{"id":68410,"date":"2022-01-21T06:22:46","date_gmt":"2022-01-21T11:22:46","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-es-una-solucion-mdm-la-respuesta-a-sus-problemas-de-datos-parte-2-de-3\/"},"modified":"2022-09-13T09:01:05","modified_gmt":"2022-09-13T09:01:05","slug":"comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-es-una-solucion-mdm-la-respuesta-a-sus-problemas-de-datos-parte-2-de-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-es-una-solucion-mdm-la-respuesta-a-sus-problemas-de-datos-parte-2-de-3\/","title":{"rendered":"Comprender la calidad de los datos y la gesti\u00f3n de datos maestros: \u00bfEs una soluci\u00f3n MDM la respuesta a sus problemas de datos? (Parte 2 de 3)"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Nota: este blog es la segunda parte de una serie de tres. Si quieres, consulta el blog anterior en el que hablamos de la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-la-necesidad-de-datos-sistematicos-y-centralizados-parte-1-de-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">necesidad de una gesti\u00f3n de datos sistem\u00e1tica y centralizada<\/a>.<\/em><\/p>\n\n<p>La demostraci\u00f3n de la necesidad de un centro de datos sistem\u00e1tico y centralizado nos lleva a la gesti\u00f3n de datos maestros. Los que estamos algo familiarizados con este t\u00e9rmino sabemos que la calidad de los datos y la gesti\u00f3n de los datos maestros est\u00e1n estrechamente integrados entre s\u00ed. De hecho, la calidad de los datos se considera el principal motor y el subproducto de las soluciones MDM.<\/p>\n\n<p>Por ello, muchos proveedores de datos venden hoy en d\u00eda diversas variantes de estas l\u00edneas de productos. Pero para que entienda cu\u00e1l se adapta mejor a las necesidades de su negocio, primero debe saber qu\u00e9 significa cada una de estas disciplinas.<\/p>\n\n<p>Ya tenemos algo publicado que cubre en profundidad las capacidades de una herramienta de gesti\u00f3n de calidad de datos. Puede comprobarlo <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n\n<p>En cuanto a la gesti\u00f3n de datos maestros, en este blog trataremos su significado b\u00e1sico, sus componentes y su proceso. El pr\u00f3ximo blog -el final de la serie- comparar\u00e1 una a una ambas soluciones\/tecnolog\u00edas, y le ayudar\u00e1 a evaluar cu\u00e1l elegir.<\/p>\n\n<p>As\u00ed que, \u00a1comencemos!<\/p>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 son los datos maestros?<\/h2>\n\n<p>Los procesos o transacciones que tienen lugar en una empresa siempre implican un determinado conjunto de entidades o conceptos. Dependiendo de la l\u00ednea de operaciones de una empresa, estas entidades pueden diferir, pero en general, incluyen los siguientes activos de datos:<\/p>\n\n<ul><li>Cliente<\/li><li>Producto<\/li><li>Empleado<\/li><li>Ubicaci\u00f3n<\/li><li>Otros<ul><li>Vendedor<\/li><li>Proveedor<\/li><li>Contacte con<\/li><li>Partida contable \/ Factura<\/li><li>Pol\u00edtica<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<p>Estos elementos suelen denominarse <strong>datos maestros<\/strong>. Todas las tareas, procesos o transacciones que se realizan en una empresa implican uno o varios de estos objetos de datos maestros.<\/p>\n\n<h3>Ejemplo de objetos de datos maestros<\/h3>\n\n<p>Como ejemplo, considere esta transacci\u00f3n:<\/p>\n\n<p><em>El cliente A compra el producto X en el establecimiento Y.<\/em><\/p>\n\n<p>Para que esta transacci\u00f3n se procese con precisi\u00f3n, una empresa debe tener la informaci\u00f3n de sus clientes, productos y ubicaci\u00f3n; a pesar de que estos datos probablemente est\u00e9n almacenados en tres aplicaciones o bases de datos diferentes.<\/p>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es la gesti\u00f3n de datos maestros?<\/h2>\n\n<p>El t\u00e9rmino gesti\u00f3n de datos maestros (MDM) se describe mejor como:<\/p>\n\n<p>Una colecci\u00f3n de buenas pr\u00e1cticas para gestionar los datos que:<\/p>\n\n<ol><li>Apoyar la captura de datos, la integraci\u00f3n y el intercambio entre fuentes de datos dispares,<\/li><li>Garantizar la calidad de los datos (como la exactitud, la coherencia y la exhaustividad), y,<\/li><li>Implementar reglas de gobierno de datos para permitir el acceso autorizado, la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n y otros flujos de trabajo de administraci\u00f3n.