Una estrategia de gestión de datos maestros (MDM) define cómo una organización recopilará, gestionará y gobernará sus activos de datos básicos para garantizar la coherencia, la precisión y la accesibilidad en todas las funciones.
Una estrategia sólida ayuda a las empresas a reducir la ineficacia operativa, mejorar la toma de decisiones y cumplir las normas reglamentarias, especialmente en sectores en los que la complejidad de los datos es elevada.
Este artículo ofrece una guía técnica en profundidad sobre el desarrollo de estrategias eficaces de MDM, que abarca la arquitectura, la limpieza de datos, la gobernanza, el enriquecimiento, las herramientas y la escalabilidad a largo plazo.
Combina la profundidad conceptual con las tácticas prácticas, incluyendo ejemplos de implementaciones reales en ámbitos como los datos maestros de materiales, proveedores, clientes, equipos y servicios.
Estrategias de gestión de datos maestros
A continuación se esbozan las principales estrategias de MDM, detallando su funcionamiento, las tecnologías subyacentes y su impacto operativo.
Enriquecimiento y normalización de datos
Las estrategias modernas de MDM aprovechan la IA y el aprendizaje automático para automatizar el enriquecimiento y la normalización de los datos maestros.
Estas técnicas son cruciales para manejar conjuntos de datos heterogéneos y de gran volumen en los que la intervención manual resulta ineficaz y propensa a errores.
Cómo funciona
Perfiles de datos automatizados: Los algoritmos de IA escanean los conjuntos de datos existentes para identificar atributos ausentes, incompletos o incoherentes. Técnicas como la agrupación y el reconocimiento de patrones detectan anomalías y lagunas en los datos.
Enriquecimiento inteligente de datos: Los atributos que faltan se rellenan a partir de sistemas ERP internos o fuentes de referencia externas. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) puede extraer especificaciones de productos, detalles de servicios y atributos técnicos de fuentes no estructuradas como PDF, manuales o catálogos de proveedores.
Normalización: Los modelos de aprendizaje automático clasifican los datos en categorías estandarizadas, normalizan las unidades de medida y aplican convenciones de nomenclatura coherentes. Las técnicas de correspondencia probabilística ayudan a conciliar registros ambiguos o similares.
He aquí un vídeo en el que se muestra cómo nuestros agentes de IA de Verdantis enriquecen y normalizan los datos
Por ejemplo:
Normalización y estandarización
Conversión de "kg", "kilogramo" y "kgs" en una sola unidad.
Normalización de direcciones, números de teléfono y formatos de fecha.
Las técnicas incluyen transformaciones basadas en reglas y tablas de consulta.
Enriquecimiento de datos
Añadir códigos de clasificación de proveedores a partir de bases de datos externas.
Rellenar los atributos de las piezas que faltan mediante registros históricos o inferencia asistida por IA.
1. Reduce la introducción manual y el esfuerzo de validación hasta en un 70-80%
En muchas organizaciones, los datos maestros, como las descripciones de materiales, las especificaciones de productos o la información sobre proveedores, se introducen y validan manualmente.
Este proceso lleva mucho tiempo y es propenso a errores humanos.
Las herramientas automatizadas pueden escanear fuentes no estructuradas (como catálogos de proveedores, archivos PDF o exportaciones de ERP) y extraer atributos clave sin intervención humana.
Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar anomalías o duplicados automáticamente, reduciendo la necesidad de revisión manual.
Impacto:
El personal dedica menos tiempo a introducir o corregir datos manualmente.
Se introducen menos errores en los sistemas ERP o analíticos.
Se han observado aumentos de eficiencia de hasta 70-80% en organizaciones que implementan flujos de trabajo de enriquecimiento de datos impulsados por IA.
2. Garantiza la coherencia entre sistemas de los datos de productos, proveedores y servicios.
Las grandes empresas suelen operar con múltiples sistemas (ERP, CRM, sistemas de aprovisionamiento, inventario y mantenimiento).
Sin MDM, una misma entidad puede tener valores ligeramente distintos en cada sistema; por ejemplo, una pieza puede tener nombres, ID o unidades de medida diferentes.
- Un centro MDM centralizado o integrado consolida los datos maestros y aplica convenciones de nomenclatura, categorías y unidades estandarizadas.
