Universidad CENFOTEC

Maestría en Bases de Datos

Curso: Diseño y Calidad de Datos

Proyecto: Master Data Management

Estudiantes: Carlos Altamirano José Agustín Plá

Profesor: Marco Hernández

San José, Julio 2015.

Tabla de Contenidos 1 ¿Qué es MDM? ..................................................................................................................................... 3

1.1 ¿Para qué sirve? ............................................................................................................................ 3

1.1.1 Objetivos que se buscan al implementar MDM ................................................................... 3

1.1.2 Problemas que MDM puede solucionar ............................................................................... 4

1.2 ¿Quién lo usa? ............................................................................................................................... 4

2 Elementos básicos ................................................................................................................................. 5

2.1 Enfoques MDM ............................................................................................................................. 5

2.1.1 MDM Analítico ...................................................................................................................... 6

2.1.2 MDM Operacional ................................................................................................................. 7

3 Implementar un MDM .......................................................................................................................... 7

3.1 Mi empresa necesita MDM? ......................................................................................................... 9

3.2 Vender la idea al negocio ............................................................................................................ 10

3.3 Decidir qué entidades de datos maestros administrar ............................................................... 12

3.4 Decidir esquema de gobierno ..................................................................................................... 14

3.5 Seleccionar enfoque MDM ......................................................................................................... 14

3.6 Seleccionar herramienta de software ......................................................................................... 15

4 Ejemplos prácticos del uso de MDM’s exitosos en el mercado .......................................................... 16

4.1 Caso Teradyne Hub Personas...................................................................................................... 16

4.1.1 ¿Cuál situación llevo a la empresa a implementar un MDM? ............................................ 16

4.1.2 ¿Cuáles fueron algunos de los beneficios para Terdayne al implementar MDM? ............. 17

4.2 Caso Ciudad de Moscow ............................................................................................................. 17

4.3 Caso POSCO ................................................................................................................................ 17

5 Diseño e implementación generales de un MDM .............................................................................. 18

5.1 Arquitectura del sistema MDM................................................................................................... 19

5.2 Las 10 Reglas de Oro para Implementaciones de MDM ............................................................. 20

6 Ventajas y desventajas para el Negocio .............................................................................................. 21

7 Uso de los MDM en la inteligencia de Negocio .................................................................................. 22

8 Conclusiones ....................................................................................................................................... 24

9 Bibliografía .......................................................................................................................................... 25

¿Qué es MDM? MDM es el desarrollo y mantenimiento de las organizaciones requeridas, proceso y herramientas, para

garantizar que todo elemento de dato maestro…

– Sea capturado una vez, a tiempo, con precisión, complete, correcta y constantemente,

permitiendo así la calidad de datos maestros.

– Se almacena en una forma que garantiza la integridad y un único punto de referencia.

– Está a disposición para aquellos que lo necesitan, cuando lo necesiten, tanto interna como

externamente. Y como un único punto de referencia.

Según el glosario de Gartner, “es una disciplina de tecnología, donde el negocio y TI trabajan juntos para asegurar la uniformidad, precisión, corresponsabilidad, coherencia semántica y rendición de cuentas de los datos maestros comunes oficiales de la empresa. Los datos maestros son el conjunto coherente y uniforme de identificadores y atributos extendidos que describe las entidades fundamentales de la empresa como clientes, prospectos, ciudadanos, proveedores, sitios, jerarquías y plan de cuentas.” (Gartner, s.f.) Consiste en un conjunto de procesos y herramientas que define y gestiona de forma consistente las entidades de datos no transaccionales de una organización. Busca, por lo tanto, recopilar, agregar, identificar, asegurar la calidad y la persistencia y distribuir los datos de forma uniforme en dicho contexto. (Curto, 2010) Entre las dos anteriores definiciones, se concluye que MDM es la información que describe el núcleo del negocio, con entidades tales como clientes, productos, locaciones, proveedores, entre otros. Los datos maestros típicamente son datos No transaccionales, compartidos por diversas aplicaciones y estáticos por naturaleza.

1.1 ¿Para qué sirve? El MDM se utiliza debido a una necesidad, es por ello que a continuación se describen los objetivos y

problemas que el MDM pretende solventar.