<\/li><\/ol>\n\n<p>A partir de esta definici\u00f3n, quedan claros los tres elementos esenciales de la gesti\u00f3n de datos: la gobernanza de los datos (acceso, pol\u00edticas e infraestructura), las acciones de los datos (captura, integraci\u00f3n y compartici\u00f3n) y la calidad de los datos (preferiblemente, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/dimensiones-de-la-calidad-de-los-datos-10-metricas-que-debe-medir\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">las diez m\u00e9tricas de calidad de los datos<\/a>).<\/p>\n\n<p>Vamos a tratar cada uno de ellos con m\u00e1s detalle. Pero antes de seguir adelante, hablemos primero de algo que suele confundir a la gente cuando se trata de MDM.<\/p>\n\n<h2>Proceso de gesti\u00f3n de datos maestros<\/h2>\n\n<p>El proceso de implantaci\u00f3n de una soluci\u00f3n MDM puede ser bastante complejo y requiere la participaci\u00f3n de todas las partes interesadas. En pocas palabras, consiste en seguir 7 pasos:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img width=\"503\" height=\"454\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65128\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1.png 503w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Process-of-MDM1-300x271.png 300w\" sizes=\"(max-width: 503px) 100vw, 503px\" \/><\/figure><\/div>\n<h3>1. Planificaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de datos maestros<\/h3>\n\n<p>Al poner en marcha una iniciativa a nivel de toda la empresa como la MDM, se necesita la participaci\u00f3n de las partes interesadas importantes, especialmente las que est\u00e1n en contacto con los datos en su empresa.<\/p>\n\n<p>Antes de poder desplegar las pr\u00e1cticas y herramientas de MDM, es necesario construir un plan de MDM, que implica:<\/p>\n\n<ul><li>Identificar a las personas que son generadoras y receptoras de datos maestros en su empresa.<\/li><li>Coordinarse con las partes interesadas para comprender el estado actual de los datos.<\/li><li>Construir un caso que justifique el impacto de la iniciativa MDM en apoyo de los objetivos empresariales.<\/li><li>Preparar planes integrales para:<ul><li>Modelos de objetos de datos maestros,<\/li><li>Estilo arquitect\u00f3nico MDM,<\/li><li>Plan de integraci\u00f3n o migraci\u00f3n de datos a\/desde las bases de datos implicadas.<\/li><\/ul><\/li><li>Conseguir que los planes propuestos sean aprobados por las partes interesadas.<\/li><\/ul>\n\n<h3>2. Coordinaci\u00f3n con las partes interesadas en los datos<\/h3>\n\n<p>Hay muchas personas en la empresa que se consideran partes interesadas importantes y que deben participar en esta fase. Entre estas personas se encuentran:<\/p>\n\n<ul><li>Ejecutivos de desarrollo empresarial<\/li><li>Directivos de alto nivel<\/li><li>Arquitectos de la informaci\u00f3n<\/li><li>Responsables de datos<\/li><li>Analistas de metadatos<\/li><li>Profesionales de la calidad de los datos<\/li><li>Especialistas en gobernanza de datos<\/li><li>Desarrolladores y arquitectos de sistemas<\/li><li>Consultores de implantaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n de aplicaciones<\/li><li>Personal de operaciones de entrada de datos<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Modelado de objetos de datos maestros<\/h3>\n\n<p>El paso principal en MDM -despu\u00e9s de la planificaci\u00f3n y la participaci\u00f3n de las partes interesadas- es construir el modelo de datos de MDM. Este paso consiste en saber:<\/p>\n\n<ul><li>\u00bfQu\u00e9 activos de datos son fundamentales para las operaciones de su empresa?<\/li><li>\u00bfQu\u00e9 informaci\u00f3n necesita realmente conservar sobre estos activos de datos b\u00e1sicos?<\/li><li>\u00bfC\u00f3mo se relacionan estos activos de datos b\u00e1sicos entre s\u00ed?<\/li><\/ul>\n\n<p>Por lo tanto, un modelo de datos es simplemente una representaci\u00f3n gr\u00e1fica o l\u00f3gica de todos los objetos de datos maestros, sus atributos importantes y la relaci\u00f3n entre ellos. La preparaci\u00f3n de estos modelos apoyar\u00e1 los pasos posteriores de integraci\u00f3n, calidad, sincronizaci\u00f3n y gobernanza de los datos.