- Los cambios en un sistema se propagan automáticamente a otros sistemas conectados a través de API o sincronización basada en eventos.
Impacto:
- Todos los sistemas "hablan el mismo idioma" cuando se refieren a un producto, proveedor o servicio.
- Los informes, análisis y procesos operativos son más fiables.
- La colaboración entre departamentos mejora porque todos trabajan con datos coherentes.
3. Permite el mantenimiento predictivo, la optimización de inventarios y una planificación fiable de las adquisiciones.
Unos datos maestros precisos y estandarizados alimentan las aplicaciones avanzadas de análisis operativo e IA.
Mantenimiento predictivo:
- Unas especificaciones correctas de los activos y las piezas permiten a los modelos de IA predecir fallos o necesidades de mantenimiento antes de que se produzcan.
- Por ejemplo: Los sensores informan del uso de la máquina; con datos precisos sobre las piezas, el sistema puede sugerir sustituciones proactivas.
Optimización de inventarios:
- Los datos normalizados de materiales y proveedores ayudan a calcular los niveles óptimos de existencias, evitando el exceso de existencias o las roturas de stock.
- Por ejemplo: El conocimiento exacto de las categorías de piezas y los índices de utilización permite a los sistemas ERP activar pedidos precisos.
Planificación fiable de las adquisiciones:
- La limpieza de los datos de proveedores y materiales garantiza la precisión de las decisiones de aprovisionamiento, el cumplimiento de los contratos y la gestión de costes.
- Por ejemplo: Los registros de proveedores duplicados o incoherentes ya no provocan errores de doble pedido o de pago.
Impacto:
- Reduce el riesgo operativo, los tiempos de inactividad imprevistos y los costes innecesarios.
- Apoya la toma de decisiones estratégicas y la eficacia operativa en todos los departamentos.
Gestión integral del ciclo de vida de los datos
Las estrategias eficaces de MDM abordan el ciclo de vida completo de los datos maestros, desde su creación hasta su retirada, garantizando una integridad continua.
Procesos clave
Incorporación de datos: Los nuevos datos se validan con normas empresariales predefinidas antes de entrar en los sistemas de producción.
Remediación de datos heredados: La limpieza masiva, la deduplicación, la normalización y el enriquecimiento convierten los datos heredados o históricos en un formato coherente. Las técnicas incluyen la correspondencia difusa, las transformaciones basadas en reglas y la categorización asistida por IA.
Depuración de datos: También llamada depuración de datos, es el proceso de detección, corrección y normalización de datos inexactos, incompletos o incoherentes en los sistemas de la empresa. En MDM, garantiza que los datos maestros sean precisos, coherentes y estén listos para su uso operativo o analítico.
Mantenimiento continuo: La validación continua garantiza que los registros nuevos o modificados cumplen las políticas de gobernanza. La automatización del flujo de trabajo permite enviar las excepciones a revisión humana sin detener las operaciones.
Archivo de datos/Jubilación: Los registros de fin de vida útil se archivan sistemáticamente, manteniendo el linaje histórico a efectos de cumplimiento y auditoría.
Validación con respecto a las normas empresariales
Cada dominio de datos (materiales, proveedores, servicios) tiene reglas predefinidas.
Ejemplos:
Los códigos de material deben seguir un formato específico (por ejemplo, 6 caracteres alfanuméricos).
Los registros de proveedores deben incluir los NIF y los datos de contacto.
Todo registro que infrinja estas normas se marcará para su corrección.
Deduplicación
Los registros duplicados a menudo surgen de múltiples sistemas, formatos de entrada incoherentes o migraciones de datos.
Técnicas:
Coincidencia exacta: Identifica los duplicados con valores idénticos en los campos clave.
Emparejamiento difuso: Utiliza algoritmos como la distancia Levenshtein o la similitud Jaro-Winkler para detectar casi duplicados (por ejemplo, "ACME Inc." frente a "Acme Incorporated").
Emparejamiento probabilístico: Asigna puntuaciones de confianza a posibles duplicados basándose en comparaciones de atributos múltiples.
He aquí un vídeo en el que se muestra cómo nuestro agente de IA, AutoDup, desduplica los datos y marca los duplicados L2
Gestión de datos multidominio
Los datos maestros existen en varios dominios de una empresa. Las estrategias eficaces de MDM requieren integración, normalización y gobernanza en todos estos ámbitos para crear una única fuente de verdad y respaldar las necesidades operativas, analíticas y de cumplimiento de normativas.
