Los datos son el motor de toda empresa moderna, pero no todos aportan el mismo valor. En el núcleo se encuentran los datos maestros, que incluyen clientes, proveedores, materiales, equipos, ubicaciones y estructuras financieras.
Esta información básica conecta procesos de funciones como finanzas, compras, fabricación y gestión de activos.
Cuando los datos maestros están incompletos, duplicados o son incoherentes, perturban las operaciones, inflan los costes y debilitan la toma de decisiones.
Una hoja de ruta para la gestión de datos maestros (MDM) proporciona un plan claro para abordar estos retos. En aplicar estrategias de gestión de datos maestros en todas las operaciones de la empresa, las organizaciones pueden convertir registros dispersos e incoherentes en una fuente de datos fiable y gobernada que mejore la toma de decisiones y la eficacia operativa.
Elaborar un plan de ejecución sólido
Una hoja de ruta de MDM sólida no es sólo una lista de tareas; es un viaje cohesivo desde los datos rotos hasta la fiabilidad sincronizada. He aquí cómo se desarrolla cada paso en la práctica:
Paso 1: Revisar la calidad de los datos en varios ámbitos
Empiece por perfilar cada dominio de datos maestros, como cliente, proveedor, material o producto, equipo o activo, y ubicación.
Evalúe indicadores de calidad como el recuento de duplicados, los porcentajes de integridad, los errores de formato y las incoherencias jerárquicas.
No se trata sólo de encontrar errores en los registros. Se trata de relacionar los puntos ciegos de los datos con el impacto empresarial.
Por ejemplo, los registros duplicados de piezas de recambio pueden inflar los niveles de existencias y ralentizar el mantenimiento. La falta de atributos de los proveedores puede retrasar los pedidos de compra, mientras que una jerarquía incorrecta de los activos puede dar lugar a una programación ineficaz del mantenimiento preventivo.
Verdantis es compatible con los siguientes dominios de datos, lo que permite a las empresas evaluar tanto las áreas operativas como las estratégicas en cuanto a riesgos y preparación.
Los resultados de esta fase incluyen:
Cuadros de mando a nivel de dominio
Muestra indicadores mensurables como los índices de duplicados, los porcentajes de integridad y los recuentos de errores para cada dominio de datos maestros, lo que proporciona a los equipos una base factual.
Mapas de calor
Conecta visualmente los datos de baja calidad con los procesos empresariales que perturban, ayudando a las partes interesadas a ver rápidamente dónde problemas como los duplicados o la falta de campos crean cuellos de botella operativos.
Paso 2: Identificar las áreas clave de mejora de la calidad
Una vez establecidas unas líneas de base claras, la atención pasa a centrarse en traducir los problemas de datos en un impacto empresarial cuantificable.
Los indicadores brutos, como los duplicados, los atributos que faltan o los códigos incoherentes, sólo cuentan una parte de la historia. Lo que la dirección necesita es una conexión directa entre la mala calidad de los datos y los resultados operativos o financieros.
Por ejemplo:
Los registros de materiales duplicados no sólo desordenan el archivo maestro. Inflan artificialmente el inventario, aumentan los costes de transporte y complican la planificación de las compras.
La lentitud en la búsqueda de piezas de recambio alarga el plazo medio de reparación, lo que aumenta el tiempo de inactividad de los equipos y las horas de producción perdidas.
Los datos incompletos de clientes o proveedores dan lugar a disputas sobre facturas, retrasos en los pagos, relaciones tensas y pérdida de descuentos por pronto pago.
Al cuantificar estos impactos en términos de coste, tiempo o riesgo, las organizaciones pueden ver claramente qué ámbitos exigen una atención urgente.
A continuación se muestra un vídeo en el que se muestra cómo Verdantis ayuda a identificar y eliminar duplicados.
Los estudios demuestran que unas mejores estrategias de inventario y mantenimiento predictivo pueden reducir las existencias de piezas de recambio en un 15-25%
Paso 3: Limpieza de datos heredados
La depuración es el proceso de eliminar duplicados, corregir incoherencias y retirar registros obsoletos para que los datos maestros se conviertan en una única fuente de verdad.
Esto va más allá de la simple eliminación de duplicados; requiere aplicar reglas estructuradas, taxonomías y técnicas de validación para garantizar la precisión y la trazabilidad.
Cómo se hace la limpieza:
Detección de duplicados
Utilice reglas de correspondencia específicas del dominio (por ejemplo, número de material + proveedor + descripción) para identificar los registros que aparecen varias veces en plantas, almacenes o sistemas.
Normalización
Normalice las unidades de medida, las convenciones de denominación y los formatos de los atributos (por ejemplo, "kg" frente a "kilogramo") para garantizar la comparabilidad en toda la empresa.
Gestión de registros obsoletos
Retire o archive los elementos descatalogados conservando un registro de auditoría para el cumplimiento de la normativa.
