Todas las decisiones de compra, planes de mantenimiento, contratos con proveedores e informes financieros dependen de la coherencia de los datos en todos los sistemas.
Un mismo proveedor puede aparecer bajo varios nombres, y una misma pieza de recambio puede existir en distintos formatos. Según Investigación de Gartneren un año, las empresas pierden $12,9 millones debido a la mala calidad de los datos.
Oracle Master Data Management resuelve este problema creando un registro único y coherente para las principales entidades empresariales, como clientes, materiales, proveedores y activos. Los datos se unifican sin duplicarse, de modo que todos los sistemas utilizan la misma versión de la verdad.
Oracle MDM almacena y controla bien los datos, pero no corrige automáticamente los datos de mala calidad a escala. Cuando el sistema funciona con datos incoherentes, todos los procesos posteriores los amplifican. Los datos maestros ya no son una preocupación de back-end; los líderes se dan cuenta de que determinan directamente el funcionamiento de la empresa.
Este artículo explica qué es Oracle MDM, cómo funciona en los ecosistemas empresariales y por qué unos datos maestros limpios y fiables son fundamentales para el rendimiento empresarial.
¿Qué es Oracle Master Data Management?
Oracle Gestión de datos maestros (MDM) es un conjunto de aplicaciones y procesos para crear, gestionar y mantener datos maestros coherentes en todos los sistemas de la empresa, como los sistemas ERP, SCM, EAM y de aprovisionamiento. Los datos maestros son los datos asociados a las principales entidades empresariales, como clientes, proveedores, artículos y activos.
En lugar de permitir que cada sistema empresarial mantenga su propia versión de un proveedor o producto, Oracle MDM garantiza que todos los sistemas hagan referencia al mismo registro estandarizado. Reduce la duplicación, mejora la coherencia y facilita una toma de decisiones fiable.
Dado que las transacciones, los informes y los procesos operativos dependen de entradas coherentes, MDM funciona como una capa central para alinear los datos que fluyen entre estos sistemas. Oracle MDM abarca principalmente estos dominios de datos.
- Datos maestros de clientes para procesos de ventas y servicios
- Datos maestros de proveedores para gestión de proveedores
- Datos maestros de artículos o productos para operaciones de inventario y cadena de suministro
- Datos maestros de activos para el mantenimiento y la gestión del ciclo de vida
Oracle MDM es una combinación de capacidades proporcionadas a través de múltiples componentes, como Oracle Enterprise Data Management (para la gobernanza y el control de cambios) y Oracle Enterprise Data Quality (para la creación de perfiles, estandarización, correspondencia y desduplicación de registros). Los modelos de datos maestros específicos de cada dominio están integrados en las aplicaciones ERP, SCM y EAM de Oracle.
Juntos, estos componentes trabajan para consolidar, limpiar y sincronizar los datos maestros en todos los sistemas. Sientan las bases de unos datos compartidos que sirven como única fuente de verdad.
¿Cuándo invertir en Oracle MDM?
La necesidad de Oracle MDM se hace evidente cuando los problemas de datos empiezan a afectar a las operaciones y la toma de decisiones. Por lo general, las siguientes señales indican que la organización debe implantar Oracle MDM:
- Elevados niveles de duplicación de proveedores o registros de artículos
- Depender de hojas de cálculo para la conciliación de datos
- Frecuentes problemas de contratación causados por definiciones de artículos poco claras o incoherentes.
- Informes financieros incoherentes que muestran discrepancias entre los sistemas.
En este punto, Oracle MDM puede resultar necesario para restablecer la coherencia. Ofrece cobertura multidominio, capacidades de correspondencia escalables y una sólida integración con los sistemas ERP y EAM.
Por qué los datos maestros importan más que los sistemas
Los sistemas empresariales dependen totalmente de la calidad de los datos que reciben. Los datos incoherentes, incompletos o duplicados no serán corregidos por estos sistemas, por lo que los procesos que utilizan datos inexactos amplifican esos errores. Un mismo proveedor introducido en distintos formatos puede dar lugar a múltiples informes de proveedores. Un mismo artículo descrito de forma diferente en los distintos planes puede dar lugar a un inventario duplicado.
