Reconozcámoslo: los datos empresariales crecen rápidamente, y no siempre en la dirección correcta. En las grandes organizaciones, sobre todo en los sectores que hacen un uso intensivo de los activos, como el químico, el manufacturero, el del petróleo y el gas, y el de los servicios públicos, la calidad de los datos maestros puede, en silencio, determinar el éxito o el fracaso de las operaciones.
En sectores como el del petróleo y el gas, los productos químicos, los servicios públicos y la fabricación pesada, donde los datos de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) abarcan millones de registros en todos los sistemas, los datos erróneos no son sólo una molestia, sino una costosa responsabilidad.
Los datos deficientes sobre piezas de repuesto, los registros duplicados de proveedores o los códigos de material no coincidentes erosionan silenciosamente la eficiencia, alteran los programas de mantenimiento e inflan los costes.
Ahí es donde entra en juego una sólida Gobernanza de Datos Maestros (GDM), no sólo como política o función de TI, sino como base fundamental para la resiliencia operativa y la agilidad digital.
Y todo comienza con un sólido Gestión de datos maestros (MDM) en su lugar. Al establecer una única fuente de información fiable en todos los sistemas ERP, GMAO y de aprovisionamiento, MDM garantiza la coherencia, reduce la duplicación y permite tomar decisiones precisas en todo el ciclo de vida de los activos, desde la planificación hasta el mantenimiento y más allá.
La Gobernanza de Datos Maestros (GDM) es la disciplina que garantiza que los datos críticos para la empresa -como materiales, proveedores, clientes, activos y productos- sean precisos, completos, normalizados y estén alineados en todas las unidades de negocio y sistemas.
Aplicar las estrategias adecuadas de los ODM ya no es una buena práctica, sino una necesidad fundamental para el éxito sostenible de las empresas.
Del desorden al método: ¿Qué es la gobernanza de datos maestros?
En esencia, la gobernanza de datos maestros es la práctica de definir cómo gestiona y controla su organización los datos empresariales clave, a través de las personas, los sistemas y los procesos.
Abarca:
¿Quién posee qué datos?
¿Cuáles son las normas, convenciones de nomenclatura y taxonomías que hay que seguir?
¿Cómo se crean, modifican y retiran los datos?
¿Cómo garantizar la coherencia entre sistemas (ERP, GMAO, PLM, etc.)?
Puede parecer básico, pero sin una estrategia definida, incluso la implantación más costosa de un ERP puede descarrilar por simples problemas de datos.
La gobernanza de datos maestros es un enfoque estructurado que define cómo una organización crea, modifica, utiliza y mantiene sus datos empresariales básicos. Incluye:
Políticas y normas - Convenciones de denominación, reglas de campo, requisitos de taxonomía
Procesos - Cómo se crean, validan, aprueban y mantienen los datos
Funciones y responsabilidades - Propietarios, administradores y solicitantes de datos
Herramientas y tecnologías - Plataformas que automatizan las tareas de gobernanza y permiten la colaboración
Métricas y auditorías - Medir y mejorar la calidad de los datos a lo largo del tiempo
Los costes reales de no tener una estrategia de gobernanza
Esto es lo que realmente parece una mala gobernanza sobre el terreno:
Dos entradas para el mismo número de pieza → Pides las dos cosas.
Faltan especificaciones de piezas → Los técnicos pierden horas verificando detalles in situ.
Datos de proveedores poco fiables → Se cuela el gasto inconformista.
Se retrasan las actualizaciones de ERP como S/4HANA → Porque tus datos maestros no están preparados para la migración.
Un estudio de Gartner revela que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de $12,9 millones al año, mientras que nuestra propia investigación interna en Verdantis muestra que los costes de adquisición de MRO pueden inflarse entre 20 y 35% debido a registros duplicados o inexactos.
Las organizaciones necesitan estrategias de gobernanza de datos maestros (GDM) para mantener la coherencia, precisión y fiabilidad de sus datos empresariales básicos.