1. Materiales y activos
Los materiales y activos son la columna vertebral de las operaciones de fabricación, mantenimiento e inventario. Registros maestros de materiales precisos y la información sobre activos son fundamentales para las adquisiciones, la planificación de inventarios y la programación del mantenimiento.
Centralice los registros de materiales y activos en un repositorio o centro de datos maestros.
Normalice los números de pieza, las especificaciones, las unidades de medida y los atributos del ciclo de vida.
Integración con ERP, MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones) y CMMS (Sistemas de Gestión de Mantenimiento Informatizado) para garantizar actualizaciones en tiempo real.
2. Servicios
Los datos maestros de servicios abarcan los servicios internos y externos utilizados para el mantenimiento, el apoyo operativo o la entrega al cliente. Una información precisa sobre los servicios garantiza la ejecución puntual y el cumplimiento de los contratos.
Crear catálogos de servicios estandarizados con categorías, ámbitos y códigos de servicio definidos.
Defina desencadenantes para la programación automática, la realización de pedidos o la supervisión de SLA (acuerdos de nivel de servicio).
Mantener las relaciones entre servicios, activos y materiales para permitir el mantenimiento predictivo.
3. Vendedores y proveedores
Datos maestros de proveedores y vendedores es crucial para el abastecimiento, la eficacia de las compras, la gestión de riesgos y el cumplimiento de la normativa.
Centralice los perfiles de los proveedores, incluyendo información de contacto, certificaciones, calificaciones y métricas de rendimiento.
Implantar la clasificación de proveedores (tiering) para diferenciar a los proveedores estratégicos de los transaccionales.
Concilie los registros de los sistemas ERP, de compras y de gestión de proveedores para eliminar duplicados.
4. Clientes
Los datos maestros de los clientes garantizan identificación y gestión coherentes de las cuentas de los clientes, lo que permite una facturación precisa, análisis y servicios personalizados.
Centralice los identificadores de clientes, los datos de contacto, las jerarquías de cuentas y el historial de transacciones.
Mantener las relaciones entre los clientes y los productos, servicios o regiones.
Integre los sistemas CRM, ERP y de facturación para crear una visión unificada del cliente.
5. Ubicaciones y emplazamientos
Los datos maestros de ubicación incluyen instalaciones, plantas, almacenes, oficinas y centros operativos. La precisión de los datos de ubicación facilita la logística, la elaboración de informes y el cumplimiento de la normativa.
Mantener normalizados los códigos de localización, las direcciones y las coordenadas geográficas.
Asigne ubicaciones a activos, materiales, proveedores y clientes para la planificación operativa.
6. Centros financieros y de costes
Los datos maestros financieros garantizan la precisión de la contabilidad, la asignación de costes, la elaboración de presupuestos y la presentación de informes reglamentarios.
Normalizar los centros de costes, las cuentas, los códigos del libro mayor y las unidades de negocio.
Integrar los datos maestros financieros con los sistemas ERP y de elaboración de informes.
7. Modelos jerárquicos y relacionales
En todos los ámbitos, deben captarse las relaciones entre entidades:
Activos vinculados a materiales, servicios y ubicaciones.
Proveedores vinculados a los materiales o servicios que suministran.
Clientes vinculados a ubicaciones, cuentas y productos.
Los datos maestros no son sólo un tipo de datos, sino que abarcan muchos ámbitos fundamentales, como los datos de clientes, proveedores, productos, activos y ubicaciones. Para gestionarlos con eficacia:
Qué constituyen los "datos maestros" para su organización.
Por ejemplo, en una empresa manufacturera, los productos y activos pueden ser primordiales; en el comercio minorista, los datos sobre clientes y ubicación son cruciales.Cada dominio tiene su propio esquemaLos registros de productos pueden incluir campos como categoría de producto, SKU y unidad de medida. Un registro de producto puede incluir campos como categoría de producto, SKU y unidad de medida, mientras que un registro de cliente puede contener dirección, calificación crediticia y región.
Definir este alcance garantiza que no se está intentando controlar todos los datos de la empresa, sino sólo las entidades fundamentales que impulsan las transacciones, los análisis y el cumplimiento.