Aunque en un principio puedan parecer errores aislados, pueden multiplicarse rápidamente en las compras, la planificación y la elaboración de informes. Según un McKinsey encuesta, el 80% de las organizaciones siguen funcionando con datos aislados.
Al crear un punto de referencia único y coherente para los datos maestros básicos, MDM garantiza que todos los sistemas utilicen las mismas definiciones, estructuras e identificadores, lo que reduce las discrepancias y mejora la toma de decisiones.
Sin una base de datos sólida, los sistemas de la empresa pueden empezar a ir a la deriva. Los informes empiezan a mostrar cifras contradictorias y las previsiones pierden precisión. Los equipos acaban dedicando tiempo a conciliar datos en lugar de actuar en consecuencia. La mala calidad de los datos genera costes, retrasos e ineficacia operativa. Los datos determinan con eficacia si la lógica de su sistema empresarial produce el resultado correcto.
Cómo encaja Oracle MDM en el ecosistema empresarial
Oracle MDM se convierte en la capa de datos compartida dentro del ecosistema más amplio de Oracle. Cada aplicación utiliza los datos maestros de forma diferente:
- Oracle ERP impulsa las transacciones financieras funcionales y los procesos de aprovisionamiento. La precisión de los datos de los proveedores determina cómo se crean y pagan los proveedores. Los datos de los artículos influyen en las decisiones de compra, cálculo de costes y contabilidad.
- Oracle Supply Chain Management da soporte a las operaciones de planificación e inventario. Los datos sobre definiciones de productos, unidades de medida y clasificaciones afectan directamente a la previsión de la demanda, los niveles de existencias y las decisiones de cumplimiento.
- Oracle Procurement se basa en los datos maestros de los proveedores para la gestión del abastecimiento y del ciclo de vida de los proveedores. La selección de proveedores y la ejecución de contratos dependen de clasificaciones de proveedores precisas y atributos completos.
- Oracle Enterprise Asset Management (EAM) utiliza los datos de activos y piezas de repuesto para gestionar las operaciones de mantenimiento. La precisión de los datos maestros es crucial para la jerarquía de los equipos, las especificaciones de las piezas de repuesto y el mantenimiento de registros.
Oracle Master Data Management (MDM) conecta esencialmente estos sistemas manteniendo informes maestros coherentes. Los cambios en un sistema se reflejan en los demás con actualizaciones sincronizadas y definiciones estándar.
Impacto empresarial de unos datos maestros deficientes
Si su organización maneja datos maestros ineficaces, esto puede afectar a todas sus actividades operativas, incluidas las compras, la gestión de inventarios, los procedimientos de mantenimiento y las funciones de elaboración de informes. Investigación Verdantis llegó a la conclusión de que sólo con evitar las compras duplicadas debidas a datos inexactos, su organización podría ahorrar potencialmente entre $37,5M y $52,5M.
La calidad de los datos afecta a estas áreas específicas, que permanecen ocultas a la observación directa:
Errores en la contratación pública
Los informes de proveedores duplicados crean datos de proveedores incoherentes, lo que genera múltiples registros de proveedores para un único proveedor. El proceso de aprovisionamiento puede volverse confuso, lo que aumenta el riesgo de seleccionar a los proveedores equivocados y da lugar a compras duplicadas o costes de compra más elevados. Los equipos de aprovisionamiento tienen que dedicar tiempo adicional a la verificación de datos cuando deberían estar tomando decisiones.
Imprecisiones en el inventario
Las descripciones y clasificaciones incoherentes de los artículos dan lugar a la creación de dos unidades de mantenimiento de existencias distintas para el mismo producto. El mismo material puede tener formatos o nombres diferentes en las distintas ubicaciones, lo que provoca un exceso de existencias de algunos artículos y escasez de otros. La situación provoca un aumento de los costes de mantenimiento del inventario, al tiempo que crea obstáculos ocultos para controlar los niveles de existencias.
Incapacidad para mantener los equipos y tiempo de inactividad operativa
En los entornos que dependen en gran medida de los activos, los operadores necesitan datos precisos sobre las piezas de repuesto, ya que la información incorrecta o la falta de información sobre los artículos puede dar lugar al pedido o almacenamiento de piezas no válidas. La situación retrasa al equipo de mantenimiento, que necesita localizar los componentes adecuados. A la larga, provocará paradas de los equipos, deteniendo las operaciones de la empresa.