Sin un marco de gobernanza bien definido, las empresas a menudo se enfrentan a datos incoherentes en sistemas como ERP, CMMS y PLM. Esto da lugar a registros duplicados y contradictorios, especialmente para materiales, proveedores y equipos, lo que genera ineficiencias operativas y confusión entre los departamentos.
Un linaje de datos deficiente socava aún más la fiabilidad de los informes y análisis, lo que dificulta que los directivos confíen en las perspectivas o tomen decisiones informadas.
Estas incoherencias contribuyen directamente a las fugas de costes, a través del exceso de inventario, el gasto inconstante, las compras incorrectas y las estrategias de aprovisionamiento desajustadas.
En los sectores que hacen un uso intensivo de los activos, como el del petróleo y el gas, la energía, los servicios públicos y la fabricación, la complejidad y la escala de los datos de MRO (mantenimiento, reparación y operaciones) pueden hacer que la gobernanza no sólo sea importante, sino esencial.
Una estrategia sólida de ODM garantiza que los materiales y piezas estén estandarizados, sean fiables y estén alineados con los sistemas y operaciones de toda la empresa.
El papel estratégico de la gestión de datos maestros
A medida que las organizaciones navegan por iniciativas digitales complejas y transformaciones en toda la empresa, una capa fundamental a menudo determina el éxito o el fracaso de estos esfuerzos: los datos maestros.
En las industrias que hacen un uso intensivo de activos, en particular aquellas con grandes volúmenes de materiales MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones), un mal gobierno de los datos puede erosionar silenciosamente la eficiencia operativa, inflar los costes y socavar los objetivos estratégicos.
Sin prácticas sólidas de gobernanza de datos:
- Los procesos críticos se paralizan o se rompen.
- Los registros duplicados e incoherentes aumentan la ineficacia.
- La toma de decisiones se convierte en reactiva en lugar de proactiva.
Incluso en el contexto de transformaciones empresariales más amplias, como las actualizaciones de ERP (por ejemplo, las migraciones a S/4HANA o la modernización de Oracle), la falta de datos maestros bien gestionados puede retrasar considerablemente los plazos del proyecto y añadir costes ocultos.
Establecer un marco de gobernanza
Un marco de gobernanza de datos es la estructura formal utilizada para gestionar cómo se crean, mantienen, acceden y utilizan los datos en una organización. Define las funciones, políticas, derechos de decisión y procesos de la organización para garantizar que los datos maestros sean precisos, coherentes, seguros y estén alineados con los objetivos empresariales.
En esencia, un marco de gobernanza es ambas cosas:
Estratégico: Principios rectores, políticas y autoridad decisoria.
Operativo: Responsabilidades cotidianas, flujos de trabajo y mecanismos de aplicación.
No hay dos organizaciones que gestionen los datos exactamente de la misma manera, y esto es especialmente cierto en el caso de dominios de datos maestros complejos como MRO.
En función de la estructura empresarial, la distribución geográfica, el entorno normativo y la madurez de los datos, las empresas suelen adoptar distintos marcos de gobernanza para lograr el equilibrio adecuado entre control y agilidad.
Desglosemos los tres modelos más comunes que rigen el gobierno de los datos maestros empresariales en la actualidad:
Gobernanza centralizada
En el gobierno centralizado, todas las operaciones de datos maestros -creación, validación, enriquecimiento y mantenimiento- corren a cargo de un equipo central, normalmente en la sede corporativa.
Este modelo ofrece un fuerte control y estandarización en toda la empresa, por lo que es ideal para organizaciones en las que el cumplimiento, la trazabilidad y la uniformidad son fundamentales.
La gobernanza centralizada minimiza la duplicación de datos, refuerza la coherencia y acelera la elaboración de informes en toda la empresa.
