas en el registro no permiten la creación de registros de datos. |
| 12. | Manipulación de datos | Sí | No | En las herramientas DQM no se pueden manipular/actualizar directamente los datos, lo que permite mantener la integridad de los mismos, mientras que en las MDM se pueden actualizar los registros de datos maestros creados mediante la consolidación de datos de otras fuentes. |
| 13. | Colaboración de datos | Depende | No | |
| 14. | Perfilado de datos | Sí | Sí | Más información sobre la elaboración de perfiles de datos en una solución DQM. |
| 15. | Limpieza y estandarización de datos | Sí | Sí | Más información sobre la limpieza y estandarización de datos en una solución DQM. |
| 16. | Cotejo de datos | Sí | Sí | Más información sobre la correspondencia de datos en una solución DQM. |
| 17. | Fusión de datos y supervivencia | Sí | Sí | Más información sobre la fusión de datos y la supervivencia en una solución DQM. |
| 18. | Sincronización de datos | Depende | No | En el caso de MDM, la sincronización de datos depende del estilo arquitectónico de MDM. |
| 19. | Análisis de datos en tiempo real | Sí | Depende | Se trata de marcar las entradas/manipulaciones de datos entrantes como no válidas o posibles duplicados. En el caso de las herramientas DQM, esto puede depender de si el proveedor ofrece una API de calidad de datos, que puede integrarse con su solución personalizada para analizar los datos en tiempo de ejecución. |
| 20. | Interfaz de usuario | Sí | Sí |
¿Cómo se empaquetan estas capacidades en las herramientas de software?
Ahora que hemos comprendido el alcance exacto de estas disciplinas y herramientas, veamos otro aspecto importante antes de tomar la decisión final. Y eso es: entender cómo los proveedores suelen empaquetar estas capacidades en sus ofertas de productos y servicios.
1. Herramientas autónomas de calidad de datos
Estas herramientas tienen más o menos las mismas características que las mencionadas anteriormente para DQM. No se conectan a otras fuentes de datos en tiempo real, por lo que estas herramientas se utilizan sobre todo para el procesamiento por lotes (que incluye el perfilado, la limpieza, la normalización, el cotejo y la fusión de datos) y, a continuación, la carga de los registros consolidados en la fuente de destino.
Algunas ventajas adicionales son:
- La forma más rápida y segura de consolidar los registros de datos.
- Es más fácil ajustar los algoritmos de concordancia y las reglas de fusión en función de la naturaleza actual de los datos (a diferencia de los MDM, en los que se aplican las mismas configuraciones a todos los registros generados a lo largo del tiempo).
- Algunas de estas herramientas vienen con diccionarios de palabras especializados que permiten encontrar palabras exactas (por ejemplo, el nombre, el segundo nombre y los apellidos) y sustituir los campos mal escritos o que faltan.
- Algunas herramientas también permiten programar las tareas de DQM y generar registros consolidados en momentos determinados.
- Especialmente útil para consolidar listas de marketing por correo electrónico, contactos y registros de clientes.
2. Integración de las funciones de calidad de datos en tiempo real
Algunos proveedores exponen las funciones de calidad de datos necesarias a través de APIs o SDKs. Esto le ayuda a integrar todas las funciones de DQM en sus aplicaciones existentes en tiempo real o en tiempo de ejecución.
Esto puede requerir algunos esfuerzos adicionales, pero algunos beneficios incluyen:
- Útil al implementar flujos personalizados (especialmente para el gobierno de los datos) que son importantes para los requisitos de su negocio.
- Puede actuar potencialmente como un cortafuegos de calidad de datos para su almacén de datos, donde se comprueba la calidad de los datos entrantes antes de entrar.
3. Solución MDM operativa
Los proveedores empaquetan las soluciones MDM de diferentes maneras, dependiendo de su propósito o uso en una organización. Uno de ellos es un MDM operativo. Este tipo de MDM se utiliza normalmente en las operaciones rutinarias de datos y está muy centrado en proporcionar una visión consolidada de los activos de datos principales a todos los que manejan datos en una organización.
Los MDM operativos suelen tener un estilo arquitectónico de coexistencia o centralizado, lo que sugiere que tienen su propio almacenamiento de datos.
