{"id":26403,"date":"2025-02-12T13:40:05","date_gmt":"2025-02-12T08:10:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=26403"},"modified":"2026-01-12T16:00:10","modified_gmt":"2026-01-12T10:30:10","slug":"armonizacion-e-integridad-del-duo-dinamico-para-la-gestion-de-datos-maestros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/es\/armonizacion-e-integridad-del-duo-dinamico-para-la-gestion-de-datos-maestros\/","title":{"rendered":"Armonizaci\u00f3n e integridad: El d\u00fao din\u00e1mico de la suite de gesti\u00f3n de datos maestros"},"content":{"rendered":"
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Harmonize: Herramienta de limpieza de datos basada en IA<\/span><\/h2>

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Las organizaciones manejan un volumen de datos sin precedentes, repartidos en diversas plataformas. A medida que los datos se convierten en parte integral del \u00e9xito empresarial, es fundamental garantizar su precisi\u00f3n, coherencia y fiabilidad. Aqu\u00ed es donde Herramientas de limpieza de datos maestros<\/strong> y es la soluci\u00f3n de nueva generaci\u00f3n que est\u00e1 transformando la forma en que las empresas abordan la gesti\u00f3n de datos.<\/p>

La limpieza de datos maestros es un proceso esencial para cualquier organizaci\u00f3n que desee garantizar datos limpios y precisos. Mediante la implementaci\u00f3n de un proceso de limpieza de datos maestros, puede mejorar la toma de decisiones, la eficiencia, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.<\/p>

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 ingenier\u00eda y, lo que es m\u00e1s importante, las aportaciones de miles de usuarios empresariales de distintas ubicaciones geogr\u00e1ficas. A menudo, esto da lugar a datos maestros plagados de detalles que faltan, errores, incoherencias y duplicados.<\/p>

La IA puede analizar e identificar patrones y relaciones de datos complejos que los m\u00e9todos tradicionales podr\u00edan pasar por alto. Puede aprender de las correcciones de datos hist\u00f3ricos y aplicar una l\u00f3gica similar a conjuntos de datos futuros, mejorando la precisi\u00f3n de los resultados de la limpieza a lo largo del tiempo de forma eficiente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El papel de Harmonize en la limpieza de datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Clasificaci\u00f3n automatizada de datos: <\/strong>Agrupar diferentes tipos de datos maestros en un conjunto estructurado y estandarizado de categor\u00edas predefinidas bajo la \"Taxonom\u00eda\" para construir una estructura de clasificaci\u00f3n s\u00f3lida. Una de las taxonom\u00edas m\u00e1s populares y utilizadas en todo el mundo es UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code); otro tipo de taxonom\u00edas utilizadas en diversas regiones o industrias incluyen eClass, PIDX, CPV, ETIM, GS1, ISIC y NAICS.<\/p>

La clasificaci\u00f3n de datos maestros basada en IA de Harmonize automatiza el proceso para clasificar de forma inteligente y categorizar l\u00f3gicamente los datos bas\u00e1ndose en patrones, sem\u00e1ntica y contexto. Harmonize aprende de los datos hist\u00f3ricos, mejorando la precisi\u00f3n con el tiempo, y se adapta a las necesidades espec\u00edficas de clasificaci\u00f3n de una organizaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  1. Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de duplicados:<\/strong> Algoritmos sofisticados pueden identificar y presentar registros duplicados incluso cuando los datos no coinciden exactamente (por ejemplo, errores ortogr\u00e1ficos, 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 pasar\u00edan desapercibidos con los enfoques tradicionales basados en el valor exacto de los campos.<\/li><\/ol>
    1. Enriquecimiento de datos:<\/strong> Mejora de los datos existentes a\u00f1adiendo informaci\u00f3n adicional y m\u00e1s completa procedente de fuentes externas de dominio p\u00fablico, como cat\u00e1logos de fabricantes y proveedores, directorios de datos, etc. Uso de IA generativa con validaci\u00f3n multicapa mediante referencias cruzadas de datos con fuentes externas de confianza para garantizar que la informaci\u00f3n es precisa y est\u00e1 actualizada, lo que hace que este proceso sea altamente escalable.<\/li><\/ol>
      1. Normalizar y estandarizar datos:<\/strong> Dado que los datos pueden proceder de m\u00faltiples fuentes que siguen normas\/nomenclaturas diferentes, su estandarizaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n mejora la salud general de los datos y la capacidad del usuario para buscar e informar con precisi\u00f3n y tomar decisiones informadas. Es esencial establecer un conjunto de reglas\/normas y directrices sobre c\u00f3mo deben introducirse, formatearse y almacenarse los datos.<\/li><\/ol>
        1. Soporte multiling\u00fce:<\/strong><\/li><\/ol>