Cumplimiento e informes
Los informes financieros basados en normas reglamentarias requieren datos maestros que permanezcan estables a lo largo de todo el proceso de elaboración de informes. La presencia de datos divergentes sobre partidas de proveedores o activos en múltiples sistemas da lugar a informes que muestran valores opuestos. Esta situación aumenta el riesgo de auditoría y reduce la confianza en los resultados comunicados.
El sistema existente produce resultados poco fiables cuando no hay coherencia de datos entre procesos y sistemas. La gestión de datos maestros crea uniformidad de datos en su punto de creación inicial.
Principales funciones de la solución Oracle MDM para MRO
Las soluciones Oracle MDM trabajan para mantener un flujo de datos coherente.
- Los datos maestros se originan en los sistemas de origen, incluidos ERP y EAM, y llegan a la capa MDM.
- El sistema de Oracle Enterprise Data Quality aplica reglas de validación y normalización a cada registro entrante.
- La lógica de concordancia utiliza reglas para encontrar registros duplicados al tiempo que controla qué registro debe conservarse.
- Los administradores de datos utilizan flujos de trabajo establecidos para gestionar situaciones excepcionales, que deben revisar.
- El sistema designa los registros aprobados como registros de oro, que se sincronizan con los sistemas posteriores.
Oracle MDM proporciona funciones básicas que permiten este proceso operativo.
- Gobernanza de datos: Define la propiedad, el control y el mantenimiento de los datos maestros. La propiedad de los datos de cada dominio, que incluye los datos de compras y proveedores, se asigna a titulares de datos específicos. Los administradores de datos asumen dos responsabilidades, que implican la gestión diaria de los problemas de calidad de los datos operativos y el tratamiento de las excepciones. La dirección gobernanza de datos utiliza flujos de trabajo de aprobación para controlar los cambios de datos en función de las funciones de los usuarios, al tiempo que crea registros de auditoría que capturan cada cambio tanto para el cumplimiento como para la trazabilidad.
- Gestión de la calidad de los datos: El proceso de normalización de datos y detección de duplicados garantiza que los datos maestros sigan siendo precisos y coherentes. El proceso reduce la duplicación de datos al tiempo que mejora su fiabilidad.
- Consolidación de datos: Oracle MDM realiza principalmente la consolidación de datos fusionando información de varios sistemas para crear una única estructura unificada. El sistema establece una única fuente de verdad mediante la conciliación de registros, que mantiene la coherencia de los identificadores en los distintos sistemas.
- Enriquecimiento de datos: El proceso de maestría enriquecimiento de datos consiste en completar los atributos ausentes al tiempo que se mejoran las normas de clasificación. Incluye la adición de descripciones detalladas y la normalización de categorías, al tiempo que se incluyen datos de referencia adicionales.
El sistema utiliza estas capacidades para establecer entornos de datos controlados que permiten que los datos maestros mantengan su estado coherente a lo largo del tiempo mientras se transfieren de forma fiable entre distintos sistemas y procesos empresariales.
Papel de la IA y la automatización en la MDM moderna
Soporte de capacidades MDM basadas en IA:
Depuración automatizada de datos: Los algoritmos descubren las incoherencias de formato y de unidades y descripciones existentes, que luego transforma en datos normalizados sin necesidad de trabajo manual para los registros individuales.
Cotejo inteligente: el aprendizaje automático modela patrones de registro que le permiten identificar registros duplicados de diferentes formatos de datos y datos incompletos. Mediante este proceso, la IA mejora su capacidad de comparación.
Enriquecimiento de datos: la IA calcula los atributos que faltan, que luego clasifica según taxonomías estándar y crea descripciones mejoradas utilizando datos anteriores y materiales de referencia.
Supervisión continua de los datos: Los procesos automatizados supervisan la calidad de los datos durante múltiples periodos de tiempo, que detectan patrones de datos anómalos e inician procesos operativos siempre que se detectan discrepancias en los datos.
