Harmonize: Herramienta de limpieza de datos basada en IA
Las organizaciones manejan un volumen de datos sin precedentes, repartidos en diversas plataformas. A medida que los datos se convierten en parte integral del éxito empresarial, es fundamental garantizar su precisión, coherencia y fiabilidad. Aquí es donde Herramientas de limpieza de datos maestros y es la solución de nueva generación que está transformando la forma en que las empresas abordan la gestión de datos.
La limpieza de datos maestros es un proceso esencial para cualquier organización que desee garantizar datos limpios y precisos. Mediante la implementación de un proceso de limpieza de datos maestros, puede mejorar la toma de decisiones, la eficiencia, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.
Existen demasiados puntos de contacto cuando se trata de gestionar registros de datos maestros. Algunos de ellos son los presupuestos de proveedores, las descripciones de punchouts, los datos de ingeniería y, lo que es más importante, las aportaciones de miles de usuarios empresariales de distintas ubicaciones geográficas. A menudo, esto da lugar a datos maestros plagados de detalles que faltan, errores, incoherencias y duplicados.
La IA puede analizar e identificar patrones y relaciones de datos complejos que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Puede aprender de las correcciones de datos históricos y aplicar una lógica similar a conjuntos de datos futuros, mejorando la precisión de los resultados de la limpieza a lo largo del tiempo de forma eficiente.
El papel de Harmonize en la limpieza de datos
Clasificación automatizada de datos: Agrupar diferentes tipos de datos maestros en un conjunto estructurado y estandarizado de categorías predefinidas bajo la "Taxonomía" para construir una estructura de clasificación sólida. Una de las taxonomías más populares y utilizadas en todo el mundo es UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code); otro tipo de taxonomías utilizadas en diversas regiones o industrias incluyen eClass, PIDX, CPV, ETIM, GS1, ISIC y NAICS.
La clasificación de datos maestros basada en IA de Harmonize automatiza el proceso para clasificar de forma inteligente y categorizar lógicamente los datos basándose en patrones, semántica y contexto. Harmonize aprende de los datos históricos, mejorando la precisión con el tiempo, y se adapta a las necesidades específicas de clasificación de una organización.
- Detección automática de duplicados: Algoritmos sofisticados pueden identificar y presentar registros duplicados incluso cuando los datos no coinciden exactamente (por ejemplo, errores ortográficos, abreviaturas, varios idiomas). Los modelos de IA comprenden el contexto que subyace a las entradas de datos, lo que los hace muy eficaces a la hora de detectar duplicados que pasarían desapercibidos con los enfoques tradicionales basados en el valor exacto de los campos.
- Enriquecimiento de datos: Mejora de los datos existentes añadiendo información adicional y más completa procedente de fuentes externas de dominio público, como catálogos de fabricantes y proveedores, directorios de datos, etc. Uso de IA generativa con validación multicapa mediante referencias cruzadas de datos con fuentes externas de confianza para garantizar que la información es precisa y está actualizada, lo que hace que este proceso sea altamente escalable.
- Normalizar y estandarizar datos: Dado que los datos pueden proceder de múltiples fuentes que siguen normas/nomenclaturas diferentes, su estandarización y normalización mejora la salud general de los datos y la capacidad del usuario para buscar e informar con precisión y tomar decisiones informadas. Es esencial establecer un conjunto de reglas/normas y directrices sobre cómo deben introducirse, formatearse y almacenarse los datos.
- Soporte multilingüe:
Los datos existen en distintos idiomas en función de su origen y pueden presentar incoherencias en la ortografía, el formato, los sinónimos y las convenciones de nomenclatura. La compatibilidad multilingüe garantiza que todos los datos se gestionen siguiendo un único conjunto de normas, independientemente del idioma o la región de creación. Esto es crucial para mantener la calidad de los datos en todas las entidades globales, garantizar el cumplimiento de las normativas locales y, al mismo tiempo, mantener la gobernanza centralizada de los datos.
