¿Qué es la gestión de datos maestros?

La gestión de datos maestros o MDM es el enorme proceso utilizado para centralizar, organizar, administrar, categorizar, localizar, sincronizar y enriquecer los datos maestros de acuerdo con el negocio. Las reglas de las estrategias de ventas, marketing y operativas de su empresa son su gestión de datos maestros (MDM).

• Además de eso, el 42% de las empresas de todo el mundo ahora se ven a sí mismas como móviles primero.
• El mercado global de software empresarial MDM experimentó un crecimiento proyectado en CAGR del 23,95 % entre 2013 y 2018.
• Frost & Sullivan también estimó que el mercado de MDM empresarial crecería de $178,6 millones en 2011 a $712,4 millones en 2018*.

• ¿Qué son los datos maestros?
• Tipos de gestión de datos maestros
• Definición de gestión de datos maestros
• Funciones de MDM
• Implementación MDM
• ¿Por qué la gestión de datos maestros?
• ¿Cómo funciona MDM?
• ¿Cómo ayuda MDM?
• Implementación de MDM retrasada frente a implementación de MDM inicial
• Cómo lograr el éxito de MDM
• Arquitectura MDM
• MDM ganando popularidad
• Principios de MDM
• Características
• Seguridad de gestión de datos maestros
• Ejemplos de MDM
• Disciplinas de MDM
• Desafíos
• Objetivos de MDM
• Capacidades de gestión de datos maestros
• Preguntas frecuentes
• Pensamientos finales

¿Qué son los datos maestros?

Master Data se refiere o describe los datos principales que son de gran importancia para las operaciones en un negocio específico. Puede usarse para describir las herramientas, la innovación, la tecnología y los procesos que aseguran que MDM esté bien organizado en la empresa.

¿Cuáles son los diferentes tipos de datos maestros y los dominios de los datos maestros?

Tipos de datos maestros:

• Los datos de referencia
  Los datos de referencia han sido diseñados para representar el conjunto de valores permitidos para ser utilizados por otros campos de datos (maestros o de transacción).

• Los datos maestros de la empresa
  Este modelo es la única fuente de datos empresariales básicos que se utiliza en toda la empresa, independientemente de su ubicación.

• Los datos maestros del mercado
  Simboliza la fuente única de datos comerciales básicos utilizados en un mercado, independientemente de la ubicación. Esto contrasta con los datos maestros empresariales en el sentido de que pueden ser utilizados por múltiples empresas dentro de una cadena de valor.

• Los datos no estructurados
  Estos son los datos que se encuentran en libros blancos, correos electrónicos, artículos de revistas, especificaciones de productos, material de marketing y archivos PDF.

• Los datos transaccionales
  Son datos relacionados con eventos comerciales como ventas, entregas y facturas. Por lo general, tienen un significado histórico o son necesarios para el análisis por parte de otros sistemas.

• Los datos jerárquicos
  Almacena las relaciones entre otros datos. Puede almacenarse como parte de un sistema de contabilidad o por separado como descripciones de relaciones del mundo real.

Dominios de datos maestros:

• El dominio maestro del cliente y el dominio maestro del producto.
• Empleado
• Activo
• Ubicación y
• Entidades financieras

¿Qué es la gestión de datos maestros?

La gestión de datos maestros es el procedimiento estándar mediante el cual los datos se organizan, centralizan, localizan, gestionan y sincronizan para enriquecer sus datos de acuerdo con sus reglas comerciales de ventas. Un programa orientado a los negocios, se utiliza para garantizar que los datos maestros de la organización sean precisos y exactos.

La iniciativa Master Data Management ayuda a eliminar la imprevisibilidad y mejora las operaciones comerciales generales. El concepto de MDM abarca las personas, los procesos y los sistemas utilizados para mantener la coherencia de los datos maestros.

Funciones de gestión de datos maestros:

1) Gobierno de datos

Este es un grupo interrelacionado de partes interesadas que define las políticas, los estándares y los procesos para la gestión de datos. El resultado de sus esfuerzos representa los requisitos para la implementación de la solución MDM. Su función de gobierno también responsabiliza al equipo de administración de datos. A continuación se definen los roles de alto nivel dentro del equipo de gobierno.