          Los datos existen en distintos idiomas en funci\u00f3n de su origen y pueden presentar incoherencias en la ortograf\u00eda, el formato, los sin\u00f3nimos y las convenciones de nomenclatura. La compatibilidad multiling\u00fce garantiza que todos los datos se gestionen siguiendo un \u00fanico conjunto de normas, independientemente del idioma o la regi\u00f3n de creaci\u00f3n. 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.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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          Cuando se manejan datos en varios idiomas, es habitual encontrar errores de traducci\u00f3n, correspondencias incorrectas o problemas espec\u00edficos del contexto que requieren una limpieza. Una herramienta con soporte multiling\u00fce puede detectar autom\u00e1ticamente estas discrepancias y garantizar que los datos introducidos sean precisos y contextuales, independientemente del idioma en el que se hayan creado.<\/p>

          Las herramientas avanzadas basadas en IA pueden traducir los datos a un lenguaje com\u00fan para su an\u00e1lisis y limpieza, conservando el idioma original en el resultado. Y lo que es m\u00e1s importante, estas herramientas pueden reconocer el contexto de las palabras y frases, evitando los problemas de las simples traducciones palabra por palabra.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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          \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Armonizaci\u00f3n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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          Integridad: S\u00f3lida herramienta de gobernanza de datos maestros<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          Integrity es una plataforma de Gobernanza de Datos Maestros basada en IA que proporciona una s\u00f3lida marco <\/strong>mediante el cual se controlan, estandarizan, limpian, gestionan y comunican los datos para garantizar la calidad y coherencia de los datos maestros de una organizaci\u00f3n en m\u00faltiples sistemas y unidades de negocio. Integrity proporciona el marco y los flujos de trabajo necesarios para establecer pol\u00edticas, procedimientos y una gesti\u00f3n de los datos que garantice que los datos maestros siguen siendo precisos, completos y conformes con las normas internas predefinidas y la normativa externa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          Caracter\u00edsticas clave de la integridad:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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          1. Gesti\u00f3n de autoservicio:<\/strong><\/p>

          En t\u00e9rminos de gobernanza de datos, la funci\u00f3n de autoservicio es revolucionaria. Sin depender del personal inform\u00e1tico, permite a los usuarios empresariales ver, gestionar y actualizar directamente los datos maestros. Esta democratizaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de datos reduce los cuellos de botella y aumenta la productividad, al permitir que personas de distintas \u00e1reas contribuyan a la calidad de los datos.<\/p>

          Los modelos de datos de AI aprovechan las reglas empresariales y los est\u00e1ndares de datos creados a trav\u00e9s del procesamiento de m\u00e1s de 150 millones de registros y m\u00e1s de 250 implementaciones de clientes. Integrity interpreta las entradas del usuario para clasificar, enriquecer, estandarizar y deduplicar registros con el fin de construir un s\u00f3lido registro de oro. Todo ello en el primer paso del proceso: creaci\u00f3n de datos\/inicio de solicitud de actualizaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          2. Validaci\u00f3n en tiempo real: <\/strong><\/p>

          La precisi\u00f3n de los datos es fundamental, y la validaci\u00f3n en tiempo real para garantizar que los datos maestros se ajustan a las normas de calidad de datos de la organizaci\u00f3n en cuanto se introducen o actualizan.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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          • Feedback instant\u00e1neo:<\/strong> A medida que se introducen datos en el sistema, la validaci\u00f3n en tiempo real comprueba si hay errores, duplicaciones o incoherencias y proporciona informaci\u00f3n inmediata a los usuarios.<\/li>
          • Mejora de la calidad de los datos:<\/strong> Al identificar los errores en el punto de entrada, la herramienta garantiza que s\u00f3lo se a\u00f1adan al sistema datos de alta calidad, lo que evita problemas posteriores.<\/li>
          • Reglas personalizables:<\/strong> Las reglas de validaci\u00f3n pueden adaptarse a las pol\u00edticas de gobernanza de datos espec\u00edficas de una organizaci\u00f3n, garantizando el cumplimiento de las normas internas y los requisitos reglamentarios.<\/li>
          • Enriquecimiento a la carta:<\/strong> Con la funci\u00f3n AutoEnrichAI, Integrity asigna informaci\u00f3n del fabricante como caracter\u00edsticas, im\u00e1genes, disponibilidad y alternativas de piezas en tiempo real. Esto elimina la necesidad de realizar la b\u00fasqueda manual de datos y aumenta la calidad de los mismos, al tiempo que reduce el tiempo de respuesta de las solicitudes.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            3. Acceso basado en roles:<\/strong><\/p>