Cuando se manejan datos en varios idiomas, es habitual encontrar errores de traducción, correspondencias incorrectas o problemas específicos del contexto que requieren una limpieza. Una herramienta con soporte multilingüe puede detectar automáticamente estas discrepancias y garantizar que los datos introducidos sean precisos y contextuales, independientemente del idioma en el que se hayan creado.
Las herramientas avanzadas basadas en IA pueden traducir los datos a un lenguaje común para su análisis y limpieza, conservando el idioma original en el resultado. Y lo que es más importante, estas herramientas pueden reconocer el contexto de las palabras y frases, evitando los problemas de las simples traducciones palabra por palabra.
Integridad: Sólida herramienta de gobernanza de datos maestros
Integrity es una plataforma de Gobernanza de Datos Maestros basada en IA que proporciona una sólida marco mediante el cual se controlan, estandarizan, limpian, gestionan y comunican los datos para garantizar la calidad y coherencia de los datos maestros de una organización en múltiples sistemas y unidades de negocio. Integrity proporciona el marco y los flujos de trabajo necesarios para establecer políticas, procedimientos y una gestión de los datos que garantice que los datos maestros siguen siendo precisos, completos y conformes con las normas internas predefinidas y la normativa externa.
Características clave de la integridad:
1. Gestión de autoservicio:
En términos de gobernanza de datos, la función de autoservicio es revolucionaria. Sin depender del personal informático, permite a los usuarios empresariales ver, gestionar y actualizar directamente los datos maestros. Esta democratización de la gestión de datos reduce los cuellos de botella y aumenta la productividad, al permitir que personas de distintas áreas contribuyan a la calidad de los datos.
Los modelos de datos de AI aprovechan las reglas empresariales y los estándares de datos creados a través del procesamiento de más de 150 millones de registros y más de 250 implementaciones de clientes. Integrity interpreta las entradas del usuario para clasificar, enriquecer, estandarizar y deduplicar registros con el fin de construir un sólido registro de oro. Todo ello en el primer paso del proceso: creación de datos/inicio de solicitud de actualización.
2. Validación en tiempo real:
La precisión de los datos es fundamental, y la validación en tiempo real para garantizar que los datos maestros se ajustan a las normas de calidad de datos de la organización en cuanto se introducen o actualizan.
- Feedback instantáneo: A medida que se introducen datos en el sistema, la validación en tiempo real comprueba si hay errores, duplicaciones o incoherencias y proporciona información inmediata a los usuarios.
- Mejora de la calidad de los datos: Al identificar los errores en el punto de entrada, la herramienta garantiza que sólo se añadan al sistema datos de alta calidad, lo que evita problemas posteriores.
- Reglas personalizables: Las reglas de validación pueden adaptarse a las políticas de gobernanza de datos específicas de una organización, garantizando el cumplimiento de las normas internas y los requisitos reglamentarios.
- Enriquecimiento a la carta: Con la función AutoEnrichAI, Integrity asigna información del fabricante como características, imágenes, disponibilidad y alternativas de piezas en tiempo real. Esto elimina la necesidad de realizar la búsqueda manual de datos y aumenta la calidad de los mismos, al tiempo que reduce el tiempo de respuesta de las solicitudes.
3. Acceso basado en roles:
La gobernanza eficaz de los datos requiere que las personas adecuadas tengan acceso a los datos correctos en el momento adecuado. El control de acceso basado en roles garantiza que los usuarios solo puedan acceder a los datos y funcionalidades que son relevantes para su función.
La integridad garantiza que los distintos roles de usuario puedan acceder a conjuntos de datos y flujos de trabajo específicos, lo que hace que la herramienta sea más intuitiva y eficaz para todos los implicados.
4. Automatización del flujo de trabajo:
Integrity ofrece automatización del flujo de trabajo en una herramienta de gobernanza de datos maestros que agiliza el proceso de introducción, aprobación, validación y actualización de datos, garantizando la coherencia y reduciendo la necesidad de intervención humana.