• Las partes interesadas del negocio: estos son los diversos representantes de los intereses de las funciones comerciales en toda la organización, como finanzas, marketing, recursos humanos, etc. Idealmente, estas personas tienen roles de liderazgo o ejecutivos y pueden derribar barreras y dar credibilidad al productos de la función de gobierno.

• Los analistas comerciales: al igual que las partes interesadas comerciales, los analistas comerciales son individuos de todas las funciones comerciales, que hacen gran parte del trabajo preliminar para la función de gobierno, redactando políticas, estándares y procesos para su revisión y aprobación por parte de las organizaciones de gobierno.

• Las partes interesadas en la tecnología de la información: son representantes de TI, generalmente un subconjunto de aquellos en los roles que se enumeran a continuación, que ayudan a alinear las políticas, los estándares y los procesos con la plataforma de gestión de datos maestros (1) elegida y proporcionan un conducto para la información. al equipo técnico.

2) Tecnología de la información

Son líderes y recursos técnicos en TI que instalan, configuran y mantienen la solución de gestión de datos. Algunas de sus funciones tienen recursos dedicados, mientras que otras trabajan en MDM a tiempo parcial.

• El propietario de la solución: el ejecutivo de TI que posee la solución MDM desde una perspectiva de TI. Esta persona administra los recursos técnicos que se dedican a MDM y, a menudo, es propietaria de la relación con el proveedor de software. El propietario de la solución suele ser un representante de TI para la gobernanza.

• El Project Manager: Cuya responsabilidad es gestionar las actividades diarias del equipo del proyecto.

• El administrador de MDM: son los expertos en configurar la plataforma MDM en sí, desde el modelado de datos, las reglas comerciales hasta la experiencia del usuario front-end. En las grandes organizaciones, estos recursos a menudo se dedican a MDM a tiempo completo.

• El Arquitecto de Información: Es un conducto entre TI y el negocio para ayudar a diseñar los modelos de datos y procesos que se implementarán usando la plataforma MDM.

3) Administradores de datos

Son sus recursos comerciales desde finanzas hasta marketing y ventas hasta operaciones. Son expertos prácticos en la materia y se encargan de la gestión real de los datos. Están informados y se preocupan por los datos y su calidad. Contarán con los recursos para arreglar, limpiar y administrar los datos inicialmente y de manera continua.

Importancia de la gestión de datos maestros

• MDM ayuda a garantizar el cumplimiento de las normas y políticas sobre gestión de datos.
• MDM ayuda a ahorrar tiempo y reducir los costos operativos de la empresa.
• MDM garantiza aumentar la satisfacción del cliente al actualizar los datos del cliente y eliminar errores
• MDM ayuda a las empresas a aumentar su crecimiento y escalabilidad aumentando la cantidad de datos que pueden manejar.
• MDM ayuda a las empresas a gestionar el riesgo mediante la eliminación de errores y la mejora de la calidad de los datos.

¿Cómo funciona la gestión de datos maestros?

MDM funciona mediante la transformación de datos sin procesar en productos de información estructurada que pueden ser utilizados por otros procesos comerciales. Gestiona y controla la calidad de los datos maestros y la usabilidad de los datos al mejorar el acceso rápido y preciso a la información en toda la plataforma de la empresa.

La gestión de datos maestros funciona como un método organizado para resolver los requisitos de datos de una empresa mediante el uso de datos de referencia. Un eficiente sistema de gestión de datos maestros permite el acceso instantáneo a los datos de referencia por parte de los clientes. En general, MDM ayuda a reducir los costos de operación, integrando sistemas y simplificando las estructuras de datos.

¿Cómo te ayuda MDM?

