Resumen rápido
El concepto de gobernanza de datos surgió a principios de la década de 2000, durante la era de las punto com. Inicialmente, el concepto se limitaba en gran medida a los equipos de TI y consistía principalmente en categorizar y catalogar varios puntos de datos para agilizar los procesos, gestionar el origen de los datos y garantizar su pertinencia.
Sin embargo, en los últimos dos años, dos cambios clave en el panorama tecnológico y empresarial han propiciado la aparición de la gobernanza de datos maestros como concepto clave que engloba más o menos el mismo objetivo, pero cuyo alcance se ha ampliado mucho. Los dos cambios clave fueron;
Por ejemplo, la mayoría de las decisiones empresariales actuales en materia de compras, contratación, incorporación de proveedores y relaciones con los mismos se basan en análisis y datos interpretados a partir de los sistemas ERP.
Muy pocos profesionales en 1900 habrían esperado que una sola entidad fuera responsable de la producción a tan gran escala. Hoy en día, es muy común que las empresas operen múltiples instalaciones de producción a gran escala que son responsables de la fabricación de miles de millones en productos terminados o que prestan servicios a proyectos cuyo alcance supera fácilmente los miles de millones de dólares. En resumen, la consolidación de las actividades empresariales y el aumento de la escala de las operaciones han dejado a las empresas sin otra opción que tomar decisiones basadas en datos, apoyándose en soluciones de software y sistemas ERP para una mayor facilidad operativa.
Gobernanza de datos maestros (conceptos básicos)
Debido a los inevitables errores humanos, esta dependencia de los sistemas ERP, los datos de la empresa y la tecnología puede ser un arma de doble filo para las empresas.
Con el tiempo, las malas prácticas a la hora de cargar, mantener y eliminar los datos pueden dar lugar a datos "basura" en el ERP, lo que puede paralizar los procesos empresariales y provocar paradas de producción, elevados costes de mantenimiento de inventario, malas relaciones con los proveedores y una ausencia total de información sobre el comportamiento de los clientes.
Esta tendencia ha subrayado la necesidad de un sistema de "gobernanza de datos maestros", que es una pieza crítica en la gestión de datos maestros y posiblemente la mayor palanca que las empresas pueden aprovechar para garantizar que sus sistemas de datos maestros sean precisos, fiables y estén actualizados.
Un registro de datos maestros es un conjunto central y autorizado de información sobre una entidad clave de una organización, como un cliente, un producto, un proveedor o un empleado.
Se utilizan en varios sistemas y procesos para garantizar la coherencia y la precisión. Los datos maestros suelen incluir detalles esenciales como nombres, direcciones, identificaciones y otros atributos clave que permanecen relativamente estables a lo largo del tiempo y se comparten en toda la organización.
El Gobierno de Datos Maestros (MDG) funciona como una capa de control estructurada sobre los datos maestros de la empresa, reforzando la integridad de los datos, la estandarización y el cumplimiento en dominios como Material, Cliente, Proveedor y Finanzas.
Garantiza que la creación, actualización y desactivación de datos maestros se produzca de forma controlada y auditable, mitigando los riesgos asociados a datos incoherentes o inexactos.
Modelos específicos
MDG se basa en modelos de datos específicos del dominio que definen:
Campos obligatorios y opcionales
Relaciones jerárquicas
Dependencias entre campos y listas de valores permitidos
Estos modelos imponen la validación a nivel de campo y mantienen la coherencia entre sistemas.
Por ejemplo: En el dominio Maestro de materiales, campos como Tipo de material y Unidad de medida base se validan para evitar que se introduzcan entradas incorrectas en los sistemas ERP posteriores.
Cumplimiento de la calidad de los datos
MDG aplica controles técnicos en todas las dimensiones clave:
Integridad: Los campos obligatorios deben rellenarse antes de la aprobación.
Coherencia: Los valores de los campos son uniformes en todos los sistemas.
Precisión: Los valores coinciden con fuentes de referencia verificadas o normas empresariales.
Flujo de trabajo y aprobaciones basadas en reglas
Implementa flujos de trabajo estructurados integrados con motores de reglas (por ejemplo, BRF+) para controlar las aprobaciones, aplicar validaciones y enrutar las solicitudes de cambio en función del dominio, el tipo de datos o la jerarquía empresarial.
Esto garantiza que los datos maestros se adhieran a las políticas de gobernanza antes de que se propaguen a los sistemas transaccionales o analíticos.