Los flujos de trabajo automatizados permiten establecer cadenas de aprobación en las que los cambios de datos se envían a las autoridades competentes para su validación, lo que reduce los errores humanos y el seguimiento manual.
Los flujos de trabajo automatizados ofrecen una visibilidad clara de la fase del proceso en la que se encuentran las solicitudes de datos, lo que facilita el seguimiento del progreso y la rápida resolución de los cuellos de botella.
5. Auditorías exhaustivas de datos:
Una auditoría de datos exhaustiva es un examen sistemático y minucioso de los datos para garantizar que se ajustan a las políticas de gobernanza, las normas de calidad de los datos y los requisitos normativos.
Integrity incluye reglas de auditoría predefinidas que contrastan automáticamente los datos con los requisitos normativos, garantizando que las organizaciones sigan cumpliendo la normativa.
Integrity mantiene pistas de auditoría detalladas, registrando cada cambio realizado en los datos, quién lo hizo, cuándo y por qué. Esto garantiza la transparencia y la rendición de cuentas, que son fundamentales en entornos regulados.
Ventajas de la gobernanza de datos maestros:
- Mejora de la calidad de los datos: La integridad garantiza que los datos maestros sean limpios, precisos, completos y coherentes, lo que resulta esencial para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.
- Eficiencia operativa: La integridad garantiza la normalización de los datos en todos los sistemas, lo que reduce la ineficacia y permite agilizar las operaciones y los procesos empresariales.
- Cumplimiento reforzado: La integridad proporciona marcos de gobernanza claros para que las organizaciones puedan garantizar que cumplen los requisitos normativos, reduciendo el riesgo de multas y sanciones por responsabilidades financieras debidas a datos no conformes o incorrectos.
- Confianza en los datos: Unos datos fiables permiten a las partes interesadas de toda la organización confiar en los datos maestros para las operaciones cotidianas y las estrategias a largo plazo.
- Mitigación de riesgos: La integridad hace cumplir las políticas de seguridad de datos y rastrea los cambios en los datos, reduciendo así el riesgo de filtraciones de datos y accesos no autorizados dentro de la organización.
Puntos clave de la empresa:
En un mundo centrado en los datos, las empresas deben dar prioridad a la gobernanza y la calidad de los datos para seguir siendo competitivas. Harmonize e Integrity no sólo garantizan que los datos sean precisos y fiables, sino que también proporcionan beneficios empresariales tangibles al mejorar eficacia, conducir ahorro de costesGarantizar el cumplimiento y apoyar escalabilidad.
1. Eficiencia:
Unas operaciones empresariales eficientes dependen de unos datos de alta calidad y bien gestionados. Con la implantación de Harmonize and Integrity, las empresas pueden automatizar procesos clave y mejorar la eficiencia operativa.
- Validación y normalización automatizadas de datos: Las herramientas de armonización e integridad validan automáticamente los datos en función de reglas y normas predefinidas, lo que garantiza que los datos sean precisos, completos y coherentes en toda la organización, reduciendo los errores manuales y la repetición de tareas.
- Mayor accesibilidad a los datos: Con unos datos maestros bien gestionados, los usuarios de distintos departamentos pueden acceder y recuperar fácilmente la información que necesitan. Esto reduce el tiempo dedicado a buscar datos y mejora la capacidad de toma de decisiones.
- Reducción de la introducción de datos redundantes: Harmonize ayuda a identificar y eliminar los registros duplicados, evitando la redundancia y minimizando los esfuerzos de introducción de datos. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también garantiza que las decisiones se basen en una única fuente de verdad.
2. Ahorro de costes:
La calidad de los datos no es sólo una cuestión de eficiencia, sino también de reducción de costes. La mala calidad de los datos puede acarrear importantes pérdidas económicas, como un aumento de los costes operativos, multas reglamentarias y pérdida de oportunidades de negocio.