1.1.1 Objetivos que se buscan al implementar MDM

Mejorar la habilidad de una organización para ajustarse rápidamente a los requerimientos cambiantes del negocio

Mejorar la eficiencia operacional

Mejorar procesos de negocio

Aumentar la calidad de datos

Mejorar la eficiencia en la administración de la información

Habilitar una integración de datos más amplia y compleja

Eliminar actividades de administración de datos redundantes

Eliminar actividades de integración redundantes

Mejorar la toma de decisiones

1.1.2 Problemas que MDM puede solucionar

Inhabilidad para reducir los costos de gestión de compras.

Falta de interés de parte del proveedor para conocer de forma detallada al cliente y poder realizar

una oferta correcta que impacta negativamente la habilidad para crear relaciones largas y

rentables con el cliente.

La falta de datos coherentes sumado a la mala gestión de los mismos, provoca que los datos no

lleguen a tiempo a las unidades estratégicas, lo que no permite anticipar las necesidades de

cambio en el negocio.

Los silos de datos evitan compartir la información correcta con clientes, Partners, proveedores,

entre otros, lo que provoca inhabilidad para colaborar con los objetivos claves del negocio.

Inhabilidad para modificar o diseñar nuevos procesos.

Conexiones rígidas a las fuentes de datos Impide la innovación y diferenciación.

Altos costos de integración con otros procesos “landscapes” heterogéneos.

Falta de infraestructura tecnológica común

Soluciones punto a punto con nuevas islas de información

1.2 ¿Quién lo usa? Actualmente, la mayoría de organizaciones trabajan con grandes cantidades de datos (digitalizados o no).

Estos datos provienen de diferentes fuentes de origen y a través de diversos canales. En un mundo ideal,

los datos serían fiables y únicos. Ya sabemos que eso no pasa. La realidad impera y los datos presentan

dispersión en función del canal, la fuente y el problema se agrava con el paso del tiempo.

Como podemos imaginar este fenómeno afecta a muchos de los sistemas de información presentes en

una organización. A saber, Business Intelligence, CRM, ERP, PLM,…Y claro, empiezan a aparecer las

interfaces 1 a 1 entre aplicaciones para comunicarse los datos. No nos engañemos, a base de parches no

se soluciona el problema. Y al final la dictadura de la entropía prevalece, no queda otra que garbage-in

garbage out. (Alguacil, 2014)

2 Elementos básicos Los Elementos Básicos de un MDM, se sustentan en 3 razones primordiales:

Su enfoque es más amplio: Las únicas entidades importantes para administrar no son cliente y

producto, se necesita un enfoque que siendo flexible, abarque las otras entidades.

Enfocado en el proceso: Las soluciones enfocadas en TI, no han sido del todo efectivas. Las

organizaciones deben hacerse dueña de la data maestra y ser apoyadas por una herramienta

tecnológica.

Implementación incremental: Permite una implementación basada en quick-wins o éxitos tempranos

que ayuda a darle al proyecto momentum para que una implementación que inicie sobre una entidad

o área de negocio, se extienda a otras.

Comparación ente modelos para mejora en la calidad de datos.

*Ilustración se refiere a que la información es modificada en la fuente, lo que requiere un manejo de

comunicación más fuerte con los responsables de cada dominio implicado. En MDM, existe una

aproximación (analítica) no intrusiva. De los diferentes modelos expuestos en la presente tesis, se ha

elegido el enfoque MDM porque:

2.1 Enfoques MDM Existen varias formas de implementar MDM, pero las 3 más populares son:

Analítico

Operacional

Híbrido

Entre los dos primeros se ilustran y explican a continuación:

2.1.1 MDM Analítico

En el MDM analítico la bodega de datos (datawarehouse) toma los datos creados y mantenidos por MDM.

Es por esto que el MDM analítico es en algunos casos referido como “implementación pasiva de MDM”

Cuando se planea una implementación de MDM que tarda años, el MDM analítico es un candidato

importante para las primeras fases de implementación por varias razones:

La implementación no es intrusiva pues las interfaces de usuario y los sistemas que estos usan no

cambian

Los retos, riesgos y tiempos de implementación son relativamente bajos. No hay necesidad de

soportar la sincronización bidireccional

El MDM analítico soporta una estrategia de quick-wins (éxitos tempranos), lo cual es crítico para

la primera fase de implementación de MDM para justificar la inversión y construir credibilidad

rápidamente.