<\/p>\n\n<p>Repasemos los principales pasos del modelado de datos:<\/p>\n\n<h4>a. Identificaci\u00f3n de los objetos de datos maestros<\/h4>\n\n<p>Como se ha mencionado anteriormente, uno de los pasos m\u00e1s significativos para MDM es la identificaci\u00f3n de los objetos de datos maestros, es decir, las entidades de datos que suelen implicar las operaciones y transacciones de su empresa. Normalmente, estos incluyen (pero no se limitan a): clientes, productos, ubicaciones, empleados, etc.<\/p>\n\n<h4>b. Identificaci\u00f3n de atributos para los objetos de datos maestros<\/h4>\n\n<p>Una vez identificados los objetos de datos maestros, ahora hay que seleccionar los atributos importantes para estos objetos. Al hacer las selecciones, recuerde incluir un atributo de identificaci\u00f3n \u00fanica para cada activo de datos. Por ejemplo, en el caso de los productos, pueden ser SKUs, o un ID \u00fanico para los clientes, etc.<\/p>\n\n<p>En ausencia de atributos de identificaci\u00f3n \u00fanica, es posible que tenga que incluir una combinaci\u00f3n de atributos que posiblemente puedan actuar como una identidad \u00fanica cuando se juntan.<\/p>\n\n<h4>c. Identificaci\u00f3n de las relaciones entre los objetos de datos maestros<\/h4>\n\n<p>Ahora es el momento de definir la jerarqu\u00eda y la relaci\u00f3n entre los objetos de datos maestros. Normalmente, se pueden crear los siguientes tipos de relaciones entre los objetos de datos, dependiendo de c\u00f3mo se permitan las transacciones comerciales en una empresa:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Uno a uno<\/strong><ul><li>Ejemplo: Un cliente s\u00f3lo puede tener una ubicaci\u00f3n a la vez<\/li><\/ul><\/li><li><strong>De uno a muchos<\/strong><ul><li>Ejemplo: Un cliente puede hacer muchas compras<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Muchos a uno<\/strong><ul><li>Ejemplo: Muchos clientes pueden ser de una misma localidad<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Muchos a muchos<\/strong><ul><li>Ejemplo: Muchos clientes pueden comprar muchos productos.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<h4>d. Construir el modelo en MDM<\/h4>\n\n<p>Una vez realizadas estas tareas, es el momento de dise\u00f1ar o construir el modelo finalizado en MDM. Esto garantiza que cuando se cargue o a\u00f1ada cualquier dato nuevo en el repositorio de datos maestros de MDM, \u00e9ste deber\u00e1 ajustarse al modelo de datos dise\u00f1ado. Esto significa:<\/p>\n\n<ul><li>Los registros de datos pr\u00f3ximos deben pertenecer a cualquiera de los objetos de datos maestros modelados.<\/li><li>Los valores pr\u00f3ximos deben ser v\u00e1lidos, estandarizados y con el formato definido para cada atributo.<\/li><li>Los pr\u00f3ximos valores deben ajustarse a las relaciones impuestas en el modelo dise\u00f1ado.<\/li><\/ul>\n\n<p>Si no se cumplen estas condiciones, MDM lanzar\u00e1 un error y no permitir\u00e1 que se almacenen los datos hasta que se rectifiquen de acuerdo con el dise\u00f1o modelado.<\/p>\n\n<h4>Ejemplo de modelo de objetos de datos maestros<\/h4>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img width=\"570\" height=\"496\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65132\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1.png 570w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Example-master-data-object-model1-300x261.png 300w\" sizes=\"(max-width: 570px) 100vw, 570px\" \/><\/figure><\/div>\n<h3>4. Integrar los datos en el repositorio principal<\/h3>\n\n<p>Este paso imita el proceso ETL (extraer, transformar, cargar) para gestionar los almacenes de datos. En el contexto de MDM, implica los siguientes pasos:<\/p>\n\n<h4>a. Conectando<\/h4>\n\n<p>Se trata de conectar la herramienta de software MDM a todas las fuentes que contengan datos maestros (como se hab\u00eda previsto en la fase inicial). Esto puede implicar la conexi\u00f3n a un CRM (para la informaci\u00f3n de los clientes), un software financiero (para las facturas), un PCM (para los productos), un HRM (para los empleados), etc.<\/p>\n\n<h4>b. Extracci\u00f3n de<\/h4>\n\n<p>Se trata de extraer los registros anteriores de las fuentes conectadas en MDM, pero no de cargarlos en el repositorio de datos maestros todav\u00eda, este paso viene despu\u00e9s de la consolidaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>La extracci\u00f3n se realiza para poder limpiar y fusionar los registros anteriores antes de cargarlos en el repositorio de datos maestros. Tambi\u00e9n puede optar por filtrar el proceso de extracci\u00f3n: por per\u00edodos de tiempo espec\u00edficos o por cualquier otro atributo. Por ejemplo, puede querer extraer registros de datos que se remontan a diez a\u00f1os atr\u00e1s, o tal vez s\u00f3lo extraer los registros que fueron creados por una fuente v\u00e1lida.