Sin embargo, este modelo requiere herramientas sofisticadas y automatización para evitar cuellos de botella, justo donde entran en juego las plataformas de Verdantis basadas en IA, que permiten la gestión de grandes volúmenes de datos sin sobrecarga manual.
Gobernanza federada (descentralizada)
En este caso, la gobernanza se comparte entre un equipo central de políticas y las unidades de negocio distribuidas. Mientras que la empresa define las normas y el marco de cumplimiento, los equipos regionales o de planta gestionan la ejecución local, como la incorporación de piezas de repuesto utilizadas únicamente en una instalación específica o la incorporación de proveedores específicos de una región.
La propiedad local garantiza una toma de decisiones más rápida, especialmente cuando se trata de elementos de MRR específicos de la planta o de flujos de trabajo de mantenimiento urgentes. Para garantizar la coherencia, este modelo depende en gran medida de una sólida lógica de validación y de comprobaciones de conformidad automatizadas.
Gobernanza híbrida
Un modelo híbrido establece un equilibrio: centraliza los datos de alto impacto y alto riesgo (por ejemplo, bienes de equipo, materiales críticos) al tiempo que delega los datos contextuales o a nivel de planta (por ejemplo, repuestos locales, herramientas de mantenimiento) en los equipos regionales.
Por ejemplo, una empresa minera global podría gestionar de forma centralizada los datos de los equipos críticos para la seguridad con el fin de cumplir la normativa, mientras que las minas individuales gestionan los consumibles locales en función de las necesidades operativas.
Lo que hace que la gobernanza híbrida tenga éxito es la orquestación: flujos de trabajo automatizados, sincronización inteligente de datos maestros y controles basados en funciones.
Los datos de MRO son un reto notorio debido a su volumen, variedad y naturaleza crítica para el negocio. Las convenciones de nomenclatura dispares, las especificaciones incompletas y las entradas redundantes son escollos habituales.
Un marco sólido de gobernanza del MRR incluye:
- Flujos de trabajo de creación de material controlados
- Taxonomías estructuradas (por ejemplo, UNSPSC, eClass)
- Participación de las partes interesadas en las áreas de mantenimiento, ingeniería y compras
- Estandarización de atributos entre plantas y zonas geográficas
¿Cuál es el resultado? Mejor visibilidad de las piezas, menores costes de mantenimiento de inventario y mayor capacidad de aprovisionamiento.
Antes de que cualquier marco de gobernanza de datos pueda tener un impacto real y duradero, debe estar respaldado por procesos estructurados que no sólo estén definidos, sino que se sigan de forma coherente.
Sin flujos de trabajo claros, incluso las mejores políticas de datos se desmoronan rápidamente en la ejecución.
Esto es especialmente cierto en entornos como la fabricación, donde los datos de MRR afectan a múltiples sistemas, departamentos y zonas geográficas.
Diseñar procesos de gobernanza significa convertir la estrategia de alto nivel en operaciones cotidianas.
Garantiza que cada solicitud de nuevos datos, cada modificación y cada actividad de limpieza se gestione de forma normalizada y rastreable.
He aquí lo que debe incluir normalmente un marco de procesos sólido:
Una gobernanza eficaz empieza por definir claramente las funciones:
Los propietarios de los datos garantizan la alineación empresarial y la creación de políticas.
Los administradores de datos aplican y mantienen las normas.
Los usuarios finales aportan información real para un perfeccionamiento continuo.
Dependiendo de la escala y la complejidad, las organizaciones pueden adoptar modelos de administración centralizados, federados o híbridos. En los entornos MRO, la gestión localizada a menudo proporciona una gobernanza sensible al contexto al tiempo que se alinea con las normas corporativas.
Establecer políticas de gobernanza sólidas no consiste sólo en hacer cumplir las normas, sino también en permitir la coherencia entre sistemas, plantas y equipos complejos. En los entornos de MRO, donde los nombres, formatos y estructuras de las piezas pueden variar enormemente, unas normas claras son las que mantienen el buen funcionamiento de las operaciones.