Prevención de duplicados
Master Data Governance utiliza mecanismos de detección de duplicados, como la coincidencia difusa y la comparación de campos clave. Los registros que superan los umbrales de similitud predefinidos se marcan para que los revise el administrador, lo que evita datos maestros redundantes o conflictivos.
Integración de sistemas
MDG actúa como fuente autorizada a través de ERPs, CRMs, SCMs y sistemas BI:
API síncronas/servicios de datos ODS para la propagación en tiempo real
Colas de IDocs/eventos asíncronos para la replicación masiva
Búsqueda federada y conciliación en modelos de coexistencia o registro
Esto garantiza datos maestros coherentes y de alta calidad en toda la empresa, lo que reduce el riesgo operativo y mejora la toma de decisiones.
Cada una de estas disciplinas requiere un enfoque dinámico para la gobernanza de los datos. Además, las empresas se están dando cuenta cada vez más de que estos sistemas de gobernanza requieren un cierto nivel de flexibilidad en función de los sectores, la ubicación, los productos, los departamentos y los tipos de proveedores, y los sistemas heredados que existen actualmente en el mercado sencillamente no contemplan estos requisitos tan diversos.
Estrategias y tácticas para la gobernanza de datos maestros
Hay que señalar que las prácticas de gobernanza no se limitan a una "herramienta", un "software" o un "libro de normas", sino que se trata de una comprensión a nivel organizativo de los procesos empresariales y requieren la implicación de los equipos de TI, Compras, Éxito del cliente y Mantenimiento.
Los programas informáticos y las tecnologías no son más que el reflejo de procesos y flujos bien pensados, dirigidos por el personal adecuado para maximizar los resultados empresariales. Algunas de las tácticas que pueden aprovecharse son las siguientes.
Validación de datos
Validación es un elemento clave para garantizar que los datos maestros sean precisos, coherentes y conformes con las normas de la empresa. El proceso de validación comprueba la integridad de los datos maestros durante los procesos de creación, modificación y aprobación, evitando que se introduzcan errores o incoherencias en el sistema.
1. Definición de reglas y lógica
Reglas de validación: Se trata de reglas o lógicas empresariales predefinidas que definen lo que constituyen datos maestros válidos. Por ejemplo, una regla puede requerir que un ID de cliente sea único, que un código postal coincida con el país correcto o que una categoría de producto esté dentro de un conjunto definido de valores válidos.
Normas personalizadas: Las organizaciones pueden definir reglas de validación personalizadas utilizando herramientas como el Marco de reglas de negocio (BRF+), para adaptarse a sus necesidades específicas y a sus requisitos de datos.
2. Validación durante la introducción de datos
Cuando los usuarios crean o actualizan registros de datos maestros (por ejemplo, datos de clientes, materiales o proveedores), el sistema comprueba los datos con las reglas de validación predefinidas.
Validación en tiempo real: A medida que se introducen los datos, los programas informáticos realizan una validación en tiempo real para detectar problemas como la falta de campos obligatorios, formatos de datos incorrectos o incoherencias (por ejemplo, códigos de país incorrectos o números de teléfono no válidos).
Mensajes de error: Si se infringe una regla de validación, el sistema genera un mensaje de error o advertencia para notificárselo al usuario. El usuario DEBE corregir los datos antes de continuar.
Flujos de aprobación
Prácticamente todas las plataformas y soluciones de gestión de datos maestros incorporan una "matriz de aprobación" con distintos grados de flexibilidad. Esto garantiza que ningún miembro del personal tome por sí solo la decisión de "editar" o "crear" un registro de datos maestros, minimizando así los errores y garantizando que las partes interesadas adecuadas tengan conocimiento del proceso empresarial correcto.
Por ejemplo, Supongamos que una organización exige que datos maestros de proveedores cotejarse con una base de datos de conformidad para garantizar que el proveedor no figura en una lista negra ni es objeto de sanciones legales.
Cuando se crea un nuevo registro de proveedor o se modifica uno existente, el flujo de trabajo de aprobación dirige automáticamente el registro a la sección responsable de cumplimiento para su aprobación. El funcionario verifica que el proveedor supera todos los controles de conformidad antes de que el registro sea aceptado en el sistema.
Debido a la complejidad inherente de las organizaciones de hoy en día, la mayoría de los flujos de trabajo de aprobación tienen múltiples responsables con diferentes niveles de acceso, que deben ser fácilmente configurables en los sistemas de gobierno de datos.
