El moderno software de datos maestros (MDS) ha ido mucho más allá de su función tradicional de almacenamiento y estandarización de datos.
Las plataformas actuales se sitúan en el centro de las operaciones digitales, combinando arquitecturas nativas de la nube, procesamiento en tiempo real e inteligencia impulsada por IA para proporcionar datos fiables y contextualizados en toda la empresa. A La lista de proveedores que ofrecen diferentes soluciones de software MDM está disponible aquí.
Este artículo examina las capacidades esenciales y de gran impacto que definen los SMD de nueva generación.
Modelado unificado de datos y gestión jerárquica
Los MDS modernos permiten a las organizaciones definir todas sus entidades de datos, clientes, productos, proveedores, equipos, y las relaciones entre ellos, formando los base para una gestión eficaz de los datos maestros de ERP.
Los usuarios pueden crear jerarquías complejas, como relaciones padre-hijo, árboles de activos o enlaces de varios niveles en la cadena de suministro.
Por ejemplo, una empresa de fabricación puede asignar a cada máquina sus componentes, los proveedores que los suministran y los programas de mantenimiento asociados a cada uno.
Las herramientas de modelado de datos suelen incluir una interfaz visual para construir estas relaciones. Los usuarios pueden arrastrar y soltar entidades, conectarlas y definir reglas de coherencia.
El sistema aplica automáticamente estas normas cada vez que se añaden o actualizan nuevos datos.
Esta funcionalidad suele ejecutarse como un servicio dedicado dentro de la plataforma MDS, a menudo aprovechando una base de datos gráfica o un motor de relaciones. En los sistemas basados en la nube, el servicio de modelado funciona de forma independiente, lo que le permite escalar grandes volúmenes de datos sin ralentizar otros procesos.
Los modelos de datos unificados reducen la confusión, evitan errores y ofrecen a los equipos una única fuente de verdad. Por ejemplo, si un proveedor cambia de dirección, el sistema actualiza automáticamente todos los registros de productos y programas de mantenimiento relacionados.
Así se evitan entregas fallidas, facturación incorrecta y retrasos operativos. Las organizaciones informan de una resolución de problemas hasta 25% más rápida y menos conflictos de datos tras implantar un modelado sólido.
Control de la calidad de los datos
La calidad continua de los datos garantiza que la información siga siendo precisa, completa y coherente. Los sistemas MDS modernos realizan perfiles de datos en tiempo real y comprueban los datos entrantes para detectar errores como campos omitidos, formatos incorrectos o duplicados.
Si se detecta un problema, los flujos de trabajo automatizados lo solucionan o lo envían a un administrador de datos para que lo revise manualmente.
Por ejemplo, al importar un nuevo lote de registros de productos, el sistema estandariza automáticamente las unidades, corrige las incoherencias ortográficas y marca las entradas que carecen de identificadores críticos, como los números de pieza.
Los procesos de calidad de datos suelen estar integrados en un microservicio independiente de alto rendimiento dentro del MDS. Este servicio supervisa continuamente los datos en varios sistemas (ERP, CRM, PLM) sin afectar al rendimiento transaccional.
Según una encuesta de McKinsey,
82% de los encuestados dedicaban uno o más días a la semana a resolver problemas de calidad de los datos maestros, lo que pone de manifiesto la importancia de MDM a la hora de abordar los conflictos de datos.
Los datos de alta calidad reducen los costosos errores. Por ejemplo, si se evitan las entradas duplicadas de proveedores, se evitan los pedidos duplicados. Un fabricante de productos químicos declaró haber ahorrado $150.000 al año al eliminar los pedidos duplicados recurrentes y el reprocesamiento mediante comprobaciones automatizadas de la calidad de los datos.
Gobernanza avanzada de datos
Las plataformas MDS modernas incluyen flujos de trabajo automatizados de gobernanza de datos maestros que aplican automáticamente las normas empresariales.