Clasificación taxonómica
Aplicar normas mundiales como UNSPSC (Código Uniforme de Productos y Servicios de las Naciones Unidas) o taxonomías específicas del sector para clasificar sistemáticamente los materiales, piezas de recambio y productos.
Esto no sólo elimina la ambigüedad, sino que también hace que las futuras búsquedas, adquisiciones e informes sean más precisos.
La limpieza garantiza que las organizaciones no arrastren la carga de registros inexactos o redundantes en etapas posteriores de su viaje de MDM.
Sienta las bases del enriquecimiento, la gobernanza y la gestión multidominio.
Paso 4: Enriquecimiento de datos heredados
El enriquecimiento convierte un registro estático y mínimo en un sólido activo de información que respalda activamente la toma de decisiones en materia de planificación, abastecimiento y mantenimiento.
El enriquecimiento de los datos se lleva a cabo combinando fuentes propias y ajenas.. El enriquecimiento de origen extrae datos de la empresa.
Por ejemplo, extraer las condiciones de pago a proveedores que faltan de los contratos ERP, extraer las fechas de instalación de los equipos de los registros de mantenimiento o vincular la criticidad de las piezas de repuesto de los registros de ingeniería de fiabilidad.
Esto garantiza que los datos maestros reflejen lo que ya se conoce en toda la organización pero que nunca se ha consolidado en un único lugar.
El enriquecimiento de terceros complementa estas lagunas internas con conjuntos de datos externos de confianza, como los catálogos de fabricantes u OEM, que pueden proporcionar especificaciones de piezas, nombres normalizados e información de referencias cruzadas.
Las bases de datos comerciales y los repositorios normativos pueden ayudar a verificar los identificadores de los proveedores, las identificaciones fiscales y los detalles de cumplimiento.
Maestros de materiales puede enriquecerse con números de pieza de fabricantes, especificaciones técnicas, códigos de clasificación y grados de criticidad. Los registros de proveedores pueden ampliarse para incluir plazos de entrega, identificadores fiscales e información de contacto completa.
Los datos de los equipos pueden completarse con jerarquías de ubicaciones funcionales, historial de mantenimiento y parámetros de funcionamiento.
Al combinar la información de primera mano con la validación de terceros y la clasificación basada en taxonomías, las organizaciones crean datos maestros que no sólo son precisos, sino también completos, con capacidad de búsqueda y preparados para el negocio.
Verdantis AutoEnrich ha sido diseñada específicamente para este fin. A continuación le mostramos nuestra solución.
Paso 5: Implantar un sólido marco de gobernanza
A medida que se crean o modifican registros, aparecen nuevos errores, lo que lleva a las organizaciones de nuevo a los mismos problemas de calidad de datos que se propusieron resolver.
Gobernanza de los datos maestros en todos los sistemas de la empresa garantiza que los datos de alta calidad se mantengan de forma coherente, y no como un proyecto puntual.
Un sistema de gobernanza sólido implica:
Definir la responsabilidad: Asignar funciones como propietarios de datos, administradores de datos e integradores de TI para garantizar que la responsabilidad está clara.
Hacer cumplir las normas a la entrada: Aplique campos obligatorios, comprobaciones de unicidad y convenciones de nomenclatura estándar antes de crear los registros.
Flujos de aprobación: Dirija cada solicitud de creación o modificación a través de la validación y las aprobaciones con un registro de auditoría.
Rendimiento de la pista: Supervise las acciones de administración con respecto a los SLA y eleve las infracciones automáticamente.
Implantación de estrategias sólidas de gobernanza de datos garantiza la preservación continua de la calidad de los datos, evitando que se vuelvan a plantear problemas antiguos e integrando las buenas prácticas en las operaciones empresariales diarias.
Paso 6: Gestión avanzada de datos multidominio
Una vez instaurados los cimientos de la calidad y la gobernanza, el valor real de MDM surge de la conexión de datos a través de múltiples dominios de datos.
En lugar de trabajar con datos de clientes, proveedores, materiales o activos de forma aislada, las empresas se benefician de un ecosistema integrado que respalda los procesos de extremo a extremo.
Entre las prácticas clave figuran:
Definición de relaciones entre dominios
Los datos no existen en silos. Los materiales deben estar vinculados a los proveedores, los equipos a las piezas de recambio y los productos a centros o clientes concretos.
La definición de estas relaciones garantiza que cada transacción comercial cuente con los datos de apoyo adecuados.
Por ejemplo, un técnico que consulte el registro de un equipo puede ver inmediatamente las piezas de repuesto aprobadas y sus proveedores, o un comprador puede rastrear una materia prima hasta los proveedores aprobados.
Integridad referencial en todos los sistemas
Las empresas suelen utilizar varios sistemas (ERP, EAM, PLM, SCM). Si los datos se actualizan en uno pero no se sincronizan en los demás, los procesos se bloquean.