Gestión del ciclo de vida de los datos
Gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) en Gobernanza de datos maestros se refiere a los procesos y políticas que gestionan la ciclo de vida completo de datos maestros de su creación y utilice a su archivo o supresión. DLM garantiza que los datos sean precisos, seguros y cumplan la normativa durante toda su existencia, al tiempo que minimiza los riesgos de deterioro, redundancia o uso indebido de los datos.
Etapas clave de la GDL:
Creación: Los datos se introducen en el sistema con la debida validación y aprobación.
Utilice: Los datos son utilizados activamente por varios departamentos o aplicaciones, garantizando la coherencia y la integración entre los sistemas.
Mantenimiento: Los datos se actualizan y corrigen periódicamente para que sigan siendo exactos y se ajusten a las necesidades de la empresa.
Archivo: Los datos que ya no se utilizan activamente pero deben conservarse por motivos históricos o de cumplimiento de la normativa se almacenan en un archivo.
Supresión: Los datos se eliminan del sistema cuando ya no son necesarios o tras alcanzar un periodo de conservación definido.
Ejemplo
En un Datos maestros de proveedores proceso:
Creación: Se incorpora un nuevo proveedor y sus datos (por ejemplo, datos de contacto, condiciones de pago) se introducen en el sistema, se validan y son aprobados por Compras y Finanzas.
Utilice: Los datos de los proveedores se utilizan en todos los sistemas de compras, facturación y pagos.
Mantenimiento: Si la dirección del proveedor cambia, los datos se actualizan tras un flujo de trabajo de validación y aprobación.
Archivo: Si el registro del proveedor ya no se utiliza activamente pero debe conservarse por razones históricas o legales, se archiva.
Supresión: Después de que el proveedor esté inactivo durante un periodo determinado (por ejemplo, 7 años), sus datos se eliminan del sistema, siguiendo las políticas de conservación y cumplimiento.
DLM garantiza que los datos se gestionen de forma eficaz, coherente y conforme a los requisitos legales y reglamentarios durante todo su ciclo de vida.
Casos prácticos de sistemas de gobernanza de datos
Materiales y repuestos MRO
Ejemplo: Mejora de la disponibilidad de piezas de recambio y reducción del tiempo de inactividad en la fabricación
Problema sin ODM: Una empresa de fabricación depende de un gran inventario de materiales y piezas de repuesto para el mantenimiento de la maquinaria. Sin embargo, sin un control adecuado de los datos maestros de materiales, la empresa se enfrenta a registros duplicados, números de pieza incoherentes y descripciones incompletas, lo que provoca retrasos en la localización y el pedido de piezas críticas. Como resultado, las máquinas pueden permanecer paradas durante períodos más largos, causando interrupciones operativas y pérdidas de tiempo de producción.
Beneficio ODM: Con las normas de gobernanza de datos maestros establecidas para materiales y repuestos MRO, la empresa puede garantizar que cada pieza tiene un registro único y estandarizado con descripciones precisas, números de pieza e información del proveedor. Las reglas de calidad de datos refuerzan la coherencia en todos los sistemas, lo que facilita el seguimiento del inventario, automatiza los repedidos y evita la compra de piezas redundantes.
Beneficios prácticos: La organización puede identificar y adquirir rápidamente las piezas correctas, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando la disponibilidad de las máquinas. También mejora la gestión del inventario al reducir el stock redundante, lo que supone un ahorro de costes y unas operaciones más eficientes.
Datos maestros de clientes
Ejemplo: Experiencia del cliente personalizada y conformidad en el comercio minorista
Problema sin ODM: Una gran cadena minorista tiene problemas con los registros de clientes duplicados u obsoletos. Los clientes cambian con frecuencia su información de contacto, o se crean varias cuentas para la misma persona (por ejemplo, debido a variaciones en el nombre o errores tipográficos). Esto conduce a una mala experiencia del cliente, ya que los representantes de ventas no pueden acceder a historiales de clientes completos o precisos. Además, los equipos jurídicos y de marketing no pueden garantizar el cumplimiento de leyes de privacidad de datos como el GDPR porque los datos son incoherentes.
Beneficio ODM: Al implantar la gobernanza de datos maestros para los datos maestros de clientes, el minorista puede aplicar reglas de validación de datos (por ejemplo, garantizar que sólo exista una cuenta de cliente por persona), aplicar formatos estandarizados para la información de contacto (por ejemplo, números de teléfono, direcciones) y establecer procesos de administración de datos para limpiar periódicamente los registros obsoletos.