- Reducción de los costes informáticos: La gestión manual de los datos suele requerir un importante apoyo de TI, especialmente cuando se trata de corregir errores, duplicados o incoherencias en los datos. Con las herramientas Harmonize e Integrity que automatizan estos procesos, las organizaciones pueden reducir su dependencia de la costosa intervención de TI, liberando recursos para iniciativas más estratégicas.
- Gestión optimizada de inventarios: Para las empresas de sectores como la fabricación o la venta al por menor, una mala gestión de los datos puede dar lugar a un exceso o a un déficit de existencias, lo que conlleva costes significativos. Unos datos limpios y bien gestionados garantizan una previsión de la demanda y un control del inventario más precisos, lo que reduce el despilfarro y mejora el flujo de caja.
- Reducción de los costes de cumplimiento: El cumplimiento de la normativa exige a menudo que las organizaciones mantengan registros de datos limpios y precisos. Las herramientas de gobernanza de datos garantizan que las organizaciones cumplan estos requisitos normativos, evitando multas y sanciones relacionadas con infracciones o inexactitudes de los datos.
3. Escalabilidad:
A medida que las empresas crecen, también lo hacen el volumen y la complejidad de sus datos. Sin las prácticas adecuadas de gestión y gobierno de datos, las organizaciones tienen dificultades para seguir el ritmo de sus crecientes necesidades de datos. Las herramientas Integrity y Harmonize están diseñadas para soportar la escalabilidad, lo que permite a las empresas crecer manteniendo el control sobre sus datos.
- Arquitectura de datos a prueba de futuro: Las herramientas de Armonización e Integridad garantizan que las políticas de gobierno de datos estén preparadas para dar cabida a nuevos sistemas, procesos y unidades de negocio a medida que crece la organización. Esto significa que las empresas pueden ampliar sus operaciones sin tener que enfrentarse a problemas de calidad de datos en el futuro.
- Manejo de grandes volúmenes de datos: A medida que las organizaciones se expanden, el volumen de datos que gestionan aumenta exponencialmente. Harmonize está diseñado para gestionar conjuntos de datos a gran escala, lo que garantiza el mantenimiento de la calidad de los datos aunque aumente la cantidad de información procesada.
- Apoyo a las fusiones y adquisiciones (M&A): Cuando las organizaciones llevan a cabo fusiones o adquisiciones, a menudo se enfrentan al reto de integrar grandes volúmenes de datos dispares. Las herramientas de armonización e integridad facilitan los procesos de fusión y adquisición al garantizar que los datos procedentes de distintas fuentes están armonizados y alineados con las normas de gobernanza de la organización.
Escenarios de clientes:
El viaje de transformación de los datos maestros de una confitería global:
Éxito de la gestión de datos maestros de Verdantis
Fundada en 1911, esta multinacional estadounidense es uno de los principales fabricantes de productos de confitería, alimentos para mascotas y otros productos alimenticios, así como un proveedor de servicios de cuidado de animales, y da empleo a más de 100.000 trabajadores en más de 300 centros, incluidas más de 130 fábricas en unos 75 países de todo el mundo. Con sede en McLean, Virginia (EE.UU.), es una de las mayores empresas alimentarias del mundo y genera unos ingresos globales anuales de más de $35 mil millones.
El reto: Complejidad e incoherencia de los datos:
Las operaciones de la organización abarcaban varias regiones, cada una de las cuales mantenía sistemas independientes para gestionar los datos de clientes, productos y proveedores.
- Regiones geográficas - Norteamérica y Latinoamérica (NALA), Europa y CEI (EUCIS) y Asia-Pacífico, Oriente Medio y África (APMEA).
- Sistemas fuente: 5 instancias SAP y Microsoft One Navision.
- Volumen de datos: 1 millón de SKU - Piezas y consumibles MRO.
- Idiomas: 10
- Taxonomía: SMD y UNSPSC.
Esta fragmentación planteó varios retos:
- Silos de datos: Cada departamento y región tenía sus propios procesos de gestión de datos, lo que creaba silos de información que dificultaban la visibilidad global.