Por ejemplo, si se añade un nuevo registro de proveedor, el sistema puede enviarlo para su aprobación, comprobar el cumplimiento de la normativa, validar los contratos y asegurarse de que se cumplimentan todos los campos obligatorios.
Los administradores pueden definir reglas basadas en roles. Los equipos de compras sólo pueden editar determinados campos, mientras que los financieros ven el precio y las condiciones de pago.
Políticas como los metadatos obligatorios, las jerarquías de aprobación y los umbrales de validación se aplican de forma coherente en todos los dominios de datos.
Los motores de gobernanza suelen residir en el módulo central de flujos de trabajo de la plataforma, con un panel de control para supervisar las aprobaciones pendientes, las excepciones y las métricas de cumplimiento. Las alertas y los informes pueden enviarse a los usuarios pertinentes en tiempo real.
Este artículo enumera varios proveedores de servicios de software de gobernanza de datos maestros, junto con las principales características de sus ofertas.
La automatización reduce la supervisión manual, impone la responsabilidad y garantiza el cumplimiento. En la práctica, las empresas que utilizan la gobernanza automatizada observan 50% menos errores en los informes reglamentarios y una incorporación más rápida de nuevos proveedores o productos.
Este vídeo de demostración le mostrará cómo Integrity de Verdantis facilita la gestión automatizada de los datos.
Integración de datos
Las empresas modernas utilizan múltiples sistemas: ERP, CRM, sensores IoT, sistemas de ejecución de fabricación, etc. MDS integra los datos de todos estos sistemas a través de API, microservicios y canalizaciones basadas en eventos.
Por ejemplo, un nuevo producto añadido en un ERP se sincroniza automáticamente con el MDS y se propaga al CRM, al sistema de compras y al programa de mantenimiento.
El sistema admite la sincronización bidireccional, lo que garantiza que los cambios en cualquier sistema se reflejen en todos los conjuntos de datos pertinentes. La integración en tiempo real evita conflictos, reduce la latencia y permite a los usuarios disponer de información actualizada en todo momento.
Según una investigación realizada por Integrar.io,
Las organizaciones con mejores resultados obtienen un rendimiento de la inversión de 354% gracias a la integración avanzada de datos, con $19,45 millones en beneficios.
La perfecta integración garantiza que las decisiones se tomen con datos precisos. Por ejemplo, los equipos de mantenimiento pueden confiar en la disponibilidad de piezas más reciente, lo que evita tiempos de inactividad de los equipos.
Administración de datos y control de acceso
La administración contextual permite a los usuarios empresariales gestionar los datos dentro de su contexto operativo mediante interfaces intuitivas y específicas para cada función.
Las plataformas MDS ofrecen cuadros de mando y portales adaptados a los administradores, gestores y analistas de datos. Los flujos de trabajo de validación, aprobación y corrección están integrados en estos portales.
Las herramientas de colaboración permiten a varias partes interesadas resolver problemas de datos simultáneamente, con comentarios, alertas y asignación de tareas.
Por ejemplo, en una gran cadena minorista, los gestores de categorías pueden aprobar las actualizaciones de productos directamente en el portal, reduciendo así los retrasos causados por los cuellos de botella de las TI centralizadas.
Los controles basados en funciones garantizan que sólo los usuarios autorizados puedan ver o modificar determinados campos de datos maestros, protegiendo así la información empresarial confidencial.
El control de acceso basado en funciones y atributos restringe las acciones en función de los perfiles de usuario, el departamento o la clasificación de los datos.
Las políticas de seguridad pueden adaptarse a la normativa, las restricciones geográficas o los umbrales de riesgo internos. La supervisión y las alertas en tiempo real rastrean los intentos no autorizados o las infracciones de las políticas.
Auditoría y control de versiones
La auditabilidad y el control de versiones permiten a las organizaciones mantener un registro histórico completo de los cambios en los datos maestros.
Cada adición, actualización o eliminación queda registrada, garantizando que cualquier estado de los datos pueda ser revisado o restaurado. El control de versiones registra instantáneas discretas de los datos, mientras que la función de viaje en el tiempo permite a los equipos "volver" a cualquier estado anterior con fines de análisis, corrección o cumplimiento.