Las anteriores razones explican porque muchas implementaciones empiezan con un MDM analítico, más

no necesariamente como el fin del proyecto.

La limitación más importante de este tipo de implementaciones es que no soluciona por completo el

problema de calidad de datos en los sistemas fuentes, dado que estos no reciben retroalimentación de la

bodega de datos sobre las operaciones que se realizaron sobre los datos.

2.1.2 MDM Operacional

Los dueños de los sistemas operacionales desean mantener control sobre cada registro en sus sistemas.

Consecuentemente, estos sistemas no pueden aceptar correcciones o modificaciones de datos desde el

sistema hub (sistema central MDM) en grandes cantidades de una sola vez. Estos sistemas se benefician

del HUB de datos cuando pueden buscar el HUB de datos antes de que un registro sea creado o editado

en el sistema fuente (capacidad de “Buscar antes de crear”). Este tipo de MDM es conocida como

implementación activa. Este tipo de implementación reduce el desgaste administrativo de los datos

redundantes, elimina duplicados e inconsistencias, facilita compartir la información a través de los

sistemas y aplicaciones empresariales y por último mejora la calidad de datos.

MDM operacional es una técnica poderosa que habilita la empresa para organizar sus datos maestros,

mantener continuamente una alta calidad de los datos y evitar proyectos continuos y recurrentes de

limpieza y depuración de datos que consumen recursos significativos. Los esfuerzos de depuración de

datos son frecuentemente ineficientes dado que no se enfocan en la causa raíz del problema.

3 Implementar un MDM Se especifica el Flujo de procesos a ejecutar para implementar MDM en una empresa con más de un

sistema de información Detalle de las actividades a ejecutar en cada uno de los procesos.

Durante el desarrollo de las actividades de la guía se usarán algunas notaciones con íconos para destacar

puntos importantes, a continuación se presenta su significado:

3.1 Mi empresa necesita MDM?

Ya el negocio conoce qué significa MDM, ahora es tiempo de implementarlo. Pero realmente su

empresa necesita MDM? Lo primero a tener en cuenta es que MDM no puede buscar un problema

para resolver. El problema debe existir y el negocio debe estar consiente de este problema.

A continuación las siguientes preguntas, puede ayudarse a descubrir los Problemas que hoy día su

organización enfrenta y que MDM puede ayudarle a resolver:

1. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de clientes?

2. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los productos?

3. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los proveedores?

4. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los empleados?

5. ¿Con qué frecuencia encuentra que los datos no coinciden entre los diferentes sistemas?

6. ¿Con qué frecuencia es necesario realizar alguna tarea para hacer coincidir datos entre sistemas

diferentes?

7. ¿Cuánto tiempo tarda su compañía en presentar un nuevo producto?

8. ¿Cuánto tiempo tarda el departamento de ventas en conocer los cambios llevados a cabo en los

productos?

9. ¿Dispone su compañía de los datos necesarios para cumplir con los últimos requisitos normativos?

10. ¿Qué porcentaje de datos de su compañía utilizan o pueden utilizar los responsables de la toma

de decisiones?

11. ¿Ha sentido inseguridad al presentar reportes temiendo que la información no esté correcta

debido a la administración de los datos?

12. ¿La calidad de sus datos suele ser cuestionable o pobre?

13. ¿No sabe cómo un cambio en un dato maestro puede afectar otros datos? Y ¿cómo sincronizarlo

con otros sistemas?

3.2 Vender la idea al negocio

Administrar los datos maestros (MDM) tiene que ver más con el negocio, los procesos y las personas

que con la propia tecnología. Muchas empresas y proveedores de software para MDM, miran el tema

en términos técnicos, de seguro que MDM tiene varios retos tecnológicos, pero un enfoque como

este está condenado a fracasar. La verdadera responsabilidad de administrar los datos maestros debe

estar en las manos del negocio, no las de IT. Muchas organizaciones tienen dificultad para aceptar

este principio, dado que IT es asumido de ser el dueño de la “data” de la organización y el negocio es

reacio a tomar mucha responsabilidad en los temas de datos, pero dado que MDM posiblemente

implique cambiar procesos y un entendimiento profundo de los términos del negocio, el contexto y

la jerarquía de los datos, el negocio debe jugar un papel principal en cualquier iniciativa MDM desde

el principio.