<\/p>\n\n<h4>c. Consolidaci\u00f3n de<\/h4>\n\n<p>Una vez que haya extra\u00eddo los registros de datos necesarios de todas las fuentes conectadas, es el momento de consolidarlos (limpiar, normalizar, hacer coincidir y fusionar). Aseg\u00farese de que los registros consolidados:<\/p>\n\n<ul><li>Representar una visi\u00f3n \u00fanica y unificada de los datos maestros<\/li><li>Conforme al modelo de datos MDM dise\u00f1ado durante la tercera fase, de lo contrario no podr\u00e1 cargarlos en el repositorio de datos maestros.<\/li><\/ul>\n\n<p>Dado que la mayor\u00eda de las aplicaciones de datos en silos presentan numerosos problemas de calidad de datos, se recomienda seguir un <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/disenar-un-marco-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">marco de calidad de datos<\/a> adecuado para la consolidaci\u00f3n de los registros; hablaremos m\u00e1s de ello en la siguiente secci\u00f3n.<\/p>\n\n<h4>d. Cargando<\/h4>\n\n<p>Una vez extra\u00eddos y consolidados los registros, ya est\u00e1n listos para ser cargados en el repositorio maestro. En caso de que los registros de datos no se ajusten al modelo de datos dise\u00f1ado, MDM podr\u00eda arrojar errores durante el proceso de carga.<\/p>\n\n<h3>5. Incorporaci\u00f3n de controles de calidad de los datos<\/h3>\n\n<p>Durante el proceso de integraci\u00f3n (consolidaci\u00f3n), se implementan una serie de procesos de calidad de datos para estandarizar los registros de datos de acuerdo con el modelo dise\u00f1ado. En adelante, cada vez que se actualice una base de datos conectada, este nuevo cambio debe ser migrado al repositorio de datos MDM.<\/p>\n\n<p>Pero antes de poder migrar este cambio, los datos actualizados deben pasar por un proceso sistem\u00e1tico que garantice la idoneidad de la calidad. Por eso, un proceso o marco de calidad de datos continuo siempre forma parte de la arquitectura MDM.<\/p>\n\n<p>Este marco suele incluir los siguientes pasos:<\/p>\n\n<ol><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">Perfiles de datos<\/a><\/strong>: Evaluar el estado actual de sus datos e identificar oportunidades de limpieza. <\/li><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">Limpieza<\/a> y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">estandarizaci\u00f3n<\/a> <\/strong>de datos: Realizaci\u00f3n de diversas operaciones de limpieza de datos 3 y obtenci\u00f3n de una visi\u00f3n estandarizada en todas las fuentes de datos importadas. <\/li><li><strong>Configuraci\u00f3n de coincidencia de datos:<\/strong> Configurar y ejecutar algoritmos de correspondencia de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/8-beneficios-de-la-concordancia-de-datos-que-pueden-ayudarle-a-hacer-crecer-su-negocio\/\">datos<\/a> propios o l\u00edderes en el sector, y ajustarlos seg\u00fan los requisitos de sus datos para obtener resultados \u00f3ptimos.<\/li><li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">An\u00e1lisis de los resultados de las coincidencias de datos<\/a> <\/strong>: Evaluar los resultados de las coincidencias y sus niveles de confianza para marcar las falsas coincidencias y determinar el registro maestro.  Esto puede requerir la participaci\u00f3n de los administradores de datos para tomar la decisi\u00f3n final.<\/li><li><strong>Fusi\u00f3n de<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\">datos<\/a> <\/strong>y supervivencia: Dise\u00f1o de reglas de fusi\u00f3n y supervivencia para sobrescribir autom\u00e1ticamente todos los campos de datos de mala calidad y recuperar el registro de oro. <\/li><\/ol>\n\n<h3>6. Habilitaci\u00f3n de la sincronizaci\u00f3n lineal de datos<\/h3>\n\n<p>Los requisitos de sincronizaci\u00f3n de datos dependen exclusivamente del estilo arquitect\u00f3nico de MDM elegido. Los estilos de concentradores MDM, como la coexistencia, suelen requerir complejas t\u00e9cnicas de sincronizaci\u00f3n para garantizar que los datos se mantengan actualizados en MDM, as\u00ed como en todas las aplicaciones de origen conectadas.