De cómo las piezas se nombran y categorizan, para garantizar que los atributos críticos se capturan en la fuente, estas normas garantizan que todas las partes interesadas -ya sea en compras, mantenimiento o inventario- trabajen a partir de una única versión de la verdad.
Pero las normas sólo funcionan cuando se aplican de forma coherente. Ahí es donde la mayoría de las organizaciones tienen problemas. Con una entrada de datos descentralizada, múltiples sistemas ERP/CMMS y conflictos de datos heredados, incluso las normas mejor documentadas suelen fallar.
Áreas clave a definir en las normas de gobernanza:
Convenciones de denominación (por ejemplo, "[Tipo] - [Clasificación] - [Tamaño]" para motores)
Reglas de atributo obligatorias (por ejemplo, grupo de materiales, UM, número de pieza del fabricante)
Normas de clasificación (por ejemplo, eCl@ss, UNSPSC, ISO 8000)
Lógica de prevención de duplicados (por ejemplo, bloquear guardar si existe Fabricante + Número de pieza)
Propiedad de los datos y vías de aprobación (quién puede editar qué y cómo)
Indicadores clave de rendimiento (KPI) como el índice de duplicación, las puntuaciones de integridad de los datos y la duración del ciclo de solicitud a creación ayudan a realizar un seguimiento del rendimiento de la gobernanza.
Documentar estas normas es sólo el principio. Con la tecnología adecuada, pueden aplicarse automáticamente, garantizando que todos los registros de datos, nuevos o antiguos, cumplan los requisitos de calidad que exigen sus operaciones.
Los procesos manuales de gobernanza ya no pueden seguir el ritmo de la velocidad y el volumen de los datos empresariales. Las capacidades impulsadas por IA ahora permiten:
- Clasificación y deduplicación automatizadas
- Completar atributos de forma predictiva
- Búsqueda y recuperación inteligentes
En Verdantis, nuestra solución hace operativas las normas de gobernanza, tanto si se trata de gestionar registros MRO heredados como de crear nuevos artículos en plantas globales, nuestra IA garantiza que se sigan las políticas con una intervención manual mínima.
Integridad - La gobernanza de los datos
Producto
AutoEnrich - El agente automatizado de enriquecimiento de datos
La gobernanza sólo es eficaz si la adoptan los usuarios. Las iniciativas de gestión del cambio deben incluir:
- Formación para solicitantes de material y administradores
- Habilitación de usuarios basada en funciones
- Comunicación continua y compromiso de las partes interesadas
El patrocinio ejecutivo y los campeones interfuncionales son esenciales para impulsar la alineación cultural.
Las organizaciones pueden evaluar su estado actual y planificar su evolución utilizando un modelo de madurez:
- Ad Hoc: No hay gobernanza ni normas formales
- Definido: Políticas básicas y administración establecidas
- Integrado: Gobernanza integrada en los procesos empresariales
- Optimizado: Gobernanza autocorrectiva basada en la IA.
Una hoja de ruta de gobernanza por fases garantiza una implantación escalable adaptada a la preparación de la organización.
A continuación se enumeran algunos sectores a los que Verdantis presta apoyo con estrategias escalables de gobernanza de datos
Los grandes programas digitales tienen éxito cuando la gobernanza es proactiva. Tanto si se modernizan los sistemas heredados como si se realiza la transición a sistemas ERP basados en la nube, la integración temprana de la gobernanza de datos mitiga la repetición de tareas, acelera la obtención de valor y preserva la integridad de los procesos.
En lugar de centrarse en los sistemas ERP, es más impactante destacar la gobernanza como un factor crítico de éxito en todos los tipos de transformación.
Aunque la idea de una única plataforma de gobierno de datos maestros de 360 grados es atractiva, rara vez se adapta a las necesidades matizadas de los distintos dominios de datos maestros.