MDM requiere más que el normal involucramiento del negocio. Requiere un compromiso persistente

y coherente de participación entre IT y el propio negocio Los proyectos MDM no son proyectos fáciles

de “vender” al negocio porque como se ha dicho anteriormente, requieren inversión en tiempo,

dinero y sobre todo, cambios en los procesos actuales de la empresa, lo que a su vez implica procesos

de gestión del cambio para cada uno de los integrantes y afectados por los procesos a modificar; lo

que es, tal vez, la parte más complicada. Por eso, un proyecto MDM NO es un proyecto de TI, donde

se compra una herramienta de Software y se capacitan unos cuantos usuarios para que lo usen. Un

proyecto MDM debe ser un proyecto que solucione un problema existente en el negocio y que alivie

un dolor, de manera que los resultados del proyecto se midan en términos de negocio y no

tecnológicos. Teniendo en cuenta lo anterior, el proyecto no debe ser vendido por TI, TI es el asesor

de la empresa en la solución de un problema de negocio, en el que posiblemente, MDM sea la

solución, el proyecto por tanto, debe surgir como parte del proceso de mejora del negocio mismo.

Para vender la idea al negocio puede apoyarse en el siguiente diagrama de flujo que le ayudará a

encontrar los datos que debe presentar para convencer al negocio de la importancia de gestionar los

datos maestros:

3.3 Decidir qué entidades de datos maestros administrar

Si luego de responder a las preguntas de la sección 3.1, usted piensa que tiene varios de los problemas

que se presentaron allí, y obtuvo el visto bueno del negocio, el paso siguiente, es decidir qué

información va a administrar a través de MDM. Mientras la identificación de entidades de datos

maestros es bastante directa, no todos los datos que encajan en la definición de datos maestros

deberían ser manejados como tal. Se presenta a continuación un diagrama de flujo con algunas

actividades que se pueden tener en cuenta para tomar la decisión si una entidad deberá ser

administrada como datos maestros o no. Luego, del diagrama de flujo se amplían los conceptos que

proponen evaluar cada una de las actividades.

3.4 Decidir esquema de gobierno

En este punto, es bueno pensar en que un proyecto de MDM necesita una oficina de gestión de

proyectos, también conocida por sus siglas OGP o PMO (del inglés project management office), que

es un departamento o grupo que define y mantiene estándares de procesos, generalmente

relacionados a la gestión de proyectos, dentro de una organización.

Este es tal vez el elemento más importante de la implementación porque en este punto se define la

logística MDM, es decir, quién será el líder, cuál es el papel del negocio frente a los datos y sus

compromisos, cuál es el papel de TI como líder, definir cómo se realiza la gestión del cambio, cómo

será la comunicación, como se tomarán las decisiones. El esquema de gobierno se debe definir

durante el proyecto de implementación, pero será usado y aplicado durante la operación diaria de la

organización.

3.5 Seleccionar enfoque MDM

Usted debe definir si cuál de los enfoque MDM va a tomar, si el enfoque Operativo o el enfoque

Analítico. Cuando se usan los datos maestros para reportes o análisis, el primer reto que se afronta es

administrar la historia de los datos maestros a través del tiempo. Dado que las bodegas de datos

administran y contienen datos históricos, normalmente es insuficiente mantener sólo el estado actual

de los datos maestros, pues al hacerlo así, se pierde el contexto histórico de las transacciones. Sin

embargo, es difícil capturar todos los cambios de los datos maestros y las relaciones a través del

tiempo y al mismo tiempo mantener una bodega de datos escalable y de alto desempeño. Se deberán

hacer algunas “renuncias” en el modelo de datos, su arquitectura y todos los procesos que la

soportan. Los datos operativos también podrían incluir alguna información histórica, pero no tanta

como se encuentra en un sistema analítico. Las soluciones operativas de MDM deben estar en

capacidad de responder a una gran cantidad de solicitudes de actualización y entrega de información

e incluir un componente de sincronización, especialmente si las transacciones se hacen en sistemas

distribuidos, además de soportar las iniciativas actuales o futuras de SOA.