1. MDM lo ayuda a centralizar sus actividades de productos, servicios y negocios en las acciones que pueden mejorar la calidad de las ventas.
2. MDM ayuda a la empresa a llevar a cabo y mejorar el servicio al cliente al crear una experiencia de interfaz de usuario simple.
3. MDM ayuda a identificar actividades costosas y que consumen dinero que obstaculizan los procesos comerciales.
4. MDM ayuda a centralizar todos los datos comerciales eliminando duplicados en otros departamentos, actualizando y almacenando información en una ubicación precisa.
5. En general, MDM ayuda a mejorar las operaciones comerciales y reducir el riesgo.

Cómo implementar la gestión de datos maestros.

Los siguientes son los pasos a seguir para implementar la gestión de datos maestros: –

• Debe vincular la gestión de datos maestros con la iniciativa de mejora de procesos empresariales.
• Después de lo cual, debe identificar todos los activos de datos maestros relacionados con esa iniciativa de mejora de procesos.
• No olvide evaluar y perfilar el estado actual de la calidad de los datos de su iniciativa.
• Luego, identifique toda la integración de datos necesaria para los sistemas de registro y los sistemas de suscripción que contribuirán o, en última instancia, se beneficiarán de los datos buenos y consistentes de MDM.
• Lo que lo llevaría a determinar el estilo de implementación de MDM más eficaz para respaldar las relaciones para el intercambio de datos entre MDM Hub y todos los sistemas empresariales participantes.
• Además, seleccione una solución de gestión de datos maestros flexible y versátil que pueda gobernar y vincular cualquier dato empresarial compartible y conectar cualquier dominio comercial, incluidos datos de referencia, metadatos y jerarquías.

Diferencias entre implementar MDM al principio y solucionar los problemas de los datos y sistemas existentes:

Cómo lograr el éxito en la gestión de datos maestros.

• Configurar una autoridad de datos aceptada por toda la organización

  Al establecer y revisar políticas y procedimientos de gobierno de datos, ayuda a priorizar y tomar decisiones de manera competente. Esto resuelve conflictos y mejora el éxito de la gestión al describir cómo se deben utilizar y acceder a los activos de datos en una base de datos MDM bien protegida y regulada.

• Aplicar MDM a nuevas adiciones/aplicaciones de datos

  El uso de MDM en una organización requiere consistencia y compromiso para que tenga éxito. Las políticas y regulaciones de datos deben implementarse en todas las plataformas de datos. Ignorar MDM al comienzo de cada nuevo proyecto en el negocio conducirá a un mayor esfuerzo y costos en general.

  La forma más eficiente es comenzar cada nuevo proyecto con MDM, lo que ayuda a aumentar la experiencia y la especialización en la organización. La mejor manera de comenzar con MDM es aplicarlo para avanzar en nuevos proyectos, lo que lo probará primero y permitirá a la organización acumular conocimientos y experiencia. Esto garantiza el cumplimiento de las pruebas de control de calidad (QA) y las pruebas de aceptación del usuario (UAT).

• Selección del software de MDM adecuado

  Cualquier modelo de software MDM debe tener las siguientes características:

  – Referenciación y acceso a recursos de datos maestros dentro de una empresa.

  – Facilitar la regulación de información y datos para clasificar y modificar fácilmente las definiciones.

  – Competente en el análisis y revisión de los datos, para organizar adecuadamente y hacer cumplir las regulaciones de datos en el negocio.

  Estas características hacen que la herramienta MDM sea perfecta para la integración de datos dentro de una organización y participe en roles más críticos.

• Influir en la capacidad de MDM para administrar sistemas existentes y heredados: el uso de MDM en activos de datos existentes puede requerir mucho esfuerzo, tiempo y dinero. Para que MDM tenga éxito, se requiere una planificación y una estrategia cuidadosas para aplicar e integrar MDM a la plataforma empresarial. La aplicación de MDM a nuevos datos maestros, aplicaciones y procesos puede mejorar y establecer nuevas plataformas de datos junto con MDM.

Lea también: Beneficios efectivos de la gestión de datos maestros para empresas

Arquitectura de gestión de datos maestros

• Arquitectura de registro

  Esta arquitectura proporciona una vista de solo lectura de los datos maestros para los sistemas posteriores que necesitan leer pero no modificar los datos maestros. Esta arquitectura de implementación es útil para eliminar duplicados y proporcionar (en muchos casos federados) una ruta de acceso coherente a los datos maestros.