<\/p>\n\n<p>Para comprender la sincronizaci\u00f3n en toda su extensi\u00f3n, en esta secci\u00f3n nos centraremos principalmente en el estilo de concentrador de coexistencia.<\/p>\n\n<p>Una parte esencial de MDM es su capacidad para actuar como un centro activo e inteligente que:<\/p>\n\n<ol><li>Sirve las solicitudes de datos entrantes de las fuentes conectadas.<\/li><li>Proporciona acceso al repositorio de datos maestros.<\/li><li>Controla los cambios que se realizan en cualquier registro en la fuente conectada.<\/li><li>Fusiona los nuevos cambios en los registros de datos maestros, garantizando la calidad de los datos.<\/li><li>Devuelve los registros de datos maestros actualizados al origen o a otras aplicaciones.<\/li><\/ol>\n\n<p>Para garantizar una sincronizaci\u00f3n de datos sin problemas, una soluci\u00f3n MDM debe estar equipada con la l\u00f3gica y las reglas de procesamiento adecuadas, como por ejemplo<\/p>\n\n<ol><li><strong>Puntualidad:<\/strong> Se refiere a la propagaci\u00f3n de los cambios y a la realizaci\u00f3n de actualizaciones de manera oportuna para que el MDM pueda ser considerado como un sistema siempre activo \/ siempre listo.<\/li><li><strong>Latencia: <\/strong>Se refiere a la minimizaci\u00f3n del tiempo de duraci\u00f3n entre la solicitud de informaci\u00f3n en una fuente conectada y el momento en que finalmente se pone a disposici\u00f3n.<\/li><li><strong>Consistencia: <\/strong>Se refiere a la replicaci\u00f3n de cualquier\/todos los cambios a trav\u00e9s de las fuentes conectadas. Esto puede depender de su estilo de arquitectura MDM (si mantiene actualizadas todas las fuentes conectadas o s\u00f3lo el MDM).<\/li><li><strong>Coherencia: <\/strong>Se refiere a la implementaci\u00f3n de transacciones en orden de ocurrencia, como las solicitudes de lectura\/escritura hacia y desde diferentes fuentes conectadas.<\/li><li><strong>Determinismo: <\/strong>Se refiere a garantizar que la misma consulta d\u00e9 los mismos resultados, si se ejecuta m\u00e1s de una vez.<\/li><\/ol>\n\n<h3>7. Establecimiento de normas de gobernanza de datos<\/h3>\n\n<p>Una \u00faltima parte de la MDM, pero igual de importante, es la gobernanza de los datos. El t\u00e9rmino gobierno de los datos suele referirse a un conjunto de funciones, pol\u00edticas, flujos de trabajo, normas y m\u00e9tricas que garantizan un uso eficiente de la informaci\u00f3n y su seguridad, y permiten a una empresa alcanzar sus objetivos empresariales.<\/p>\n\n<p>El gobierno de los datos en MDM suele considerarse como la capacidad de:<\/p>\n\n<ul><li>Crear roles de datos y asignar permisos.<\/li><li>Dise\u00f1ar flujos de trabajo para verificar las actualizaciones de la informaci\u00f3n.<\/li><li>Limita el uso y el intercambio de datos.<\/li><li>Colaborar y coordinar en la fusi\u00f3n de m\u00faltiples activos de datos.<\/li><li>Proteger los datos y ajustarse a las normas de cumplimiento, como HIPAA, GDPR, etc.<\/li><li>Garantizar que los datos est\u00e1n a salvo de los riesgos de seguridad.<\/li><\/ul>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2>Estrategia de gesti\u00f3n de datos maestros<\/h2>\n\n<p>Despu\u00e9s de implantar el proceso de MDM, muchas organizaciones siguen luchando por cumplir sus KPI de datos. La falta de una estrategia de MDM suele ser la culpable de estos problemas.<\/p>\n\n<p>La implementaci\u00f3n de un MDM completo puede ser bastante compleja, ya que requiere mucha planificaci\u00f3n y coordinaci\u00f3n entre los equipos y las partes interesadas. Para alcanzar con \u00e9xito sus objetivos de MDM, su plan debe estar respaldado por una estrategia s\u00f3lida, o ser\u00e1 m\u00e1s dif\u00edcil de mantener con el tiempo.<\/p>\n\n<p>A continuaci\u00f3n, analizamos qu\u00e9 es una estrategia de MDM, por qu\u00e9 es importante, y qu\u00e9 \u00e1reas clave necesita para elaborar una estrategia antes de iniciar el proceso de MDM.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es la estrategia de gesti\u00f3n de datos maestros?<\/h3>\n\n<p>Una estrategia de gesti\u00f3n de datos maestros puede definirse como:<\/p>\n\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">Una colecci\u00f3n de mejores pr\u00e1cticas que deben integrarse en el proceso de MDM para ayudar a alcanzar el estado deseado de los datos y mantenerlo en el tiempo para cumplir los objetivos de datos a largo plazo.