3.6 Seleccionar herramienta de software

Investigando el portafolio de varios proveedores (Informática, IBM, Oracle, Hyperion, Microsoft, SAP,

Talend etc. ) y revisando las necesidades que resultan de la ejecución de los procesos MDM, se puede

entender que intentar hacer una buena comparativa de productos de integración y calidad de datos

es una tarea muy compleja, a no ser que se tenga los recursos de Gartner o Forrester para entender

la posición de cada uno de estos proveedores en el mercado, por eso se debe ser muy cautos a la hora

de analizar las comparativas que circulan por la red donde se pueden ver tablas donde comparan los

productos de IBM, Informática, Oracle, SAP, Talend y Pentaho, basados en siete u ocho parámetros

del tipo coste, riesgo, facilidad de uso, desarrollo, velocidad, escalabilidad, conectividad y soporte.

Estos datos sirven como base para conocer los productos líderes y mejor calificados desde un punto

de vista teórico, pero, lo realmente importante antes de elegir una herramienta para el manejo de

MDM es centrarse en las necesidades del negocio. La evaluación de las herramientas a utilizar

dependerá del nivel e profundidad y capacidad de recursos de la empresa que desea implementar un

modelo MDM, puesto que estas herramientas varían en precio y alcance.

4 Ejemplos prácticos del uso de MDM’s exitosos en el mercado Las implementaciones de MDM son muy diversas, dado que el problema es general para cualquier

organización o compañía que haya alcanzado una madurez en su manejo de datos.

4.1 Caso Teradyne Hub Personas Master de Personas (MDM) Es la consolidación y normalización de los datos de clientes y empleados Teradyne que proporciona una vista única y precisa de los datos de clientes y empleados. MDM extrae los datos de HRMS / CLARIFY / TAAC / Merlín y sistemas de origen de Active Directory. MDM a su vez actúa como una fuente de OID. Los datos en el OID (Oracle Internet Directory) utilizado por nuestro portal externo. La Herramienta ETL Informática es utilizada para extraer los datos de sistema de origen y la carga en la base de datos MDM. 1. Flujo de Datos.

Los sistemas fuente del MDM son HRMS, Merlín, clarify, AD y TAAC. ETL de Informática son los utilizados para extraer los datos de los sistemas de origen.

4.1.1 ¿Cuál situación llevo a la empresa a implementar un MDM?

Teradyne es una empresa global que atreves de años ha adquirido otras empresa con diferentes ERP’s,

diferentes estructuras de datos para manejo de, maestros de Clientes y Empleados. Lo cual creó la

necesidad de buscar la mejor manera de integrar todos estos datos en una única verdad, de una forma

estandarizada y alineada a sus procesos. Otra causa fue la necesidad de crear un OID con el propósito de

proporcionar información de empleados y clientes atreves del portal externo

http://www.teradyne.com/support/eknowledge donde tanto empleados como clientes se le proporciona

acceso a múltiples servicios.

HRMS

Clarify MDM

TAAC

Merlin

Oracle

Internet

Directory

OID

http://www.terad

yne.com/support/

eknowledge

4.1.2 ¿Cuáles fueron algunos de los beneficios para Terdayne al implementar MDM?

Mejorar la habilidad de una organización para ajustarse rápidamente a los requerimientos

cambiantes del negocio

Mejorar la eficiencia operacional para tonto empleados como clientes.

Aumento la calidad de datos al tener una única verdad de la información de empleados y clientes

Mejoro la eficiencia en la administración de la información

Habilito la Integración de datos para futuras adquiciones.

4.2 Caso Ciudad de Moscow

La Ciudad de Moscow, la cual consta con alrededor de 11.5 millones de habitantes, era víctima de datos

corruptos, falsos e inconsistentes. 50 agencias, las cuales son responsables de brindar 285 diferentes

servicios, manejaban datos de cada ciudadano. Al analizar la información que cada ciudadano proveía, la

ciudad pudo prevenir fraude, hacer a los ciudadanos responsables por deudas o multas, y asegurar que

se esté brindando un servicio adecuado.