Las capacidades de IA transforman la MDM de su marco tradicional basado en respuestas a un sistema que evoluciona mediante mejoras continuas. Cuando Oracle proporciona una estructura y un marco de gobierno, la IA lo amplía mejorando la calidad de los datos, reduciendo el esfuerzo manual y permitiendo una gestión de datos coherente a escala. Las operaciones de MRO necesitan automatización para preservar la precisión de los datos en múltiples sistemas empresariales porque sus volúmenes de datos no dejan de aumentar.
Cómo se conecta MDM a las operaciones empresariales
El impacto de MDM en la operativa diaria se hace evidente cuando se observa cómo los datos fluyen en las decisiones operativas a través de las compras, la cadena de suministro y las finanzas. Los datos maestros conectan directamente con áreas operativas clave.
- Adquisiciones MRO depende de la exactitud de los datos sobre artículos y proveedores. Las piezas de recambio deben estar claramente definidas, correctamente clasificadas y vinculadas a proveedores homologados. Con descripciones de artículos incoherentes o incompletas, los equipos de aprovisionamiento acaban pidiendo piezas equivocadas o duplicando el inventario existente.
- Planificación de la cadena de suministro dependen de los datos maestros para prever la demanda y gestionar los niveles de inventario. Las definiciones de los productos, las unidades de medida y las clasificaciones influyen en la interpretación de estas señales de demanda. Cuando los datos son incoherentes o poco fiables, las previsiones pueden ser inexactas y provocar un exceso de existencias en algunos lugares y escasez en otros.
- Información financiera necesitan datos maestros coherentes para elaborar informes precisos. El coste de los artículos, los registros de suministros y los datos de los activos alimentan los sistemas financieros y las métricas de rendimiento. Cuando los datos maestros cambian de un sistema a otro, los informes empiezan a mostrar resultados contradictorios, lo que exige esfuerzos de conciliación y reduce la confianza en los resultados financieros.
Estas dependencias operativas demuestran que los datos no se quedan dentro de los sistemas. Cuando los datos maestros son coherentes, los procesos se ejecutan según lo previsto y producen los resultados deseados. Los datos fragmentados se filtran a otros sistemas, lo que se traduce en ineficacia empresarial.
Retos comunes de la implantación de Oracle MDM
Oracle MDM proporciona la estructura necesaria para mantener la coherencia de los datos en todas las funciones operativas; sin embargo, la implantación de Oracle MDM requiere algo más que el simple despliegue de tecnología. Muchos retos surgen de cómo existen los datos en los sistemas en la realidad y de cómo las organizaciones gestionan la propiedad y los procesos en torno a ellos.
Durante la aplicación suelen aparecer varios problemas comunes:
- Datos fragmentados entre sistemas: En los sistemas ERP, de aprovisionamiento y EAM, los datos maestros suelen almacenarse en múltiples formatos. Estas variaciones crean conflictos cuando se intenta consolidar los registros en una única estructura, ya que primero hay que estandarizar los datos.
- Calidad inicial de los datos: Los datos existentes pueden estar duplicados, faltar atributos o tener clasificaciones incoherentes. Es necesario limpiar los datos adecuadamente para que estos problemas no se trasladen al sistema MDM y reduzcan su eficacia.
- Falta de propiedad: En algunas organizaciones, a menudo se lucha por definir a quién pertenecen determinados dominios de datos. Sin funciones definidas, los procesos de gobernanza son incoherentes y difíciles de aplicar.
- Integración de procesos manuales: La validación, el cotejo y la corrección de datos suelen considerarse procesos manuales. Esto ralentiza la implantación de MDM e introduce variabilidad en los resultados. Los errores humanos son habituales cuando los procesos se gestionan manualmente.
- Resistencia a los cambios de proceso: Los equipos empresariales pueden resistirse a nuevos flujos de trabajo de gobernanza o normas de datos, especialmente cuando exigen cambios en las prácticas existentes.
Las organizaciones pueden estar preparadas para invertir en la tecnología. Los retos de implantación surgen debido a lagunas en la preparación de los datos, la gobernanza y la alineación organizativa.