- Datos duplicados e incoherentes: La duplicación de datos entre proveedores y productos era un problema importante, que provocaba ineficiencias y errores en las compras, el inventario y la distribución.
- Informes inexactos: La incoherencia de las normas de introducción de datos y la fragmentación de los sistemas hacían que los informes y la información fueran a menudo poco fiables, lo que dificultaba la ejecución de estrategias globales.
- Procesos manuales costosos: Con los datos dispersos en varios sistemas, era necesaria la intervención manual para consolidar y limpiar los datos, lo que incrementaba los costes operativos.
La solución: Gestión de datos maestros Verdantis
Para hacer frente a estos retos, la empresa se asoció con Verdantis para implantar una plataforma MDM robusta que pudiera unificar sus datos en todo el mundo. Verdantis aprovechó su Solución MDM basada en IA para limpiar, desduplicar y enriquecer los datos, lo que permite mejorar la calidad de los datos y la gobernanza en todas las operaciones. Los elementos clave de la solución incluían:
- Hub de datos centralizado: Verdantis creó una única fuente de verdad consolidando los datos de productos, proveedores y clientes de distintos sistemas en una plataforma unificada y centralizada.
- Desduplicación impulsada por IA: Verdantis empleó algoritmos avanzados de IA para identificar y eliminar registros duplicados, garantizando datos limpios y precisos en toda la empresa.
- Normalización de datos: Para garantizar la coherencia, Verdantis aplicó normas globales a los campos de datos, unificando la forma de capturar y mantener los registros de productos, proveedores y clientes.
- Gobernanza de datos automatizada: Verdantis ayudó a implantar protocolos de gobernanza de datos que supervisaban continuamente la calidad de los datos, reduciendo la supervisión manual y evitando futuros errores de datos.
- Accesibilidad a los datos en tiempo real: La solución MDM les facilitó el acceso a datos fiables a través de una interfaz fácil de usar, lo que les permitió tomar decisiones más rápidas y basadas en datos.
Los resultados: Eficacia operativa y precisión de los datos
El impacto de la solución MDM de Verdantis en las operaciones de la empresa fue inmediato y sustancial:
- Reducción de registros duplicados: Al eliminar las entradas duplicadas, la organización vio reducirse drásticamente la confusión y los errores de comunicación en sus datos maestros.
- Mejora generalizada de la calidad de los datos: Con datos coherentes y normalizados, la precisión de los datos maestros ha mejorado considerablemente.
- Ahorro de costes en la gestión de datos: La automatización de la limpieza de datos y la gobernanza redujo la intervención manual en 80%, lo que supuso un ahorro significativo en costes operativos.
- Operaciones globales racionalizadas: La solución MDM de Verdantis permitió a la organización gestionar sus operaciones de forma más eficaz, reduciendo los plazos de entrega, recortando los costes de aprovisionamiento y mejorando la gestión del inventario.
- Toma de decisiones más rápida e informada: Con acceso en tiempo real a datos limpios y precisos, la dirección de la empresa pudo tomar decisiones más rápidas y basadas en datos.
Cómo Harmonize e Integrity trabajan juntos para una gestión eficaz de los datos maestros:
Para una gestión eficaz de los datos maestros, tanto la armonización como la integridad son indispensables. La armonización garantiza que los datos maestros sean precisos, coherentes y no contengan errores, mientras que la integridad establece las normas, políticas y marcos que garantizan la calidad y el cumplimiento de los datos a largo plazo.
Cuando se integran, estas herramientas se complementan y crean una estrategia holística de gestión de datos.
Así es como Harmonize e Integrity trabajan juntos para ser eficaces Gestión de datos maestros:
1. Mejora de la calidad de los datos: La calidad de los datos es un objetivo compartido tanto por la limpieza de datos como por la gobernanza de datos. Harmonize ayuda a eliminar imprecisiones, incoherencias y duplicados en los datos maestros, mientras que Integrity aplica normas y reglas de calidad para evitar futuros problemas con los datos.