La solución dio buenos resultados, reduciendo en un 70%, el tiempo requerido para crear nuevos

registros. La alta automatización, junto con la introducción de un portal web, redujo el número de errores

de procesamiento en un 85%. Finalmente el tiempo para completar las solicitudes y tramites de los

ciudadanos, bajaron en un 80%, de 10 días hábiles a solo 2 días.

Las herramientas utilizadas para alcanzar estos resultados, fueron: IBM InfoSphere® Master Data

Management Advanced Edition, IBM InfoSphere Master Data Management Collaborative Edition, IBM

Cognos® Business Intelligence V10, IBM Business Process Manager Advanced V8.5, IBM Power® 770, IBM

AIX® 6 y IBM Business Partner ZAO Prognoz.

La reputación del gobierno local mejoro según la opinión de sus ciudadanos.

(IBM, 2014)

4.3 Caso POSCO POSCO es la empresa líder en la industria del acero en Korea del Sur. Para las empresas manufactureras,

el aspecto de logística y cadena de manufactura es fundamental, cualquier mejora en estas áreas, se

traduce en ganancias directas para la empresa, al verse como una reducción de costos.

POSCO escogió los productos Oracle Product Hub, Oracle E-Business Suite y Oracle Engineered Systems.

La implementación no se basó únicamente en las herramientas escogidas, pero en vez creó un protocolo

de implementación llamado POSPIA 3.0, un proceso propietario e innovador para la optimización global

de los sistemas de TI, que involucraran la mejora en rendimientos, eficiencia operacional e incrementar

la satisfacción del cliente.

Al centralizar los pedidos para cada producto, se bajó el tiempo de respuesta de 10 días a solo 1 día.

POSCO también implementó Oracle Business Process Management (BPM) Suite junto con Oracle Product

Hub, para la creación de un mejor Sistema de gestión de datos, uno que revise las actualizaciones sobre

los datos. Oracle BPM ayuda a garantizar que los empleados actualicen la información o agreguen datos

faltantes, mediante alertas. (Hartquist, 2014)

5 Diseño e implementación generales de un MDM La implementación de todo MDM, debe ser orquestada por la gerencia superior del negocio y no de forma

independiente como una simple idea de mejora de TI.

MDM no se basa en el uso de una herramienta de software, en vez, se refiere a una estandarización de

los procesos de manejo de datos vitales para la organización.

Los primeros pasos van muy de la mano a los 7 pasos de mejora continua (Revista Certificación, 2013):

1. Seleccionar el problema

2. Clarificar y subdividir el problema

3. Analizar las causas de su raíz

4. Establecer nivel exigido

5. Definir y programar las soluciones

6. Implantar y verificar las soluciones

7. Acciones de garantía

La selección de cada problema va restringida por la importancia del mismo, para esto es importante

clasificar mediante un Pareto, los datos que más se usan ente diferentes departamentos, los datos sobre

una misma entidad pero que poseen diferentes fuentes.

Como se pudo ver en la sección de ejemplos, para el caso de Teradyne fueron personas (cliente y

empleados), para el caso de la Ciudad de Moscow fueron ciudadanos y para el caso de POSCO fueron

productos.

Aun cuando se identifiquen varios grupos de datos que deberían unificarse en una sola fuente, la

implementación se debe ejecutar un problema a la vez.

Aparentemente de acuerdo a la opinión de la experta Linda Briggs, la gestión maestra de datos (MDM) no

es lo mismo que el análisis de datos (BI) proveniente de un mercado de datos (DW), es mucho más sencillo

y se garantiza un resultado correcto sobre el análisis, cuando los datos ya han sido unificados y depurados.

(Briggs, 2009)

Los cubos y mercados de datos, no deben ser confundidos con los ejes de MDM, estos últimos son solo

datos sobre una misma entidad, compartidos y manipulados por diferentes aplicaciones o departamentos.

Los ejes de MDM a su vez pueden usarse en los mercados de datos, por lo que no son para mantenidos

para brindar un análisis profundo, sino para proporcionar integridad y garantizar confianza sobre los

análisis realizados.