            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 funci\u00f3n.<\/p>

            La integridad garantiza que los distintos roles de usuario puedan acceder a conjuntos de datos y flujos de trabajo espec\u00edficos, lo que hace que la herramienta sea m\u00e1s intuitiva y eficaz para todos los implicados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            4. Automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo:<\/strong><\/p>

            Integrity ofrece automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo en una herramienta de gobernanza de datos maestros que agiliza el proceso de introducci\u00f3n, aprobaci\u00f3n, validaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n de datos, garantizando la coherencia y reduciendo la necesidad de intervenci\u00f3n humana.<\/p>

            Los flujos de trabajo automatizados permiten establecer cadenas de aprobaci\u00f3n en las que los cambios de datos se env\u00edan a las autoridades competentes para su validaci\u00f3n, lo que reduce los errores humanos y el seguimiento manual.<\/p>

            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 r\u00e1pida resoluci\u00f3n de los cuellos de botella.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            5. Auditor\u00edas exhaustivas de datos: <\/strong><\/p>

            Una auditor\u00eda de datos exhaustiva es un examen sistem\u00e1tico y minucioso de los datos para garantizar que se ajustan a las pol\u00edticas de gobernanza, las normas de calidad de los datos y los requisitos normativos.<\/p>

            Integrity incluye reglas de auditor\u00eda predefinidas que contrastan autom\u00e1ticamente los datos con los requisitos normativos, garantizando que las organizaciones sigan cumpliendo la normativa.<\/p>

            Integrity mantiene pistas de auditor\u00eda detalladas, registrando cada cambio realizado en los datos, qui\u00e9n lo hizo, cu\u00e1ndo y por qu\u00e9. Esto garantiza la transparencia y la rendici\u00f3n de cuentas, que son fundamentales en entornos regulados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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            Ventajas de la gobernanza de datos maestros:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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            1. Mejora de la calidad de los datos<\/strong>: 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.<\/li>
            2. Eficiencia operativa<\/strong>: La integridad garantiza la normalizaci\u00f3n de los datos en todos los sistemas, lo que reduce la ineficacia y permite agilizar las operaciones y los procesos empresariales.<\/li>
            3. Cumplimiento reforzado<\/strong>: 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.<\/li>
            4. Confianza en los datos<\/strong>: Unos datos fiables permiten a las partes interesadas de toda la organizaci\u00f3n confiar en los datos maestros para las operaciones cotidianas y las estrategias a largo plazo.<\/li>
            5. Mitigaci\u00f3n de riesgos:<\/strong> La integridad hace cumplir las pol\u00edticas de seguridad de datos y rastrea los cambios en los datos, reduciendo as\u00ed el riesgo de filtraciones de datos y accesos no autorizados dentro de la organizaci\u00f3n.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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              \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Gobernanza\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              Puntos clave de la empresa:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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              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 s\u00f3lo garantizan que los datos sean precisos y fiables, sino que tambi\u00e9n proporcionan beneficios empresariales tangibles al mejorar eficacia<\/strong>, conducir ahorro de costes<\/strong>Garantizar el cumplimiento y apoyar escalabilidad<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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              1. Eficiencia:<\/strong><\/p>

              Unas operaciones empresariales eficientes dependen de unos datos de alta calidad y bien gestionados. Con la implantaci\u00f3n de Harmonize and Integrity, las empresas pueden automatizar procesos clave y mejorar la eficiencia operativa.<\/p>

