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8 mejores casos de uso de MDM para mejorar la gestión de datos móviles

Escrito por Alfonso Cervera | Jul 09,2021

Una Gestión de Datos Maestros efectiva instaura medidas de gobierno para mantener los datos en masa mediante la agregación, la consolidación y la estandarización. La falta de una estrategia de MDM puede conducir a una toma de decisiones errónea y a la pérdida de velocidad en el crecimiento del negocio. Al administrar los procedimientos de MDM (Master Data Management) adecuados se crea una fuente unificada de información confiable que puede modificarse eficazmente a través de múltiples entidades dentro de una organización empresarial, lo que naturalmente optimiza todas las operaciones.

Por tanto, es crucial comprender y analizar la Gestión de Datos Maestros para aplicarla a cualquier estructura organizativa. Por ello, en este artículo hemos recopilado los 8 casos de prueba de MDM más esenciales para ayudar a obtener una comprensión más completa del MDM aplicado.

Casos de uso de MDM

Parte 1: Las 8 mejores prácticas de MDM que debes leer

La MDM es una forma evolucionada de estrategia empresarial de TI que considera los datos maestros como un activo esencial para una empresa que se compone de múltiples puntos de datos. Estos pueden incluir entidades como proveedores, clientes, cuentas, transacciones, planes, objetivos, cuentas y planos, que representan el núcleo del funcionamiento de una empresa. Una vez que estos grupos de datos se han estandarizado en datos maestros, permite a los usuarios analizarlos para destacar las áreas métricas clave, lo que facilita la toma de decisiones empresariales cruciales.

Las prácticas o soluciones de MDM adecuadas mejoran la precisión y la gobernanza en una organización. Por lo tanto, echemos un vistazo a algunos de los mejores casos de uso para comprender mejor la MDM.

Datos de las partes:

Se sabe que es el tema principal de las técnicas de Gestión de Datos Maestros más comunes que se conocen hoy en día. Los Datos de Partes, que también se conocen como "Datos de Clientes", comprenden toda la información que posee una empresa con respecto a un individuo. A menudo, en muchos casos, las organizaciones empresariales y las empresas también pueden ser tratadas como un individuo por otras empresas.

Los datos de los clientes se acumulan principalmente para compilar los datos maestros de los clientes, que se gestionan mediante el uso de flujos de trabajo, lotes y procesos transaccionales. En la mayoría de los casos, los procesos de gestión de datos B2C y B2B difieren entre sí. En el caso del B2C, los puntos de entrada de datos maestros no son controlables tecnológicamente, mientras que los puntos de entrada del B2B sí lo son.

Datos de las partes

Datos de producto:

Otro estilo de MDM más habitual se aplica a los Datos de Producto. Hay dos enfoques diferentes que se aplican a este tipo de datos; uno desde el lado del comprador y otro desde el lado del vendedor. Los datos maestros del lado del comprador se basan en la cadena de suministro de una organización. Implica la recogida de datos de los proveedores mediante el uso de software MDM. También es una forma de gestión de datos de inventario.

El enfoque del "lado de la venta" se centra en proporcionar a los clientes información esencial sobre los productos, que se interconecta con la gestión del ciclo de vida o incluso con la gestión de los recursos. Estas fuentes de datos suelen gestionarse con el uso de un flujo de trabajo. El MDM del lado de la venta está más orientado al cliente y consiste en transmitir información organizada a los consumidores finales.

Datos del producto

MDM multidominio:

La llegada de la MDM multidominio ha desencadenado una nueva tendencia furiosa en la gestión de datos. Hasta ahora, las empresas dependían en gran medida de un enfoque de "lo mejor de lo mejor" que implicaba a varios proveedores con funciones separadas para ayudar en la gestión y el mantenimiento de un único dominio. Pero ahora, con la MDM multidominio, los compradores pueden confiar en la creación de una infraestructura de gobernanza de la gestión de datos utilizando una única herramienta para el trabajo. Esto simplifica el antes complejo proceso de formación y orientación, ya que todos los usuarios están ahora bajo el mismo marco utilizando un conjunto singular de lenguajes como datos referenciales en todos los dominios.

MDM multidominio

Gestión de datos:

La sofisticación cada vez mayor de los requisitos de MDM se ve reforzada por la introducción del Data Wrangling. Es el proceso de limpiar y unificar vastos conjuntos de datos diversos y desorganizados en un lenguaje heterogéneo. Este avance se ha vuelto muy útil dado el crecimiento exponencial de los datos de las organizaciones. La depuración de datos facilita una Gestión de Datos Maestros eficaz, ya que implica reformatear y mapear datos masivos en una versión más simplificada para facilitar su consumo, organización y análisis. Las empresas modernas están integrando el Data Wrangling en su estrategia de MDM para separarse aún más de la competencia mediante una mayor velocidad y precisión.

Gestión de datos

Plataforma TIBCO MDM:

La facción en constante crecimiento de los operadores de telefonía móvil, operadores de comunicaciones celulares y proveedores de servicios inalámbricos se enfrentan al reto de operar con múltiples sistemas incongruentes de MDM y almacenamiento. Su objetivo es integrar todos esos datos en una vista singular, pues de lo contrario tendrían que hacer malabares con varias versiones de la verdad.

