Gestión de Datos Maestros: Los Fundamentos del MDM

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, las organizaciones están lidiando con un volumen de datos cada vez mayor, así como con la variedad y la velocidad de los mismos. Este diluvio de datos presenta tanto oportunidades como desafíos, particularmente en el mantenimiento de la calidad, consistencia y precisión de los datos a través de múltiples sistemas y aplicaciones.

Es aquí donde la Gestión de Datos Maestros (MDM) entra en juego.

La Gestión de Datos Maestros (MDM) es una estrategia importante para las organizaciones. Les ayuda a crear una vista única, fiable y autoritativa de sus datos más importantes.

La gente a menudo llama a esta vista el “registro de oro”. Este artículo discutirá los fundamentos del MDM. El artículo explica los componentes clave del MDM y cómo las organizaciones pueden implementarlo utilizando diversas herramientas de software.

¿Qué es la Gestión de Datos Maestros?

La Gestión de Datos Maestros (MDM) es un método que ayuda a las organizaciones a crear y mantener datos precisos. Involucra procesos, políticas y tecnologías. El objetivo es tener una fuente fiable de datos maestros dentro de la organización.

Los datos maestros son los datos importantes que son esenciales para las operaciones y los procesos de toma de decisiones de una organización. Esto incluye datos relacionados con clientes, productos, proveedores, empleados y otras entidades clave.

El objetivo principal del MDM es asegurar que las organizaciones tengan una vista única, precisa y consistente de sus datos maestros en toda la empresa. Al establecer procesos estandarizados y políticas de gobernanza, el MDM ayuda a eliminar inconsistencias, redundancias e inexactitudes que puedan existir dentro de diferentes sistemas y departamentos. Esto permite a los usuarios acceder y utilizar datos maestros de alta calidad en los que se pueda confiar para tomar decisiones de negocio informadas.

Además de los procesos y políticas, el MDM también involucra el uso de tecnologías avanzadas como la integración de datos, la gestión de la calidad de los datos, la gobernanza de datos y las herramientas de administración de datos. Estas tecnologías juegan un papel crucial en facilitar la consolidación, limpieza y enriquecimiento de datos maestros, así como en garantizar su mantenimiento y sincronización continua a través de varios sistemas y aplicaciones.

En general, la Gestión de Datos Maestros es una iniciativa estratégica que permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de sus activos de datos, mejorar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente y alcanzar mejores resultados comerciales. Al establecer una base sólida de datos maestros fiables, las organizaciones pueden lograr una mayor agilidad, competitividad e innovación en el entorno empresarial impulsado por datos de hoy en día.

El MDM tiene como objetivo mantener datos maestros precisos, consistentes y actualizados en todos los sistemas y aplicaciones.

El Flujo de Trabajo del MDM

El flujo de trabajo del MDM generalmente involucra los siguientes pasos:

1. Descubrimiento de datos es el proceso de identificar y localizar datos maestros en varios sistemas y aplicaciones dentro de una organización. Esto implica entender dónde se almacenan los datos, cómo están estructurados y cómo se están utilizando. Al realizar el descubrimiento de datos, las organizaciones pueden obtener información sobre su panorama de datos, identificar posibles problemas de calidad de datos y asegurarse de que tienen una vista completa y precisa de sus activos de datos.
2. El descubrimiento de datos es esencial para las organizaciones que buscan mejorar la gobernanza de datos, el cumplimiento y la toma de decisiones. Les permite entender las relaciones entre diferentes conjuntos de datos, identificar datos redundantes o desactualizados y asegurarse de que los datos se están utilizando de manera consistente y significativa en toda la organización.
3. Para realizar eficazmente el descubrimiento de datos, las organizaciones pueden usar una variedad de herramientas y técnicas, como el perfilado de datos, el análisis de linaje de datos y la gestión de metadatos. Estas herramientas pueden ayudar a las organizaciones a automatizar el proceso de identificación y localización de datos maestros, haciéndolo más fácil de gestionar y gobernar sus activos de datos de manera efectiva.
4. En general, el descubrimiento de datos es un paso crítico en el proceso de gestión de datos, ayudando a las organizaciones a desbloquear el valor de sus datos y tomar decisiones más informadas basadas en información precisa y fiable.
5. Integración de datos: Extracción, transformación y carga (ETL) de datos maestros desde múltiples fuentes hacia un repositorio centralizado.
6. Calidad de datos: Limpieza, estandarización y validación de datos maestros para asegurar precisión y consistencia.
7. Gobernanza de datos: Establecimiento de políticas, procedimientos y roles para gestionar los datos maestros a lo largo de su ciclo de vida.
8. Administración de datos: Asignación de propiedad y responsabilidad para mantener la calidad y exactitud de los datos maestros.
9. Distribución de datos: Sincronización de los datos maestros en todos los sistemas y aplicaciones consumidores.