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>Mientras que el proceso se centra en la implementaci\u00f3n de las funciones de MDM (como el modelado de datos y las reglas de gobierno de datos), una estrategia de MDM est\u00e1 m\u00e1s centrada en el negocio e identifica el esfuerzo necesario para salvar la brecha entre el estado actual de los datos y c\u00f3mo debe ser en un futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n<p>Casi todas las empresas adoptan una soluci\u00f3n MDM con la esperanza de que sus datos empresariales sean precisos, coherentes y completos. Pero hay que medir hasta qu\u00e9 punto los resultados de los datos se ajustan a los KPI definidos, y qu\u00e9 pr\u00e1cticas estrat\u00e9gicas pueden ayudarle a llegar antes.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 es importante la estrategia de MDM?<\/h3>\n\n<p>Dise\u00f1ar una estrategia de MDM es tan importante como implementar el proceso. De lo contrario, podr\u00eda tener la sensaci\u00f3n de que su empresa est\u00e1 llegando a alguna parte con sus esfuerzos de MDM, pero sin saber necesariamente d\u00f3nde. Una estrategia de MDM le ayudar\u00e1 a comprender de forma hol\u00edstica <strong>c\u00f3mo los distintos componentes de MDM est\u00e1n trabajando juntos<\/strong> para lograr el resultado deseado. Esto, a su vez, establece una <strong>direcci\u00f3n a largo plazo <\/strong>en su mente, permiti\u00e9ndole decidir c\u00f3mo puede alcanzar sus objetivos de datos futuros.<\/p>\n\n<p>Por lo tanto, una estrategia de MDM le permite no s\u00f3lo implementar, sino tambi\u00e9n<strong> supervisar y pivotar constantemente sus funciones de MDM<\/strong> siempre que los resultados esperados no cumplan con la marca.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3>\u00bfC\u00f3mo planificar su estrategia de MDM?<\/h3>\n\n<p>Todo esto es m\u00e1s f\u00e1cil de decir que de hacer. Es posible que todav\u00eda se pregunte c\u00f3mo es exactamente una estrategia de MDM y cu\u00e1les son algunos ejemplos de estrategia de MDM. A continuaci\u00f3n, examinaremos las disciplinas m\u00e1s comunes que toda estrategia de MDM debe incorporar para garantizar el m\u00e1ximo rendimiento de los esfuerzos de MDM.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"988\" height=\"537\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-68176\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy.png 988w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/Master-data-management-strategy-768x417.png 768w\" sizes=\"(max-width: 988px) 100vw, 988px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4>1. Centrarse en los problemas de calidad de los datos a largo plazo<\/h4>\n\n<p>Los datos empresariales son propensos a tener diferentes <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/los-12-problemas-de-calidad-de-datos-mas-comunes-y-su-origen\/\">tipos de problemas de calidad de datos<\/a>, como campos no v\u00e1lidos, informaci\u00f3n inexacta, registros duplicados y vistas incoherentes. Es importante que su estrategia de limpieza y normalizaci\u00f3n de datos no se centre \u00fanicamente en los problemas actuales, sino que tenga un enfoque estrat\u00e9gico de cara al futuro, en el que tambi\u00e9n se aborden los problemas de datos que puedan surgir en un futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n<p>Muchos l\u00edderes s\u00f3lo quieren acabar con los proyectos de MDM que se han alargado demasiado. Acaban solucionando los problemas de manera ad hoc, sin entender realmente el n\u00facleo de estos problemas, lo que los llev\u00f3 al sistema y qu\u00e9 otros problemas pueden resultar a largo plazo. Una estrategia global no s\u00f3lo se ocupa de lo que est\u00e1 en marcha, sino que tambi\u00e9n planifica la rectificaci\u00f3n de lo que pueda surgir en el futuro.<\/p>\n\n<h4>2. No subestime la participaci\u00f3n de los l\u00edderes<\/h4>\n\n<p>Un plan de implementaci\u00f3n de MDM est\u00e1 incompleto sin la participaci\u00f3n de las partes interesadas y de los l\u00edderes. Una de las razones por las que se considera que los proyectos de MDM son de larga duraci\u00f3n es que el consejo ejecutivo o directivo no est\u00e1 realmente convencido del valor del proyecto. Es posible que tenga que enfrentarse a retrasos o solicitudes de aclaraci\u00f3n al tratar de obtener la aprobaci\u00f3n de determinados asuntos.