- Armonizar en acción: Harmonize puede identificar que la dirección de correo electrónico de un cliente falta o es incorrecta. La herramienta solucionará este problema o lo marcará para su revisión manual.
- Integridad en acción: Una vez corregido el correo electrónico, Integrity se asegura de que cumple las normas de calidad de datos de la organización. Puede imponer que todos los correos electrónicos de los clientes sigan un formato determinado, garantizando la coherencia en todos los sistemas.
Al trabajar juntos, Harmonize corrige los errores inmediatos, mientras que Integrity mantiene la calidad de los datos a largo plazo mediante la supervisión continua y el cumplimiento de las normas.
2. Coherencia entre sistemas: Harmonize garantiza la coherencia estandarizando y unificando los datos, mientras que Integrity aplica normas en todos los sistemas para mantener esta coherencia a lo largo del tiempo.
- Armonizar en acción: Harmonize identifica múltiples registros de clientes repartidos por distintos departamentos o sistemas. Los fusiona en un registro único y preciso, eliminando duplicados y garantizando la coherencia de la información.
- Integridad en acción: La integridad garantiza que este registro único de clientes se aplique en todos los sistemas pertinentes y que cualquier actualización futura de este registro siga políticas predefinidas, manteniendo la coherencia en todos los ámbitos.
Esta coordinación garantiza que los datos maestros permanezcan armonizados en varias plataformas, lo que facilita la elaboración de informes y la toma de decisiones precisas.
Prevención de errores de datos en origen: Mientras que Harmonize es eficaz para corregir los errores existentes, Integrity impide que se produzcan nuevos errores. Al definir las normas de entrada de datos, los controles de acceso y los flujos de trabajo de aprobación, las herramientas de gobernanza garantizan que solo los datos limpios y conformes entren en el sistema en primer lugar.
- Armonizar en acción: Harmonize escanea regularmente la base de datos para encontrar errores como códigos de producto incorrectos o entradas duplicadas y los corrige.
- Integridad en acción: Las políticas de gobernanza garantizan que los datos de los productos introducidos en el sistema se validan con arreglo a las normas vigentes, lo que reduce el riesgo de errores desde el principio.
Juntas, estas herramientas crean un entorno de gestión de datos proactivo y reactivo: Integrity evita los errores, mientras que Harmonize corrige los que se cuelan.
Respaldar el cumplimiento y la auditabilidad: El cumplimiento de la normativa exige que las organizaciones mantengan altos niveles de precisión, seguridad y privacidad de los datos. La integridad desempeña un papel crucial en el cumplimiento de estas normativas, mientras que Harmonize garantiza la integridad de los datos que se rigen.
- Armonizar en acción: Armonizar garantizar que los datos personales sean exactos y estén actualizados.
- Integridad en acción: La integridad mantiene registros de auditoría que documentan quién ha accedido a los datos confidenciales o los ha modificado, garantizando que toda la actividad de los datos cumple las políticas internas y las normativas externas.
Juntas, estas herramientas ayudan a las organizaciones a evitar costosas infracciones de la normativa, al tiempo que garantizan que los datos maestros cumplen las normas reglamentarias.
5. Facilitar la escalabilidad: A medida que las organizaciones crecen, también lo hacen el volumen y la complejidad de sus datos. La gestión de datos maestros a escala requiere tanto datos de alta calidad como políticas de gobernanza que puedan adaptarse a las cambiantes necesidades empresariales
- Armonizar en acción: Harmonize puede gestionar conjuntos de datos de mayor tamaño, garantizando la detección de duplicados y errores incluso a medida que la organización crece.
- Integridad en acción: La integridad garantiza que los nuevos sistemas, departamentos o regiones que entran en funcionamiento se adhieren a las mismas reglas y normas de gestión de datos, manteniendo una calidad de datos coherente en toda la empresa.
Esta combinación garantiza que, a medida que las organizaciones crecen, sus datos maestros sigan siendo precisos, conformes y listos para su uso empresarial.