Tareas para implementar un MDM son las siguientes:

Identificar las fuentes de origen de los datos

Identificar los productores y consumidores de datos maestros

Recopilar y analizar metadata sobre los datos maestros recopilados en el primer paso.

Determinar los responsables (administradores) de los datos maestros.

Implementar un programa de data governance (y de forma consecuente tener un grupo responsable de dicho programa).

Desarrollar el modelo de metadatos maestros.

Escoger una solución o conjunto de soluciones como medio para mejorar la calidad de datos.

Diseñar la infraestructura necesaria.

Generar y testear los datos maestros.

Modificar los sistemas consumidores y productores de información.

Implementar un proceso de mantenimiento.

Después de haber terminado el análisis del sistema MDM se comenzó con el diseño de software. En esta parte se aplicaron técnicas y principios con el propósito de definir un conjunto de diagramas con los suficientes detalles para permitir la implementación de MDM.

5.1 Arquitectura del sistema MDM

En la arquitectura del sistema se pueden observar de forma general los niveles del sistema. En principio todo depende del proceso que se elija (Gestión de Negocio, Gestión de Procesos o Administración de Proyectos Específicos), ya que de acuerdo al proceso se desplegarán las prácticas correspondientes. Al elegir una de las prácticas del proceso se podrá acceder (consultar) a los documentos de entrada y salida y se podrán crear o guardar los documentos de salida, de dicha práctica, que se encuentran en la base de datos.

MASTER

DATA

MANAGEMENT

Organización

Herramientas

Está

ndares

Capturar Distribuir

Almacenar

Procesos

5.2 Las 10 Reglas de Oro para Implementaciones de MDM 1. Involucrar a los equipos técnicos, desde la fase de pre-planificación del proyecto.

2. Asegurar que se cuenta con los recursos necesarios para manejar los datos maestros.

3. Acordar en las definiciones claras de los roles y responsabilidades, entre organizaciones.

4. Establecer un plan solido de colaboración y comunicación.

5. Manejar los datos maestros en su lanzamiento, mapeo y semejanza con todos los involucrados.

6. Compartir el conocimiento de arquitectura y proceso de datos maestros.

7. Convenir en un detallado y realista acuerdo de servicios para MDM.

8. Definir el modelo empresarial, temprano en el proyecto y minimizar cambios.

9. Asegurar una entrega a tiempo de datos limpios y de alta calidad, para ser subidos y distribuidos.

10. Comunicar cambios en el alcance y tiempos de entrega, lo antes posible.

6 Ventajas y desventajas para el Negocio Empezando por las desventajas, algunas son:

El costo es muy alto, dado que es un proceso continuo a conforme avanza el negocio y los datos

siguen creciendo.

Para la creación de una entidad centralizada se requiere un experto de cada organización que

tenga relación con dicha entidad.

Los datos maestros se vuelven aún más críticos para el negocio, debido a la cantidad de

sistemas, servicios y departamentos que dependen de estos.

Requiere el impulso de gerencia, junto con la contribución de TI. Por lo que cualquier falta de

apoyo por alguno de los dos bandos, se traduce en fallas de implementación.

No genera datos para reportes de datos transaccionales, aunque sí garantiza que dichas

transacciones usen datos integros de las entidades relacionadas.

No es compatible con Big Data, debido a que los datos abiertos no van de la mano con la

integridad relacional que busca el MDM.

Por otro lado, las ventajas según el interesado:

Chief Executive Officer (CEO)

o Liberar el poder de la sinergia interna dentro de su empresa.

o Permiten la verdadera toma global de decisiones

o Facilitar la integración de nuevas adquisiciones

Chief Information Officer (CIO)

o Acelerar el ROI en las implementaciones de ERP en que se ha invertido.

o Proporcionan la base para su arquitectura 'orientada a los servicios'.

o Disminuir su "Costo Total de propiedad'

Ejecutivo de Cadena de Suministros

o Mejorar su poder adquisitivo

o Optimizar la colaboración de la cadena de suministro con sus socios comerciales

Ejecutivo de Ventas y Mercadeo

o Mejorar la colaboración comercial con sus clientes, llevando a mayor satisfacción del

cliente y así diferenciación competitiva.