              • Validaci\u00f3n y normalizaci\u00f3n automatizadas de datos:<\/strong> Las herramientas de armonizaci\u00f3n e integridad validan autom\u00e1ticamente los datos en funci\u00f3n de reglas y normas predefinidas, lo que garantiza que los datos sean precisos, completos y coherentes en toda la organizaci\u00f3n, reduciendo los errores manuales y la repetici\u00f3n de tareas.<\/li>
              • Mayor accesibilidad a los datos:<\/strong> Con unos datos maestros bien gestionados, los usuarios de distintos departamentos pueden acceder y recuperar f\u00e1cilmente la informaci\u00f3n que necesitan. Esto reduce el tiempo dedicado a buscar datos y mejora la capacidad de toma de decisiones.<\/li>
              • Reducci\u00f3n de la introducci\u00f3n de datos redundantes:<\/strong> Harmonize ayuda a identificar y eliminar los registros duplicados, evitando la redundancia y minimizando los esfuerzos de introducci\u00f3n de datos. Esto no solo ahorra tiempo, sino que tambi\u00e9n garantiza que las decisiones se basen en una \u00fanica fuente de verdad.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                2. Ahorro de costes:<\/strong><\/p>

                La calidad de los datos no es s\u00f3lo una cuesti\u00f3n de eficiencia, sino tambi\u00e9n de reducci\u00f3n de costes. La mala calidad de los datos puede acarrear importantes p\u00e9rdidas econ\u00f3micas, como un aumento de los costes operativos, multas reglamentarias y p\u00e9rdida de oportunidades de negocio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                • Reducci\u00f3n de los costes inform\u00e1ticos:<\/strong> La gesti\u00f3n 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 intervenci\u00f3n de TI, liberando recursos para iniciativas m\u00e1s estrat\u00e9gicas.<\/li>
                • Gesti\u00f3n optimizada de inventarios:<\/strong> Para las empresas de sectores como la fabricaci\u00f3n o la venta al por menor, una mala gesti\u00f3n de los datos puede dar lugar a un exceso o a un d\u00e9ficit de existencias, lo que conlleva costes significativos. Unos datos limpios y bien gestionados garantizan una previsi\u00f3n de la demanda y un control del inventario m\u00e1s precisos, lo que reduce el despilfarro y mejora el flujo de caja.<\/li>
                • Reducci\u00f3n de los costes de cumplimiento:<\/strong> 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.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                  3. Escalabilidad: <\/strong><\/p>

                  A medida que las empresas crecen, tambi\u00e9n lo hacen el volumen y la complejidad de sus datos. Sin las pr\u00e1cticas adecuadas de gesti\u00f3n y gobierno de datos, las organizaciones tienen dificultades para seguir el ritmo de sus crecientes necesidades de datos. Las herramientas Integrity y Harmonize est\u00e1n dise\u00f1adas para soportar la escalabilidad, lo que permite a las empresas crecer manteniendo el control sobre sus datos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                  • Arquitectura de datos a prueba de futuro:<\/strong> Las herramientas de Armonizaci\u00f3n e Integridad garantizan que las pol\u00edticas de gobierno de datos est\u00e9n preparadas para dar cabida a nuevos sistemas, procesos y unidades de negocio a medida que crece la organizaci\u00f3n. Esto significa que las empresas pueden ampliar sus operaciones sin tener que enfrentarse a problemas de calidad de datos en el futuro.<\/li>
                  • Manejo de grandes vol\u00famenes de datos:<\/strong> A medida que las organizaciones se expanden, el volumen de datos que gestionan aumenta exponencialmente. Harmonize est\u00e1 dise\u00f1ado para gestionar conjuntos de datos a gran escala, lo que garantiza el mantenimiento de la calidad de los datos aunque aumente la cantidad de informaci\u00f3n procesada.<\/li>
                  • Apoyo a las fusiones y adquisiciones (M&A):<\/strong> Cuando las organizaciones llevan a cabo fusiones o adquisiciones, a menudo se enfrentan al reto de integrar grandes vol\u00famenes de datos dispares. Las herramientas de armonizaci\u00f3n e integridad facilitan los procesos de fusi\u00f3n y adquisici\u00f3n al garantizar que los datos procedentes de distintas fuentes est\u00e1n armonizados y alineados con las normas de gobernanza de la organizaci\u00f3n.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Escenarios de clientes:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    El viaje de transformaci\u00f3n de los datos maestros de una confiter\u00eda global:
                    \u00c9xito de la gesti\u00f3n de datos maestros de Verdantis<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Confiter\u00eda\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                    Fundada en 1911, esta multinacional estadounidense es uno de los principales fabricantes de productos de confiter\u00eda, alimentos para mascotas y otros productos alimenticios, as\u00ed como un proveedor de servicios de cuidado de animales, y da empleo a m\u00e1s de 100.000 trabajadores en m\u00e1s de 300 centros, incluidas m\u00e1s de 130 f\u00e1bricas en unos 75 pa\u00edses 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 m\u00e1s de $35 mil millones.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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                    El reto: Complejidad e incoherencia de los datos:<\/span><\/strong><\/h5>