La MDM estratégica requiere modelar no sólo los dominios, sino también cómo se relacionan entre sí. Por ejemplo:
Enlace materiales a los proveedores establece la claridad del abastecimiento.
Cartografía equipos a los proveedores de servicios permite automatizar el mantenimiento preventivo.
Estructuración cliente > región > cuenta Las jerarquías apoyan el control y el análisis precisos de los créditos.
Estas interdependencias son fundamentales para impulsar la estandarización de procesos en las funciones de compras, finanzas, operaciones y cadena de suministro.
También deben modelarse explícitamente las interrelaciones de dominio, como qué proveedores suministran qué materiales, o qué equipos son atendidos por qué contratistas.
El establecimiento de sólidas jerarquías de dominios (p. ej., cliente > región > cuenta) y relaciones (p. ej., vinculación material-proveedor) garantiza una elevada integridad de los datos, la racionalización de los informes y una integración perfecta entre sistemas transaccionales como ERP, CRM y EAM.
Un modelado de dominios claro y coherente no sólo garantiza la alineación interna, sino que también proporciona escalabilidad, una mejor gestión de los datos y compatibilidad con los sistemas posteriores.
Empresas modernas de gestión de datos maestros y soluciones de software suelen disponer de sistemas de "enriquecimiento" que aprovechan las bases de datos internas o las fuentes de datos de terceros para enriquecer una base de datos automáticamente, aunque se requieran algunas revisiones manuales
Gobernanza de datos maestros
La gobernanza de datos es la columna vertebral de la gestión de datos maestros. Garantiza la precisión, la responsabilidad, la coherencia y el cumplimiento normativo en todos los dominios de datos maestros.
Sin estrategias sólidas de gobernanza de datos, Ni siquiera las tecnologías de gestión de datos más sofisticadas pueden garantizar resultados fiables.
1. Control de acceso basado en funciones y en atributos (RBAC/ABAC)
Así se controla quién puede ver, modificar o aprobar los datos maestros, evitando cambios no autorizados y garantizando la responsabilidad.
RBAC: A los usuarios se les asignan funciones predefinidas (por ejemplo, administrador de datos, gestor de adquisiciones, analista financiero). Cada función tiene permisos específicos, como sólo lectura, edición o aprobación.
ABAC: Las decisiones de acceso también pueden tomarse dinámicamente en función de atributos como departamento, región, tipo de datos o contexto de transacción.
Ejemplos:
Sólo un administrador de datos de material de la división de fabricación puede aprobar cambios en un registro de material.
Los miembros del equipo financiero pueden ver los datos de los centros de coste, pero no pueden editar la información sobre proveedores o materiales.
2. Automatización del flujo de trabajo
Garantiza que los cambios de datos se validan y aprueban sistemáticamente, manteniendo la calidad sin ralentizar las operaciones.
Configurable normas empresariales validar automáticamente los registros nuevos o actualizados en función de criterios definidos.
Ejemplo: Comprobar que un registro de material incluye número de pieza, unidad de medida, proveedor y clasificación.
Los registros que no superan la validación se envían a gestión de excepcionespermitiendo la intervención humana.
Los motores de flujo de trabajo hacen un seguimiento del estado de cada registro, aplican jerarquías de aprobación y escalan los problemas no resueltos.
3. Registro de auditoría
Realiza un seguimiento de todos los cambios en los datos maestros, proporcionando una trazabilidad completa para las auditorías reglamentarias y la responsabilidad interna.
Cada modificación de datos se registra con el usuario, la fecha y hora, el sistema y el tipo de cambio (crear, actualizar, eliminar).
Las versiones históricas de los registros se conservan para mantener linajepermitiendo la reversión o revisión.
Los registros pueden analizarse automáticamente en busca de anomalías o patrones inusuales, lo que contribuye a la gestión de riesgos.
4. Administración de datos
Personal o equipos especializados supervisan la calidad, coherencia y conformidad de los datos maestros en todos los ámbitos.
Seguimiento de los KPI: Realice un seguimiento de métricas como registros duplicados, atributos que faltan, tasas de error y tiempos de ciclo de aprobación.
Conciliación: Identificar incoherencias entre sistemas o dominios y resolverlas mediante intervenciones automatizadas o manuales.