Beneficios prácticos: El minorista mejora la personalización del cliente, ya que los equipos de ventas disponen ahora de una visión única y unificada del historial de compras, las preferencias y las interacciones de cada cliente. Esto les permite ofrecer recomendaciones y promociones más personalizadas. Además, el minorista garantiza el cumplimiento de la privacidad de los datos al mantener registros de clientes precisos y actualizados, reduciendo el riesgo legal y evitando multas relacionadas con el incumplimiento.
Datos maestros de proveedores
Ejemplo: Agilización de la incorporación de proveedores y gestión de riesgos en las compras
Problema sin ODM: Una empresa farmacéutica global gestiona miles de proveedores en varias regiones. Sin embargo, sin un proceso adecuado de gobernanza de datos maestros para los datos maestros de proveedores, los registros de proveedores están fragmentados en varios sistemas, lo que dificulta el seguimiento del rendimiento, las certificaciones y el estado de cumplimiento normativo de los proveedores. Esto provoca retrasos en la incorporación de proveedores y aumenta el riesgo de trabajar con proveedores que no cumplen la normativa o tienen un bajo rendimiento.
Beneficio ODM: Con el gobierno de los datos maestros de proveedores, la empresa puede crear un repositorio centralizado donde los registros de proveedores se mantienen de forma coherente. Las reglas de gobernanza imponen comprobaciones de validación de información clave, como números de identificación fiscal, certificaciones y condiciones contractuales. La automatización del flujo de trabajo garantiza que los nuevos proveedores se sometan a un proceso de incorporación estandarizado y conforme a las normas antes de ser añadidos a la lista de aprobados.
Beneficios prácticos: Al aprovechar los datos precisos y validados de los proveedores, la empresa puede acelerar significativamente la incorporación de proveedores, garantizando al mismo tiempo que sólo se aprueban proveedores conformes y de alta calidad. Esto reduce los riesgos de aprovisionamiento, mejora las relaciones con los proveedores y garantiza el cumplimiento de las normativas del sector (por ejemplo, las certificaciones FDA o ISO). Además, la empresa puede realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento de los proveedores a lo largo del tiempo, lo que permite tomar mejores decisiones estratégicas de aprovisionamiento y ahorrar costes.
¿A quién puede ayudar MDG Solutions?
El líder indiscutible en gobernanza de datos maestros es, con diferencia ODM SAP. Para permitir a las empresas gestionar mejor sus datos ERP, SAP lanzó SAP MDG en la década de 2000 para establecer un marco de gobernanza.
Desde entonces, varios proveedores de software de gobierno de datos maestros han entrado en este espacio con potentes alternativas. Oracle, Microsoft, IBM y Stibo Systems han lanzado sólidas suites de gobernanza de datos, que ofrecen una serie de funciones como la automatización del flujo de trabajo, comprobaciones de la calidad de los datos, acceso basado en funciones y capacidades de integración para agilizar y ampliar la implantación de la gobernanza.
Sin embargo, como ya hemos mencionado, las prácticas de gobernanza pueden variar en función de los sectores, los tipos de datos maestros, las políticas internas, las jerarquías organizativas, etc.
En nuestra experiencia hasta ahora como especialistas en soluciones de gestión de datos maestros, hemos observado que la mayoría de estos programas no están diseñados específicamente para este fin, su implantación puede resultar cara y requerir muchos recursos y, en general, se tarda mucho tiempo en ejecutarlos.
Al ver esta carencia, en Verdantis hemos creado nuestro propio producto de vanguardia para la gestión de datos maestros (Integrity©) que tiene en cuenta los casos de uso específicos del sector, fácilmente se integra con la mayoría de los ERP (incluido SAP MDG) y aprovecha modelos de aprendizaje automático específicamente entrenados para hacer más accesible el cumplimiento de la Gobernanza de Datos.
Conclusión
La gobernanza de los datos maestros ya no es una función de back-office, sino un factor clave para la resiliencia operativa, el cumplimiento normativo y la transformación digital. A medida que las organizaciones aceleran la toma de decisiones basada en datos, la capacidad de mantener datos maestros limpios, coherentes y gobernados se convierte en un diferenciador estratégico.
Lo que se necesita ahora son soluciones de gobernanza que vayan más allá de los marcos estáticos: herramientas adaptables, inteligentes y adaptadas a las necesidades específicas de las empresas modernas.
Las empresas que inviertan hoy en el enfoque de gobernanza adecuado estarán mejor posicionadas para escalar, responder a los cambios del mercado e impulsar la eficiencia sostenida en todas las funciones el día de mañana.