<\/p>\n\n<p>La falta de implicaci\u00f3n de la direcci\u00f3n tambi\u00e9n puede dar lugar a reacciones negativas por parte de varias unidades de negocio, lo que imposibilitar\u00eda la ejecuci\u00f3n y el mantenimiento de MDM a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n<h4>3. Tratar el MDM como algo m\u00e1s que una tecnolog\u00eda<\/h4>\n\n<p>Por lo general, el MDM se considera una tecnolog\u00eda o una herramienta de software. Pero, en realidad, deber\u00eda tratarse como un concepto t\u00e9cnico que es controlado y estrategizado por profesionales de la empresa, con la ayuda de herramientas de software.<\/p>\n\n<p>La herramienta de software debe soportar las operaciones de MDM, como el modelado de datos, la integraci\u00f3n, la elaboraci\u00f3n de perfiles, la gesti\u00f3n de la calidad de los datos, el gobierno de los datos, etc. Pero es responsabilidad de los profesionales de una empresa dise\u00f1ar la soluci\u00f3n de datos adecuada -no s\u00f3lo t\u00e9cnicamente, sino estrat\u00e9gicamente- que facilite las metas y objetivos del negocio.<\/p>\n\n<p>Por ello, si desea a\u00f1adir un MDM a la infraestructura de datos de su empresa, debe tratarlo como una disciplina y no s\u00f3lo como una tecnolog\u00eda. Esto significa que, adem\u00e1s de una instalaci\u00f3n completa de MDM, debe reevaluar y reestructurar los procesos existentes que manejan y controlan los datos en su empresa. Una iniciativa de este tipo puede requerir mucha planificaci\u00f3n, coordinaci\u00f3n e idas y venidas entre varios equipos. Pero una vez que lo haga bien, su empresa podr\u00e1 cosechar los beneficios durante a\u00f1os.<\/p>\n\n<h4>4. Hacer que las personas sean responsables y rindan cuentas<\/h4>\n\n<p>Dado que el proceso de MDM requiere la participaci\u00f3n de muchas personas designadas en diversas funciones de una organizaci\u00f3n, puede resultar bastante abrumador. Cuando hay varios roles implicados en la consecuci\u00f3n de un resultado com\u00fan, siempre es crucial identificar el nivel de contribuci\u00f3n que tiene cada rol. Muchos directivos prefieren <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">crear equipos de gesti\u00f3n de datos<\/a> que se encarguen de la ejecuci\u00f3n de MDM.<\/p>\n\n<p>Aqu\u00ed es donde un modelo RACI puede ser muy \u00fatil. Un modelo o matriz RACI identifica si un rol es Responsable, Contable, Consultado o Informado sobre las tareas necesarias para completar con \u00e9xito un objetivo. Cuando se trata de gestionar la calidad de los datos, hay que identificar las funciones que son:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Responsable <\/strong>de completar la tarea.<\/li><li><strong>Responsable <\/strong>de los resultados de la tarea.<\/li><li><strong>Consultado <\/strong>para obtener opiniones sobre la realizaci\u00f3n de tareas.<\/li><li><strong>Informado <\/strong>sobre el progreso de la tarea.<\/li><\/ul>\n\n<h4>5. Seleccione el estilo arquitect\u00f3nico de MDM adecuado<\/h4>\n\n<p>Dependiendo del prop\u00f3sito que un MDM sirva para una organizaci\u00f3n, una soluci\u00f3n MDM puede ser implementada en diferentes estilos de arquitectura o de centro. A continuaci\u00f3n se mencionan los m\u00e1s comunes:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Estilo de registro:<\/strong> Con este estilo, los datos no se copian ni se trasladan a un hub central, sino que el MDM mantiene un \u00edndice (o un registro) que apunta a los registros maestros almacenados en los sistemas distribuidos.<\/li><li><strong>Estilo consolidado: <\/strong>Con este estilo, los registros de datos se consolidan en MDM pero no se sincronizan ni se retroalimentan a las aplicaciones de origen, sino que se env\u00edan a las apps posteriores que utilizan los datos para la elaboraci\u00f3n de informes u otros fines de BI.<\/li><li><strong>Coexistencia\/estilo h\u00edbrido: <\/strong>Con este estilo, los registros de datos maestros o consolidados se mantienen en el MDM, pero tambi\u00e9n se retroalimentan a las aplicaciones de origen.