Por ejemplo, lo que funciona para el cliente, o los datos maestros de proveedores pueden se quedan cortas cuando se aplican a los datos maestros de material MRO, que exigen:
- Clasificación detallada basada en atributos físicos y funcionales
- Taxonomías específicas del sector, como UNSPSC, eCl@ss o esquemas propios.
- Información esencial para el mantenimiento, como asociaciones de equipos y datos del fabricante.
Las herramientas de gobernanza especializadas aportan una inteligencia de dominio que las plataformas genéricas no pueden reproducir.
En lugar de buscar una solución "todo en uno", las organizaciones se benefician más de un enfoque modular, en el que cada objeto de datos maestros, materiales, activos, clientes o proveedores, se gobierna con herramientas diseñadas para su complejidad única.
MRO y cadena de suministro
Es importante tener prácticas de gestión de datos para MRO y las industrias con uso intensivo de activos, ya que estas organizaciones gestionan grandes volúmenes de datos maestros, que abarcan piezas de repuesto, materiales, equipos, proveedores y activos.
Estos registros se cuentan a menudo por millones y están distribuidos en múltiples plantas, almacenes y sistemas. En un entorno así, incluso un pequeño porcentaje de errores, ya sea en la denominación, la clasificación o los datos del proveedor, puede provocar graves ineficiencias operativas.
Piénselo: una pieza duplicada en el sistema podría dar lugar a un aprovisionamiento redundante. Un atributo que falte podría causar retrasos en la planificación del mantenimiento.
Y en operaciones más amplias, mantenimiento adecuado de los datos maestros de la cadena de suministro puede conducir a una mejor colaboración con los proveedores, una previsión precisa de los plazos de entrega, la racionalización de las compras y una planificación más resistente en toda la cadena de valor.
Los materiales correctamente clasificados pueden mejorar la visibilidad del inventario y la precisión de la planificación. No se trata solo de problemas menores con los datos, sino de riesgos sistémicos que afectan al tiempo de actividad, los costes y la continuidad de la cadena de suministro.
Los síntomas de un mal gobierno de los datos son fáciles de reconocer:
Equipos de mantenimiento en apuros porque la pieza correcta no está donde debería.
La emisión de pedidos repetidos del mismo artículo con nombres diferentes.
Equipos de inventario que luchan por conciliar registros de existencias que no coinciden en todas las ubicaciones.
Estos retos no son el resultado de una mala ejecución, sino que tienen su origen en la falta de una gobernanza de datos maestros sólida y escalable.
Las reflexiones finales..
Al igual que su fábrica necesita unos cimientos sólidos, los datos de su empresa también los necesitan. Sin ellos, todo, desde las decisiones de inventario hasta la planificación estratégica, se convierte en conjeturas.
La gobernanza de datos maestros no es solo una casilla de verificación de cumplimiento: es una infraestructura para la agilidad empresarial. Cuanto antes lo trate así, más rápido desbloqueará los beneficios de la transformación digital, la eficiencia de costes y la excelencia operativa.
De la optimización Adquisiciones MRO para permitir transformaciones en toda la empresa, un gobierno eficaz de los datos maestros ofrece un retorno de la inversión medible. Combinando procesos, personas y herramientas basadas en IA, las organizaciones pueden hacer que los datos dejen de ser un pasivo y se conviertan en un activo estratégico.
Hay muchos proveedores que ofrecen soluciones de gobierno de datos maestros, cada una adaptada a diferentes sectores y objetivos. En Verdantis, nos centramos en un ámbito que a menudo se pasa por alto, pero que es fundamental para la excelencia operativa: los datos MRO. Nuestra experiencia radica en transformar datos maestros de MRO fragmentados e incoherentes en un activo estratégico.
Si está buscando una mayor eficiencia, ahorro de costes y fiabilidad en todo el sistema, iniciemos una conversación sobre cómo un gobierno de datos más inteligente y escalable puede ayudar a su empresa a liderar con confianza.