La única manera de hacerlo sería instalando un sistema que identifique eficazmente los datos inexactos, ejecute la limpieza en el origen y proporcione resultados viables. La plataforma MDM diseñada por TIBCO ofrece prescribir un sistema de este tipo como capa intermedia de filtrado que funciona como punto central de recogida sincronizada y punto de referencia para una MDM integrada mejorada.

Plataforma TIBCO MDM

Tecnología gráfica:

Es de sobra conocido que los sistemas MDM mal diseñados crean lagunas en la eficacia de tu organización. La mayoría de los sistemas heredados se basan en bases de datos subóptimas que dificultan la capacidad de respuesta. En estos casos, la tecnología de bases de datos gráficas ha demostrado ser muy eficaz, ya que proporciona a las organizaciones una ventaja competitiva mediante el almacenamiento, la consulta y el modelado de metadatos, jerarquías y puntos finales en tus datos maternos. Un ejemplo de este caso es cuando Airbnb desarrolló un portal de datos autoservicio y bien integrado que ofrecía una visión holística de todos los datos por la que los usuarios podían navegar fácilmente. En este contexto, se organizaron grandes conjuntos de información en gráficos para acceder a millones de conexiones de datos en cuestión de segundos.

Tecnología de gráficos

MDM Operativo:

De forma similar al proceso adoptado de Data Wrangling, la MDM Operativo sigue el objetivo de identificar los datos defectuosos y limpiar los datos maestros en su origen para utilizar el resultado en todos los asuntos relacionados con el negocio. Para ello, la MDM Operativo extrae la información empresarial del trabajo real de los usuarios para resolver los datos maestros defectuosos. Esto cambiaría efectivamente la estrategia global de MDM de una organización empresarial. Un caso de uso de MDM de este tipo puede verse en el terreno de la inteligencia empresarial (BI- por Business Intelligence). Aquí, la MDM operativa se utiliza para identificar las fuentes de datos originales para recopilar, limpiar y almacenar una multitud de información con el fin de realizar análisis dentro de la organización empresarial.

MDM operativa

Datos Maestros Colaborativos:

Una vez que las organizaciones empresariales empiezan a utilizar aplicaciones, su objetivo principal vuelve a ser la racionalización de los datos maestros en términos de calidad y gobernanza. Las empresas suelen enfrentarse al problema de los datos redundantes recogidos de múltiples sistemas, la falta de estandarización y la creación arbitraria de datos no sincronizados. Al utilizar SAP NetWeaver, estas empresas pudieron introducir un proceso racionalizado que implica que los clientes soliciten ellos mismos la creación de datos maestros.

Esta mejora aprovechó los servicios específicos de MDM y una interfaz de usuario preinstalada para reducir el esfuerzo de implementación, al tiempo que se incrementaba la flexibilidad y la coherencia. Las empresas de BPM son ahora capaces de aprovechar las nuevas entradas de datos maestros que desencadenan un proceso de registro y automatización.

Datos maestros colaborativos

Parte 2: ¿Qué podemos aprender de estas prácticas para el MDM?

  1. Acumular grandes cantidades de Datos Limpios: Hoy en día, todas las empresas prosperan en la era de la información, lo que convierte a los datos en un activo intangible de cualquier organización. Aprovechando estos datos, las empresas pueden aumentar su eficacia en un panorama altamente competitivo. Cuantos más datos recoja una organización, mayor será su conocimiento en cualquier situación. Por tanto, es crucial crear un embudo uniforme de información y filtración de datos maestros para poner en marcha nuevas estrategias.
  2. Creación de una capa de metadatos mutua: Anteriormente, grandes cantidades de datos de una organización no tenían ninguna correlación, por lo que no había coordinación ni autentificación de la información. Para permitir que se compartan esos datos es necesario que haya una conexión entre todos los puntos del proceso de administración y análisis. Una capa común de metadatos logra ese propósito al crear un lenguaje común para que todos esos datos se clasifiquen e interpreten.
  3. Promover un mayor acceso a los datos: Cualquier cantidad de datos no sirve de nada si las personas no pueden hacer nada con ellos. Por tanto, crear bancos de datos accesibles es un aspecto primordial de las prácticas de gestión de datos maestros. Permitir un mayor acceso de las personas a esos datos aumenta la productividad de cualquier empresa.

Puntos clave de este episodio

  • El software de gestión de datos maestros permite a las empresas y organizaciones empresariales recopilar todos los datos esenciales filtrados en archivos maestros que sirven como punto de referencia principal en las operaciones empresariales.
  • Establecer la correlación de los Datos Maestros facilita el proceso de acceso y análisis de la información a los usuarios.
  • El objetivo principal de cualquier herramienta de MDM es proporcionar información completa, precisa y coherente que sea relevante en el contexto de los objetivos de la empresa.

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Alfonso Cervera

staff Editor

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