Registro de cambios: Cada modificación se registra automáticamente con metadatos que incluyen quién hizo el cambio, cuándo se produjo y cuáles eran los valores anteriores.
Control de versiones: Los objetos de datos se almacenan como versiones secuenciales. Esto permite la comparación entre diferentes estados, ayudando a identificar cuándo y dónde surgieron incoherencias.
Viaje en el tiempo: Los equipos pueden consultar instantáneas históricas de los datos, restaurándolos a un estado anterior sin que ello afecte a las operaciones actuales. Esto puede aplicarse a registros individuales, grupos de registros o incluso conjuntos de datos completos.
Integración analítica: Los datos históricos también pueden utilizarse para el análisis de tendencias, la investigación de las causas profundas o la elaboración de modelos predictivos, proporcionando información que va más allá de la corrección operativa.
La IA en el software de datos maestros de nueva generación
La Inteligencia Artificial está transformando el MDS de un sistema basado en reglas a una plataforma proactiva e inteligente. Entre las aplicaciones clave se incluyen:
Cotejo y fusión automáticos de registros
Los algoritmos de IA analizan múltiples atributos basados en nombres, direcciones, números de pieza, códigos de proveedor, para identificar duplicados incluso cuando los datos están incompletos o tienen un formato diferente. A continuación, el sistema fusiona los registros automáticamente o los marca para su revisión.
Normalmente se ejecuta en un microservicio AI/ML dedicado, que puede escalarse de forma independiente para gestionar grandes conjuntos de datos.
Según Ardem,
Las empresas que adoptan la automatización de la IA, incluida la deduplicación de datos, han notificado una reducción de 20-30% en los costes operativos y una mejora de 40% en la eficiencia.
Aquí tiene un vídeo en el que se muestran los diferentes agentes de IA de Verdantis, desarrollados para diversas aplicaciones como la deduplicación, la estandarización y la normalización de datos.
Comprobaciones predictivas de la calidad de los datos
Los modelos de aprendizaje automático rastrean las tendencias históricas para anticipar dónde pueden producirse errores o faltar datos.
Por ejemplo, si determinados proveedores facilitan con frecuencia datos incompletos sobre los productos, el sistema marca las entradas futuras para su revisión antes de la integración.
Según una investigación publicada por IAEME,
Las instituciones financieras que adoptan la gestión de la calidad de los datos impulsada por la IA informaron de una reducción de 77% en los esfuerzos de limpieza manual de datos, lo que lleva a una mejora de la precisión y la exhaustividad de los datos.
Descubrimiento y etiquetado automatizado de metadatos
La IA explora los registros para asignar metadatos automáticamente y descubrir relaciones entre los conjuntos de datos.
Por ejemplo, puede detectar que un componente utilizado en varias máquinas debe etiquetarse según su criticidad en la planificación del mantenimiento.
Enriquecimiento inteligente de datos
La IA enriquece los registros internos y los conjuntos de datos que faltan con fuentes externas, de primera y tercera parte, de confianza.. Por ejemplo, puede añadir direcciones actualizadas de proveedores, certificaciones o especificaciones de productos a partir de conjuntos de datos públicos o con licencia.
Según un estudio realizado por SuperAGI,
Las empresas que adoptan soluciones de enriquecimiento de datos basadas en IA han registrado una mejora de hasta 40% en la precisión de los datos.
Este vídeo muestra cómo nuestro agente de inteligencia artificial, AutoEnrich, enriquece automáticamente los datos procedentes de distintas fuentes.
Conclusión
El MDS moderno ofrece profundidad funcional en las áreas de modelado, calidad, gobernanza, integración, IA, administración y seguridad.
Estas funciones, cuando se implementan eficazmente, garantizan datos precisos, procesables y conformes. Las empresas que aprovechan estas funciones experimentan una reducción de errores, una toma de decisiones más rápida y una base preparada para el futuro para las operaciones digitales.
