Master Data Management (MDM) o gestión de datos maestros, es el procedimiento o método que llevan a cabo las empresas para relacionar todos sus datos críticos o hipercríticos en un repositorio común y consistente que actué como una única fuente de verdad.

Master Data Management: Datos Maestros

Los datos maestros, también denominados críticos, son aquellos que resultan determinantes para la organización. En otras palabras, son aquellos que además de ser únicos, son utilizados de forma compartida por diferentes áreas de la compañía para desempeñar múltiples acciones y fines. Además, estos datos resultan clave para las operaciones de toda entidad.

En función de los objetivos de cada empresa, existirán más o menos datos que se consideren clave, aunque varios se presentan de forma común en todas las compañías: clientes, proveedores, productos, contratos…

El proceso de creación de los datos maestros, así como la implantación de un programa para su gestión eficaz, requiere la participación de personas que formen parte de la compañía y de profesionales expertos de este campo,  que aporten además de conocimientos técnicos, inteligencia de negocio.

Beneficios del Master Data Management

En la era del dato, las acciones que tienen el objetivo de organizar, centralizar, integrar e identificar los datos maestros de cualquier compañía, resultan prioritarias e imperativas para desarrollar las estrategias de todos los departamentos de una organización.

Los datos maestros en muchos casos se almacenan de forma duplicada en diferentes sistemas, aplicaciones y departamentos. Algunos informes sugieren que el 25% de las organizaciones tienen 15 o más repositorios que contienen datos maestros de forma duplicada.

Una de las funciones principales de las herramientas de MDM es eliminar los datos que se encuentran duplicados. Esta gestión permite disponer de una fuente centralizada de datos críticos (local o en la nube), ofreciendo una visión global de la información que genera los siguientes beneficios:

• Disminución de costes y tiempo para la extracción de información fiable
• Evitar las ineficiencias causadas por los silos de datos.

Además, las herramientas destinadas a la gestión de los datos maestros no solo permiten obtener información fiable de una única fuente, sino que facilita el procedimiento de normalizar y establecer coherencia entre los datos mediante la aplicación de diferentes reglas y normas para evitar la incorporación de datos incorrectos en el repositorio central.  

Sin embargo, antes de disponer de este repositorio se debe realizar una labor de análisis, definición y rediseño de los procesos. Este punto resulta fundamental para alcanzar los objetivos y  beneficios del MDM. Las mejoras realizadas para la gestión de los datos maestros permiten cambios en los procesos y estos a su vez, un mejor dominio de los datos.

Elementos esenciales del Master Data Management

Diferentes expertos e informes en el área de la gestión de datos sostienen que existen varios componentes esenciales para lograr el éxito cuando se emprende un proyecto de MDM: disponer de un repositorio central de datos maestros, integración y calidad de los datos, información externa y gobernanza de los datos.

Si el proyecto no contempla estos cinco elementos, existen probabilidades muy altas de que no se obtengan los resultados esperados. Sin embargo, este enfoque ha evolucionado adaptándose a la organización de las empresas actuales, en las que no solo son importantes las características del dato, sino la interacción y el equilibrio de las siguientes entidades y componentes:

1. Las personas y la cultura corporativa, ya que el diseño de la organización para la gestión del cambio resulta fundamental la consecución del éxito.
2. Los procesos que interactúan en el ciclo de vida del dato deben ser rediseñados para su gestión eficaz.
3. Tecnología. Además del proceso de análisis, definición y rediseño de los procesos, resulta fundamental seleccionar la tecnología o programa de gestión de datos que mejor se adapte a los requisitos  técnicos y objetivos de la compañía. Para ello, la presencia de expertos en el sector permitirá a la compañía agilizar este proceso y reducir las probabilidades de equivocación en la elección. Además, garantizar la calidad y la integración de los datos también es una de las competencias necesarias para asegurar el éxito de este proyecto. Para ello, también será preciso decidir la localización del repositorio común: local o en la nube.
4. Datos externos. Aunque este punto resulte confuso, debido a la gran cantidad de datos internos ya existentes, es preciso tener en cuenta que si falta información o atributos de valor de los datos maestros, todo el proceso se verá comprometido. Esta tarea resulta muy compleja y requiere en la mayor parte de los casos la ayuda de especialistas capaces de detectar estos atributos (metadatos) que completan la información de valor. “You don’t know what you don’t know”.
5. Gobernanza de los datos o lo que se conoce por Data Governance. El Data Governance es una de las piezas clave sino la más importante de la gestión eficaz de los datos maestros

Herramientas de Master Data Management

Un proyecto de MDM no solo requiere una evaluación y reestructuración de los procesos internos de la organización, sino también la implantación del software más adecuado para garantizar la existencia de datos fiables y centralizados, con el fin de facilitar su análisis y llevar a cabo decisiones más inteligentes.

En el mercado compiten varias herramientas con características similares que permiten una gestión de datos heterogénea ofreciendo distintas funciones para el tratamiento de los datos desde una única plataforma: almacenamiento, análisis, distribución de datos, sincronización y automatización. 

La elección del software más adecuado dependerá de los requisitos y necesidades de cada compañía, por ello se debe analizar qué aspectos de cada herramienta se tienen que tener en cuenta para que se adapte a cada empresa.

Algunos elementos que se deben considerar a la hora de elegir un software de MDM son: 

• Opción de realizar modelados de la entidad maestra, es decir, disponer de un sistema de entidades, que permita tener organizados los datos que se quieran unificar. Estos datos se encuentran duplicados al haber sido almacenados con conceptos/entidades diferentes. 
• Sincronización de los datos con aplicaciones analíticas y operativas. 
• Tipos de datos admitidos, es decir, la compatibilidad con los diferentes tipos de datos que residen en cualquier empresa: estructurados, no estructurados… En función de los objetivos del proyecto, esta característica se tendrá que tener en cuenta.
• El rendimiento y la escalabilidad son dos características a tener en cuenta en el proceso de evaluación de las diferentes herramientas del mercado, ya que en función de la cantidad de datos que se deseen procesar, los requisitos en base a estas dos cualidades serán determinantes. 
• Gobierno de datos, en cuanto a la capacidad de producir decisiones automatizadas.
• La flexibilidad es una de las características más importantes que se deben tener en cuenta, ya que el grado de libertad para la creación de flujos es variable en función del software.  
• Accesibilidad. Esta característica resulta fundamental, ya que la elección del software dependerá de si el usuario final tiene un perfil técnico o no. 
• Aspectos económicos. El precio del software es muy relevante, ya que existen herramientas open source que pueden encajar con las necesidades de la empresa. Además, se debe realizar un análisis del coste total, no solo del coste de adquisición, así como la relación que existe entre el coste y las garantías y funcionalidades que ofrece.

Estos son algunos de los muchos aspectos que se deben abordar y analizar antes de seleccionar la herramienta a implantar en un proyecto de MDM. Sin embargo, como se ha mencionado anteriormente, la tecnología no es el único factor que se tiene que analizar. Debe realizarse una evaluación de las personas, los procesos, la tecnología, los datos externos y la gobernanza de los datos para garantizar el éxito del proyecto.