Mejores prácticas para superar los retos de la implantación de MDM
Las soluciones tecnológicas existentes no resuelven los problemas de datos maestros. El sistema estructurado de MDM no consigue los resultados esperados porque las organizaciones carecen de procedimientos adecuados de gestión y aplicación de datos. Las prácticas que se exponen a continuación abordan directamente esa carencia.
- Evaluación de los datos: Evalúa los datos maestros en todos los sistemas antes de proceder a cambios de configuración o a la elaboración de políticas de gobernanza. Establece una línea de base inspeccionando el sistema para encontrar entradas duplicadas, atributos que faltan y registros duplicados. Le muestra las ubicaciones de los problemas de calidad, lo que le permite centrar sus esfuerzos en las situaciones que aportarán los mayores beneficios operativos en lugar de malgastar recursos en todas las tareas.
- Definir la gobernanza: Establecer primero la propiedad antes de proceder a la definición de reglas. El propietario de los datos establece las políticas de dominio de datos, mientras que el administrador de datos gestiona las operaciones de calidad de datos en curso. Es necesario asignar responsabilidades a personas concretas. La falta de responsabilidades establecidas lleva a que los documentos de gobernanza queden sin ejecutar mientras los problemas de datos siguen acumulándose sin que haya nadie designado para gestionarlos.
- Normalizar la estructura de datos: Los datos maestros dejan de ser fiables debido a las diferentes definiciones de datos, reglas de denominación y sistemas de clasificación entre sistemas. Los procesos posteriores no funcionan cuando varios sistemas utilizan definiciones diferentes para la misma entidad. La normalización soluciona el origen de esa incoherencia. La introducción de la automatización para el cotejo funciona para mejorar los datos.
- Usa IA: Los métodos de trabajo manuales se vuelven incapaces de gestionar las operaciones de datos cuando los entornos de datos se complican. El sistema automatizado gestiona el cotejo y la detección de duplicados procesando grandes volúmenes de datos al tiempo que utiliza reglas establecidas para mantener las normas de inspección.
Gestión continua de datos: Las organizaciones necesitan implementar MDM como una actividad continua. Los datos maestros se mantienen precisos mediante procesos continuos de supervisión y verificación.
Conclusión
Oracle Master Data Management Solutions establece un sistema estructurado para que las organizaciones gestionen la información empresarial esencial a través de múltiples sistemas. El éxito de Oracle MDM depende de la calidad de los datos. MDM funciona como una plataforma de almacenamiento y gestión de datos, pero requiere que las empresas corrijan los datos y los aumenten en todo su sistema.
Los procesos empresariales de una organización requieren la calidad de los datos como requisito fundamental para una ejecución satisfactoria. Las organizaciones pueden ampliar su enfoque MDM con Soluciones Verdantis que complementan Oracle MDM. Permiten la estandarización y el enriquecimiento de datos para lograr una mejora continua de la calidad de los datos a través de la IA. Cuando las organizaciones sincronizan sus procesos de gobernanza y calidad de datos, sus datos maestros funcionan como un activo fiable que mejora la eficiencia operativa.
Preguntas más frecuentes (FAQ)
¿Cuál es la diferencia entre Oracle MDM y EDM?
Oracle MDM se centra en la gestión de datos relacionados con entidades empresariales básicas, como clientes, proveedores y artículos, para garantizar un registro maestro coherente en todos los sistemas. Oracle EDM se centra en la gestión de estructuras de datos empresariales como jerarquías, dimensiones y metadatos para establecer la gobernanza y el control de cambios en todas las aplicaciones.
¿Oracle MDM corrige automáticamente los datos de mala calidad?
No, Oracle MDM no corrige automáticamente los datos de mala calidad a escala. Proporciona marcos de gobernanza, reglas de validación y flujos de trabajo para controlar y gestionar los datos. Los resultados dependen de los datos que entran en MDM.
¿Por qué MDM es crucial para las iniciativas de automatización empresarial?
Los análisis de IA necesitan datos coherentes, estructurados, precisos y fiables. Los datos maestros fragmentados conducen a percepciones inexactas y disminuyen la credibilidad de los resultados de la automatización. Los sistemas de automatización de IA necesitan datos maestros estandarizados y alineados en todos los sistemas para interpretar las relaciones entre los puntos de datos con precisión para las predicciones y la toma de decisiones.