<\/li><li><strong>Estilo centralizado: <\/strong>Con este estilo, los registros de datos maestros o consolidados se guardan de forma centralizada s\u00f3lo en el MDM, y las aplicaciones de origen pueden acceder a ellos seg\u00fan sea necesario.<\/li><\/ul>\n\n<h4>6. Piensa en la escalabilidad<\/h4>\n\n<p>Intente no dise\u00f1ar un modelo de MDM que s\u00f3lo funcione con el conjunto actual de fuentes de datos, tipos y formatos, y activos de datos maestros. La escalabilidad debe ser una de las principales preocupaciones a la hora de implantar soluciones de MDM, ya que se desea algo que no s\u00f3lo funcione hoy, sino que tambi\u00e9n funcione en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Las empresas que piensan en la escalabilidad -en t\u00e9rminos de dise\u00f1o y arquitectura de MDM- experimentan una mayor posibilidad de \u00e9xito en la consecuci\u00f3n de sus objetivos de forma consistente en el tiempo.<\/p>\n\n<h4>7. Mantener la gobernanza de los datos en el centro de MDM<\/h4>\n\n<p>Ya hemos hablado de establecer reglas de gobierno de datos en el proceso de MDM, pero es importante mencionar aqu\u00ed que el gobierno de datos es el pegamento que mantiene unido el MDM. La gobernanza de los datos define c\u00f3mo deben controlarse y autorizarse los distintos activos de datos. Su organizaci\u00f3n debe contar con pol\u00edticas y normas de gobierno de datos, independientemente de que tenga o no un MDM. Su importancia se desprende del hecho de que todos los componentes de MDM requieren un gobierno de los datos para su \u00f3ptima ejecuci\u00f3n.<\/p>\n\n<h4>8. Definir y medir la eficacia<\/h4>\n\n<p>Otro aspecto importante de la estrategia de MDM es la medici\u00f3n de la eficacia del proceso. Esto le ayuda a comprender el rendimiento del proceso dise\u00f1ado y de sus componentes. Una forma de medir la eficacia del proceso es examinar los datos depurados y consolidados en busca de errores. Dependiendo de lo que signifique la calidad de los datos para su empresa, puede optar por medir las caracter\u00edsticas de los datos que indican niveles de calidad aceptables.<\/p>\n\n<p>A continuaci\u00f3n se ofrece una lista de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/dimensiones-de-la-calidad-de-los-datos-10-metricas-que-debe-medir\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">dimensiones de datos<\/a> comunes:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Precisi\u00f3n:<\/strong> \u00bfSon precisos los valores de los datos en MDM?<\/li><li><strong>Linaje: <\/strong>\u00bfLos valores de los datos fueron actualizados por fuentes autorizadas?<\/li><li><strong>Sem\u00e1ntica: <\/strong>\u00bfLos valores de los datos son fieles a su significado?<\/li><li><strong>Estructura: <\/strong>\u00bfExisten los valores de los datos en el patr\u00f3n y\/o formato correcto?<\/li><li><strong>Integridad: <\/strong>\u00bfFalta alg\u00fan atributo de datos crucial?<\/li><li><strong>Consistencia:<\/strong> \u00bfProduce el MDM sistem\u00e1ticamente los mismos resultados para la misma consulta?<\/li><li><strong>Moneda: <\/strong>\u00bfProduce el MDM datos que est\u00e9n aceptablemente actualizados?<\/li><li><strong>Puntualidad:<\/strong> \u00bfCon qu\u00e9 rapidez sirve el MDM los datos solicitados?<\/li><li><strong>Razonabilidad: <\/strong>\u00bfLos valores de los datos tienen el tipo y el tama\u00f1o correctos?<\/li><li><strong>Identificabilidad:<\/strong> \u00bfCada registro representa una identidad \u00fanica y no es un duplicado?<\/li><\/ul>\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p>Con esto, concluimos la segunda parte de nuestra serie de blogs. Consulte nuestro siguiente y \u00faltimo blog de la serie que <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comprender-la-calidad-de-los-datos-y-la-gestion-de-datos-maestros-elegir-entre-los-dos-enfoques-parte-3-de-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">compara DQM y MDM<\/a>, y le ayuda a decidir cu\u00e1l elegir para su empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nota: este blog es la segunda parte de una serie de tres. Si quieres, consulta el blog anterior en el que hablamos de la necesidad de una gesti\u00f3n de datos sistem\u00e1tica y centralizada. La demostraci\u00f3n de la necesidad de un centro de datos sistem\u00e1tico y centralizado nos lleva a la gesti\u00f3n de datos maestros. 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