Aplicación de la política: Garantizar el cumplimiento de las políticas de gobernanza, las normas de validación y los requisitos reglamentarios.
A continuación se muestra un vídeo en el que se explica cómo funciona el producto Data Governance de Verdantis, al tiempo que se integra directamente con los sistemas ERP de SAP como ECC, S4/Hana o como solución complementaria. en SAP MDG
Uno de los retos más complejos de un sistema de gestión de datos maestros es desarrollar y aplicar estrategias eficaces de limpieza de datos, que se centran en estrategias para mejorar la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos en toda la organización.
Sin duda, una de las piezas más difíciles de descifrar en un sistema de gestión de datos maestros son las estrategias. Hemos tratado los fundamentos de las soluciones de gobernanza de datos maestros antesEste artículo se centra más en las estrategias específicas que pueden emplearse para implantar una gobernanza de datos maestros.
Estrategias sectoriales para la gestión de datos maestros
Aunque los principios básicos de la gestión de datos maestros -precisión, coherencia, gobernanza e integración- se aplican a todas las industrias, los retos operativos, normativos y técnicos específicos a los que se enfrentan los distintos sectores exigen estrategias a medida.
A continuación se explica en profundidad cómo se adaptan las estrategias de MDM para abordar estas necesidades específicas del sector, junto con los métodos técnicos utilizados para aplicarlas.
1. Fabricación
Desafíos:
Grandes volúmenes de materiales, componentes y piezas con especificaciones variables.
Cambios frecuentes de producto, variaciones estacionales de la demanda y variaciones de los proveedores.
Los programas de mantenimiento de los equipos dependen de datos precisos sobre las piezas y los activos.
Estrategia MDM:
Normalización del maestro de materiales: Aplique normas estrictas de validación de números de pieza, descripciones y códigos de clasificación para evitar duplicaciones e incoherencias.
Mantenimiento predictivo: Integre datos de sensores, registros de mantenimiento y jerarquías de activos para alimentar modelos predictivos. Para ello se necesitan datos de activos y componentes muy estructurados, con relaciones y registros históricos adecuados.
Integración ERP: Garantice que los datos validados y estandarizados fluyan sin problemas entre los sistemas ERP, de gestión de inventario y de aprovisionamiento mediante API y sincronización en tiempo real.
Métodos técnicos:
Utilice la categorización basada en ontologías para asignar piezas entre líneas de productos.
Implemente modelos de aprendizaje automático que detecten anomalías en los patrones de mantenimiento basándose en datos históricos.
Cree modelos de datos modulares que admitan familias y variantes de productos manteniendo los identificadores estándar.
2. Petróleo y gas
Desafíos:
Jerarquías de activos complejas (pozos → oleoductos → instalaciones → plataformas).
Elevadas exigencias de cumplimiento de la normativa en materia de seguridad, medio ambiente y funcionamiento.
Operaciones a distancia y fuentes de datos multirregión.
Estrategia MDM:
Mapa de jerarquía de activos: Construir modelos de datos relacionales sólidos que reflejen las intrincadas dependencias y jerarquías de los activos en todas las geografías.
Cumplimiento de la normativa: Aplique normas específicas del ámbito que validen los campos de datos exigidos por la normativa (por ejemplo, calendarios de inspección, datos de informes medioambientales).
Sincronización en tiempo real: Implemente canalizaciones de datos basadas en eventos que propaguen las actualizaciones desde los sensores de campo, los sistemas de mantenimiento y las salas de control a los sistemas centralizados de forma instantánea.
Métodos técnicos:
Bases de datos gráficas o estructuras relacionales jerárquicas para modelar las dependencias de los activos.
Flujos de trabajo automatizados que cruzan datos operativos con listas de comprobación del cumplimiento antes de la aprobación.
Uso de protocolos de comunicación seguros y cifrados para sincronizar los datos de campo remotos con la sede central.
3. Productos químicos
Desafíos:
Manipulación de materiales peligrosos con requisitos estrictos en materia de fichas de datos de seguridad (FDS).
Garantizar la coherencia de las especificaciones de materiales entre proveedores y plantas.
Seguimiento del cumplimiento de las normas medioambientales y de seguridad.
Estrategia MDM:
Normalización de las especificaciones: Utilice vocabularios controlados y validación de atributos para garantizar que las fórmulas de los materiales, las clasificaciones de seguridad y los detalles de envasado cumplen las normas del sector.