La integridad referencial garantiza que cuando se actualiza un registro de proveedor en ERP, también se refleja en los sistemas de activos o de adquisición.
Así se reduce la duplicación de tareas, se evitan los desajustes y se garantiza una "única versión de la verdad" en toda la empresa.
Búsqueda semántica o por atributos
Las búsquedas tradicionales de piezas dependen del conocimiento de un ID o código de catálogo exacto, lo que resulta ineficaz cuando esos códigos son incoherentes o desconocidos.
Con la búsqueda semántica, técnicos y compradores pueden encontrar artículos utilizando descripciones funcionales o atributos (por ejemplo, "válvula de presión, 2 pulgadas, acero inoxidable").
Esto reduce las pérdidas de tiempo, disminuye las compras de emergencia y mejora la utilización del inventario.
Automatización de la detección de obsolescencias y recomendaciones alternativas
Las piezas, los materiales e incluso los proveedores se quedan obsoletos con el tiempo, lo que hace que tener un solución empresarial fiable para la gestión de la obsolescencia de piezas en industrias con uso intensivo de activos esencial.
Un sistema multidominio puede indicar automáticamente si un artículo está descatalogado, no cumple la normativa o ya no es preferible. Entonces puede recomendar productos alternativos o sustitutos ya existentes en el catálogo.
Así se evitan tiempos de inactividad, se evitan las compras de emergencia de última hora y se favorece el aprovisionamiento estratégico.
Verdantis SpareSeek ha sido diseñada específicamente para este fin. A continuación le mostramos nuestra solución.
El riesgo de lanzarse directamente a las herramientas
Muchas organizaciones se precipitan en la MDM comprando software o ejecutando proyectos aislados de limpieza. A menudo, estos esfuerzos centrados en las herramientas se estancan porque no se tiene una visión global.
Sin unas prioridades y un control claros, los equipos se centran en arreglar lo más fácil en lugar de lo que aporta más valor. Los datos que hoy parecen limpios se deterioran rápidamente si no se establecen flujos de trabajo de gobernanza.
Las integraciones aumentan la complejidad: un sistema puede mostrar a un proveedor como activo mientras que otro muestra el mismo registro como inactivo, creando versiones contradictorias de la verdad.
Otro riesgo común es no conectar los dominios de datos con los procesos empresariales a los que afectan. No todos los sectores se ven afectados de la misma manera por la mala calidad de los datos, e invertir primero en el dominio equivocado puede suponer un esfuerzo inútil y un retorno poco visible.
Una hoja de ruta evita este desajuste mostrando qué ámbitos son los más importantes en cada sector y vinculándolos directamente al impacto operativo.
Industria | Dominios clave de datos maestros | Operaciones más afectadas por la mala calidad |
Finanzas | Cliente, Proveedor/Vendedor, Producto (instrumentos financieros, cuentas, pólizas) | Errores de facturación y cobro, registros de clientes duplicados |
Fabricación | Material, piezas de repuesto, lista de materiales (BOM) | Inflación de las existencias, retrasos en la producción, unidades de medida erróneas, productos alternativos o sustitutos incorrectos |
Petróleo, gas y energía | Equipos, activos, ubicación y piezas de repuesto | Mayor tiempo medio de reparación, riesgos para la seguridad, aprovisionamiento de emergencia, pérdida de tiempo de la llave inglesa |
Servicios | Activos y equipos, Servicio, y, Localización | Retrabajos sobre el terreno, retrasos en la respuesta a las averías, disputas sobre facturación |
Minería | Equipo, Material, y, Proveedor | Tiempos de inactividad imprevistos, exceso de repuestos, fugas de aprovisionamiento |
Industria química y de transformación | Material y equipamiento | Desviaciones de calidad, costosas repeticiones |
Comercio minorista y bienes de consumo | Producto, Cliente, Proveedor y, Ubicación | Errores de listado, fallos en la planificación de la demanda, deducciones en las facturas |
Proveedores sanitarios | Maestro de artículos, proveedor, activo y equipo | Retrasos en los procedimientos, escasez de suministros, desviación de costes |
Conclusión
Un enfoque estructurado de gestión de datos maestros proporciona a las organizaciones un camino claro para transformar los datos fragmentados e incoherentes en información fiable y preparada para el negocio.
Mediante la evaluación sistemática de la calidad de los datos, la priorización de las mejoras críticas, la limpieza y el enriquecimiento de los registros heredados, la implementación de la gobernanza y la vinculación de múltiples dominios, las empresas pueden mejorar la eficiencia operativa, reducir los errores y permitir una toma de decisiones más informada.
Una MDM eficaz no consiste sólo en gestionar datos; es una capacidad estratégica que impulsa la fiabilidad, el cumplimiento de las normativas y el valor empresarial a largo plazo en todos los sectores que hacen un uso intensivo de los activos.