4. Solución analítica de MDM
Este tipo de MDM se utiliza normalmente para fines de análisis o de inteligencia empresarial en una organización. Como no se utilizan de forma operativa, no necesitan realmente un almacenamiento de datos propio. Por ello, estilos arquitectónicos como el registro o el consolidado son más comunes en las soluciones MDM analíticas, ya que sólo apuntan a los registros de datos maestros o los envían a las aplicaciones de BI que los necesitan para su análisis.
5. Soluciones internas a medida
A pesar de las diversas soluciones de calidad de datos y gestión de datos maestros presentes en el mercado, muchas empresas invierten en desarrollar una solución interna para sus necesidades de datos personalizados. Aunque esto pueda parecer muy prometedor, las empresas suelen acabar desperdiciando un gran número de recursos – tiempo y dinero – en este proceso. El desarrollo de una solución de este tipo puede ser más fácil de aplicar, pero es casi imposible de mantener en el tiempo.
Para saber más sobre este tema, puede leer nuestro libro blanco: Por qué fracasan los proyectos internos de calidad de datos.
¿Cuál necesita? ¿MDM o DQM?
Esto nos lleva al último y último tema: cómo elegir entre una solución MDM o DQM. Y la respuesta es: depende. Aunque hasta ahora puede tener claro qué solución se adapta mejor a sus necesidades -sobre todo después de repasar las capacidades de cada una-, es posible que deba tener en cuenta los siguientes aspectos al tomar la decisión.
1. Objetivos empresariales principales
Esto es probablemente lo más importante a tener en cuenta, ya que sugiere que esta decisión depende en gran medida de la situación de su empresa. Para tomar la decisión correcta, debe conocer los objetivos y metas principales de su empresa, y el papel que desempeñan los datos para alcanzarlos. Además, puede anotar cómo se manejan las operaciones de datos en su empresa y dónde se necesita exactamente una solución de gestión de datos.
2. Marco para medir la calidad de los datos
Otro paso útil es identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la calidad de los datos. La calidad de los datos puede significar algo diferente para diferentes organizaciones. Una vez que conozca e identifique su propia definición de «calidad de datos», será más fácil saber qué solución la facilitará mejor y le ayudará a introducir, mantener y sostener la calidad de datos en sus activos de datos principales.
3. Presupuesto y tiempo que su empresa está dispuesta a invertir
En nuestro anterior blog de la serie, es posible que se haya dado cuenta de que la implantación de un MDM es un proceso bastante complejo, ya que requiere una planificación y un análisis previos en profundidad, así como la participación de las principales partes interesadas.
Tenga en cuenta el presupuesto y el tiempo que su empresa puede permitirse y está dispuesta a invertir en este proceso, en comparación con el rendimiento de la inversión. Por ejemplo, es posible que no necesite una entidad completa e independiente para la gestión de datos maestros, y una simple herramienta de calidad de datos independiente puede satisfacer sus necesidades de gestión de datos.
4. ¿Quién maneja/utiliza/requiere los datos maestros en su empresa?
Esto puede servir de punto de decisión. Es posible que muchas personas de su empresa generen o manejen activos de datos maestros, pero no todos los utilizan en sus operaciones cotidianas.
Considere este escenario como ejemplo: los registros de datos de los clientes son generados o actualizados por los representantes de ventas, los contables u otro personal operativo, pero sólo su equipo de analistas de datos los utiliza para generar informes trimestrales. En este caso, mantener un MDM completo a lo largo del tiempo puede ser demasiado para sus necesidades de uso. Simplemente, puede proporcionar a sus analistas de datos su propia herramienta personalizada de calidad de datos, que podrán utilizar para evaluar y gestionar la calidad de los datos de forma rápida y eficaz, y luego utilizarlos según sus necesidades.
Pero, por otro lado, si varios departamentos requieren operativamente registros de datos maestros casi todos los días de trabajo, una solución completa de MDM podría ser la respuesta.
Observaciones finales
Aquí, llegamos al final. Comenzamos analizando la creciente necesidad de soluciones de gestión de datos sistemáticas y centralizadas, pasamos a estudiar conceptual y tecnológicamente las soluciones de MDM y, finalmente, terminamos con una comparación exhaustiva entre los enfoques de MDM y DQM. Este viaje en sí mismo le ha dado suficiente información para tomar la decisión correcta para su negocio.
Pero si lo desea, nuestros expertos en soluciones pueden ayudarle a resolver cualquier duda que pueda tener. No dude en descargar nuestra prueba gratuita o en reservar una demostración hoy mismo para una sesión de consulta personal.