Herramientas de Software para MDM

Existen varias herramientas de software en el mercado que pueden ayudar a las organizaciones a implementar MDM de manera efectiva. Aquí algunos ejemplos:

1. La Plataforma MDM de Informatica ayuda a las organizaciones a crear una vista unificada y fiable de sus datos maestros. Es una herramienta poderosa que asiste en establecer una representación cohesiva de los datos. Esta plataforma asegura que las organizaciones puedan confiar en la precisión y consistencia de sus datos. Proporciona capacidades para el modelado de datos, la integración de datos, la calidad de datos y la gobernanza de datos.
2. Talend Data Integration es una herramienta poderosa utilizada para procesos ETL. Ayuda a las organizaciones a extraer, transformar y cargar datos de diferentes fuentes. El sistema almacena los datos en un repositorio central. Soporta una amplia gama de formatos de datos y proporciona una interfaz fácil de usar para diseñar flujos de trabajo de integración de datos.
3. El Analizador de Información IBM InfoSphere ayuda a las organizaciones a encontrar problemas de calidad de datos e inconsistencias. Hace esto a través de perfilado de datos y evaluación de calidad. La herramienta proporciona muchas reglas de calidad de datos y métricas. Estas pueden ser personalizadas para cumplir con los requisitos específicos de cualquier negocio.
4. Collibra Data Governance es una herramienta que ayuda a las organizaciones a gestionar la gobernanza de datos en la nube. Permite a los usuarios crear, controlar y rastrear reglas y procesos de gobernanza de datos. La plataforma agiliza la gestión de datos y asegura el cumplimiento de regulaciones. Proporciona un repositorio centralizado para almacenar definiciones de datos, reglas de negocio e información de linaje de datos.
5. Los usuarios utilizan la herramienta SAS Data Management para la coincidencia de datos y la deduplicación. Ayuda a las organizaciones a encontrar y corregir registros duplicados en diferentes fuentes de datos. Utiliza tecnología inteligente para encontrar y combinar registros duplicados, asegurando que el registro principal sea correcto y esté actualizado.
6. Herramienta de Gestión de Metadatos: Informatica Metadata Manager Informatica Metadata Manager es una herramienta que permite a las organizaciones capturar, gestionar y gobernar metadatos en toda la empresa. Almacena metadatos en un solo lugar y permite a los usuarios buscar, navegar y analizarlos para entender mejor sus datos.
7. Orchestra Networks EBX es una Herramienta de Dominio de Datos que ayuda a las organizaciones a gestionar y organizar sus datos importantes de manera efectiva.
8. Herramienta de Administración de Datos: Ataccama ONE Data Stewardship es una herramienta que ayuda a los administradores de datos a colaborar y gestionar eficazmente los datos maestros. Proporciona una interfaz fácil de usar para que los administradores de datos revisen, aprueben y corrijan los registros de datos maestros.
9. La Plataforma de Gobernanza de Datos Alation ayuda a las organizaciones a establecer y aplicar políticas de gobernanza de datos en toda la empresa. Proporciona un repositorio centralizado para almacenar definiciones de datos, reglas de negocio e información de linaje de datos.
10. Reltio Cloud es una solución basada en la nube para la Gestión de Datos Maestros (MDM). Ayuda a las organizaciones a consolidar y gestionar sus datos en una plataforma fiable. Proporciona capacidades para la integración de datos, la calidad de datos, la gobernanza de datos y el análisis de datos.

El Registro de Oro

El registro de oro es como la mejor versión de un dato. Tiene la información más correcta y reciente sobre algo, como un cliente o producto. Para crear un registro de oro, se recopilan datos de varias fuentes, se revisan para precisión y se corrigen errores.

Por ejemplo, piensa en una tienda que vende cosas de muchas maneras: en persona, en línea y a través de aplicaciones. La tienda puede tener información del cliente almacenada en varios lugares, como la caja registradora, la tienda en línea o la lista de clientes. Cada lugar podría tener detalles ligeramente diferentes sobre la misma persona, como su nombre o dirección.

Usando el proceso de MDM, la tienda puede crear un registro de oro para cada cliente. Este registro de oro tiene la información más correcta y reciente sobre el cliente. La fuente principal de información del cliente se utiliza para todos los sistemas de la tienda. Esto ayuda a asegurar la consistencia y precisión al interactuar con los clientes o al analizar datos.

Conclusión

La Gestión de Datos Maestros es un enfoque crítico que permite a las organizaciones crear una vista única y confiable de sus activos de datos principales. Al implementar MDM de manera efectiva, las organizaciones pueden mejorar la calidad de los datos, reducir las inconsistencias de los datos y permitir una mejor toma de decisiones en toda la empresa. El flujo de trabajo del MDM involucra varios pasos, incluidos el descubrimiento de datos, la integración de datos, la calidad de datos, la gobernanza de datos, la administración de datos y la distribución de datos.

Existen varias herramientas de software en el mercado que pueden ayudar a las organizaciones a implementar MDM de manera efectiva.