                    Las operaciones de la organizaci\u00f3n abarcaban varias regiones, cada una de las cuales manten\u00eda sistemas independientes para gestionar los datos de clientes, productos y proveedores.<\/p>

                    • Regiones geogr\u00e1ficas - Norteam\u00e9rica y Latinoam\u00e9rica (NALA), Europa y CEI (EUCIS) y Asia-Pac\u00edfico, Oriente Medio y \u00c1frica (APMEA).<\/li>
                    • Sistemas fuente: 5 instancias SAP y Microsoft One Navision.<\/li>
                    • Volumen de datos: 1 mill\u00f3n de SKU - Piezas y consumibles MRO.<\/li>
                    • Idiomas: 10<\/li>
                    • Taxonom\u00eda: SMD y UNSPSC.<\/li><\/ul>

                      Esta fragmentaci\u00f3n plante\u00f3 varios retos:<\/p>

                      • Silos de datos:<\/strong> Cada departamento y regi\u00f3n ten\u00eda sus propios procesos de gesti\u00f3n de datos, lo que creaba silos de informaci\u00f3n que dificultaban la visibilidad global.<\/li>
                      • Datos duplicados e incoherentes:<\/strong> La duplicaci\u00f3n de datos entre proveedores y productos era un problema importante, que provocaba ineficiencias y errores en las compras, el inventario y la distribuci\u00f3n.<\/li>
                      • Informes inexactos:<\/strong> La incoherencia de las normas de introducci\u00f3n de datos y la fragmentaci\u00f3n de los sistemas hac\u00edan que los informes y la informaci\u00f3n fueran a menudo poco fiables, lo que dificultaba la ejecuci\u00f3n de estrategias globales.<\/li>
                      • Procesos manuales costosos:<\/strong> Con los datos dispersos en varios sistemas, era necesaria la intervenci\u00f3n manual para consolidar y limpiar los datos, lo que incrementaba los costes operativos.<\/li><\/ul>
                        La soluci\u00f3n: Gesti\u00f3n de datos maestros Verdantis<\/span><\/strong><\/h5>

                        Para hacer frente a estos retos, la empresa se asoci\u00f3 con Verdantis<\/strong> para implantar una plataforma MDM robusta que pudiera unificar sus datos en todo el mundo. Verdantis aprovech\u00f3 su Soluci\u00f3n MDM basada en IA<\/strong> 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 soluci\u00f3n inclu\u00edan:<\/p>

                        1. Hub de datos centralizado:<\/strong> Verdantis cre\u00f3 una \u00fanica fuente de verdad consolidando los datos de productos, proveedores y clientes de distintos sistemas en una plataforma unificada y centralizada.<\/li>
                        2. Desduplicaci\u00f3n impulsada por IA:<\/strong> Verdantis emple\u00f3 algoritmos avanzados de IA para identificar y eliminar registros duplicados, garantizando datos limpios y precisos en toda la empresa.<\/li>
                        3. Normalizaci\u00f3n de datos:<\/strong> Para garantizar la coherencia, Verdantis aplic\u00f3 normas globales a los campos de datos, unificando la forma de capturar y mantener los registros de productos, proveedores y clientes.<\/li>
                        4. Gobernanza de datos automatizada:<\/strong> Verdantis ayud\u00f3 a implantar protocolos de gobernanza de datos que supervisaban continuamente la calidad de los datos, reduciendo la supervisi\u00f3n manual y evitando futuros errores de datos.<\/li>
                        5. Accesibilidad a los datos en tiempo real:<\/strong> La soluci\u00f3n MDM les facilit\u00f3 el acceso a datos fiables a trav\u00e9s de una interfaz f\u00e1cil de usar, lo que les permiti\u00f3 tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y basadas en datos.<\/li><\/ol>
                          Los resultados: Eficacia operativa y precisi\u00f3n de los datos<\/strong><\/span><\/h5>

                          El impacto de la soluci\u00f3n MDM de Verdantis en las operaciones de la empresa fue inmediato y sustancial:<\/p>