Integración de la ficha de datos de seguridad: Garantizar que todos los productos químicos dispongan de FDS actualizadas vinculadas a los sistemas de inventario y distribución.
Informes reglamentarios: Cree procesos automatizados que validen los campos de datos exigidos por los marcos de cumplimiento antes de su presentación.
Métodos técnicos:
Implemente el análisis sintáctico de documentos asistido por IA para extraer datos estructurados de PDF de SDS o formularios escaneados.
Utilice las bibliotecas de datos de referencia para las clasificaciones peligrosas y las listas de sustancias controladas.
Aplique la validación de sumas de comprobación y el control de versiones para garantizar la integridad de los datos en todas las actualizaciones.
4. Servicios
Desafíos:
Gestión de infraestructuras en amplias regiones (redes eléctricas, oleoductos, redes).
Coordinar los contratos de servicio, los calendarios de reparación y las métricas de rendimiento de los activos.
Cumplir los requisitos de información de reguladores y auditores.
Estrategia MDM:
Infraestructura Gobernanza de datos: Estandarice los datos basados en la ubicación, los identificadores de activos y las métricas de rendimiento para obtener informes y un mantenimiento coherentes.
Integración de contratos de servicios: Asegúrese de que los acuerdos de servicio, las garantías y los historiales de reparación están vinculados a los activos en tiempo real.
Control del rendimiento: Integre flujos de datos IoT con datos de activos validados para permitir el mantenimiento basado en el estado y la predicción de paradas.
Métodos técnicos:
Utilizar sistemas de información geográfica (SIG) para enriquecer los datos de localización con atributos espaciales como coordenadas y factores de riesgo medioambiental.
Implantar arquitecturas basadas en eventos que creen automáticamente tickets de mantenimiento en función de las lecturas de los sensores.
Integre los datos de activos con los sistemas financieros para el seguimiento de costes y las auditorías de nivel de servicio.
Marco de calidad de los datos
Un marco sólido de calidad de datos es una estrategia clave para garantizar que los datos maestros sigan siendo fiables y coherentes en toda la organización.
Establecer un conjunto claro de normas y parámetros de calidad de los datos ayuda a las organizaciones a supervisar y mejorar continuamente la precisión, integridad, coherencia y puntualidad de los datos.
Componentes clave de un marco de calidad de datos:
Perfiles de datos: Consiste en analizar los datos para identificar anomalías, incoherencias y lagunas. La elaboración periódica de perfiles de datos ayuda a las organizaciones a comprender el estado actual de sus datos y evaluar el impacto de los problemas de calidad de los datos.
Normas de calidad de los datos: Las organizaciones deben definir y aplicar reglas específicas de calidad de datos, como garantizar que todos los registros de clientes incluyan direcciones de correo electrónico o que los registros de productos tengan un número de pieza de fabricante válido.
Control continuo: La supervisión continua de la calidad de los datos garantiza la detección precoz de los problemas. Pueden implantarse herramientas automatizadas para detectar datos no conformes o desviaciones de las normas de calidad establecidas.
Indicadores clave de calidad de datos: Los indicadores clave de rendimiento (KPI), como la precisión, la exhaustividad, la coherencia y la puntualidad, ayudan a realizar un seguimiento de la eficacia de la estrategia de calidad de datos a lo largo del tiempo.
Ejemplo: Implantación de una herramienta automatizada de perfilado de datos que señala los registros que no cumplen las normas de calidad de datos establecidas, lo que permite a los administradores de datos abordar rápidamente los problemas y mejorar la calidad de los datos maestros.
Conclusión
La gestión de datos maestros es una necesidad estratégica para las organizaciones que navegan por operaciones complejas, exigencias normativas y toma de decisiones basada en datos.
A un plan de implantación de la gestión de datos maestros bien estructurado ayuda a las empresas a superar estos retos proporcionando un enfoque claro para gestionar los datos a lo largo de todo su ciclo de vida.
Aprovechando tecnologías como la IA, la automatización y los marcos modulares, MDM permite a las empresas reducir riesgos, optimizar procesos y escalar con confianza.
Un enfoque de MDM bien diseñado y alineado con el sector transforma los datos de un recurso fragmentado en una base fiable para la excelencia operativa y el crecimiento sostenible.