7 Uso de los MDM en la inteligencia de Negocio

El modelo a seguir es el Y, que consta de 3 caminos entre los Datos Maestros, el Almacén de Datos y el

OLTP (On Line Transactional Processing, en inglés). Este modelo es de gran importancia, crea simplicidad,

aclara dependencias y responsables.

Seguidamente se define la Estrategia, la Operación y la Ejecución.

Estrategia

o Visión & estrategia

o Enfoque al negocio

o Fondos

o Establecer y liderar la organización

o Métricas e incentivos

Operación

o Plan de acción

o Estándares de datos

o Proceso de mantenimiento de datos

o Controles de Calidad de datos

o Corresponsabilidad de datos

o Definición de SLA/KPI

Datos Transaccionales

Sistemas de

Datos Maestros

Sistemas

Transaccionales

(ERP, CRM, …)

Sistemas de

Almacenes de

Datos

Datos Maestros Datos Maestros

Ejecución

o Ejecución de mantenimiento de datos, eficiente y efectivo.

o Traqueo de la calidad de datos

o Historial de SLA & KPI

o Plan de mejora continua

La figura anterior, muestra la típica pirámide de negocio, donde las bases son los elementos claves del

negocio, el medio son las herramientas del día a día de manejo transaccional y la cúspide es para la toma

de decisiones gerenciales. Esto evidencia como MDM es vital al ser el pilar para el manejo de datos, pero

No es la herramienta dedicada en su totalidad y propósito a la toma de decisiones sobre el futuro del

negocio.

Almacén

de Datos Local,

Regional y Global

Materiales

Formulas

Paquetes

Procesos

Clientes

Precios

Promociones

Cuenta

Producto

Soporte de

Decisiones

Sistemas Globales

Transaccionales

Data Maestra

Global

Cobro de envíos

Contabilidad

Logística

Inventario

RRHH

8 Conclusiones El uso de MDM, no es un requisito para una empresa, por lo menos no en sus inicios. Cuando un negocio

empieza o va en crecimiento, siempre y cuando siga las normas de diseño y uso de bases de datos

relacionales, va a garantizar la Atomicidad, Consistencia, Independencia y Durabilidad de los datos; pero

cuando el negocio crece a un nivel donde algún departamento maneje su propia herramienta de logística,

CRM, WMS, HRMS o ERP; es ahí donde las consultas sobre ciertas entidades vitales para el negocio, dejan

de venir de una sola fuente.

El crecimiento de la empresa, la adquisición de otras compañías, la migración de datos entre sistemas

heredados y nuevas implementaciones, es lo que trae como requerimiento el uso de MDM. Es donde

MDM deja de ser una opción y se convierte en una necesidad.

Actualmente, los requerimientos legales de una empresa referente a su contabilidad, manejo de datos

como personal y control de activos es algo complejo y que requiere interacción con entidades externas;

tal interacción también se convierte en un requisito para el uso de MDM.

Como último punto, hay que dejar claro que como se menciona en este trabajo, MDM tiene interacción

con almacenes de datos, pero su función no va directamente ligada al análisis de datos, el uso de MDM

en una empresa no garantiza que esta esté haciendo uso de Inteligencia de Negocios. Los datos unificados,

sin duplicados y limpios definitivamente ayudan proveer resultados válidos en los análisis o reportes; pero

no es el enfoque primario de MDM el tomar el rol de Inteligencia de Negocios, con almacenes de datos,

indicadores claves de desempeño o con cuadros de mando integral.

9 Bibliografía Alguacil, D. (14 de Diciembre de 2014). Master Data Management de Semarchy combinado con Calidad

de Datos. Intro y demo. Recuperado el 24 de Julio de 2015, de BI-Latino.com Portal en Español

sobre Business Intelligence: http://www.bi-spain.com/articulo/73860/calidad-de-

datos/todos/master-data-management-de-semarchy-combinado-con-calidad-de-datos-intro-y-

demo

Briggs, L. L. (3 de Febrero de 2009). Defining Master Data Management. Recuperado el 26 de Julio de

2015, de The Data Warehouse Institute: http://tdwi.org/articles/2009/02/03/defining-

mdm.aspx

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