  Los datos en el sistema MDM a menudo son solo una pequeña porción de todos los atributos de datos maestros que se requieren para hacer cumplir la unicidad y la información de referencia cruzada al sistema de aplicación que contiene el registro completo de datos maestros. En este escenario, todos los atributos de los atributos de los datos maestros permanecen con baja calidad sin armonización en los sistemas de aplicación, excepto los atributos que persisten en el Sistema MDM.

  Por lo tanto, los datos maestros no son coherentes ni completos con respecto a todos los atributos del sistema MDM. La ventaja de esta arquitectura es que suele ser rápida de implementar y con un costo menor en comparación con las otras arquitecturas. Además, hay menos intrusión en los sistemas de aplicaciones que proporcionan vistas de solo lectura para todos los registros de datos maestros en el entorno de TI.

  

• Arquitectura Híbrida

  Esta arquitectura materializa completamente todos los atributos de datos maestros en el Sistema MDM. La creación de datos maestros puede ocurrir tanto en el sistema MDM como en los sistemas de aplicación. Desde una perspectiva de integridad, todos los atributos están ahí. Sin embargo, desde una perspectiva de consistencia, solo se da consistencia convergente. La razón de esto es que hay un retraso en la sincronización de las actualizaciones de los datos maestros en los sistemas de aplicación distribuidos al Sistema MDM. Esto significa que la consistencia está pendiente. Cuanto más pequeña es la ventana de propagación, más se mueve esta arquitectura de implementación hacia una consistencia absoluta.

  El costo de implementar esta arquitectura es mayor porque todos los atributos del modelo de datos maestros deben armonizarse y limpiarse antes de cargarlos en el sistema MDM, lo que hace que la fase de integración de datos maestros sea más costosa. Además, la sincronización entre los sistemas MDM y los sistemas de aplicación que cambian los datos maestros no es gratuita.

  Sin embargo, existen múltiples beneficios de este enfoque que no son posibles con la implementación de Registry Architecture:

  • La calidad de los datos maestros mejora significativamente.
  • El acceso suele ser más rápido porque ya no hay necesidad de federación.
  • Los flujos de trabajo para la creación colaborativa de datos maestros se pueden implementar mucho más fácilmente.
  • La generación de informes sobre datos maestros es más fácil ya que ahora todos los atributos de datos maestros están centralizados.

  

• Arquitectura del repositorio

  Con esta arquitectura, los datos maestros son coherentes, precisos y completos en todo momento. La diferencia clave con la arquitectura híbrida es que las operaciones de lectura y escritura en los datos maestros ahora se realizan a través del sistema MDM. Lograr esto significa que todas las aplicaciones -con necesidad de cambiar datos maestros- invocan los servicios MDM que ofrece el Sistema MDM para hacerlo.

  

  Como resultado, se logra una consistencia absoluta en los datos maestros porque ya no existe la propagación de datos maestros modificados que causan retrasos. La implementación de una solución MDM con esta arquitectura puede requerir una intrusión profunda en los sistemas de la aplicación, interceptando transacciones comerciales de tal manera que interactúen con el sistema MDM para cambios de datos maestros o la implementación de un mecanismo de transacción global, como una infraestructura de confirmación de dos fases.

  

¿Por qué MDM se está volviendo tan popular?

Bueno, la razón principal por la que MDM se está volviendo muy popular, especialmente entre las grandes organizaciones comerciales, es por su eficiencia, productividad y flexibilidad .

Principios de la gestión de datos maestros.

• Integridad de los datos

  La salida de cualquier sistema es tan buena como su entrada. Si pones lo correcto, obtienes lo correcto. Es esta precisión la que se conoce como integridad de datos. Como ha visto, y siguiendo el nombre mismo del tema, los datos están en el centro de MDM. Y si los datos en los que confían todos los departamentos son inexactos, todos sufren. Como se mencionó al principio, se necesitan datos para tomar las decisiones correctas. Esto se ve facilitado principalmente por la generación de informes.

  El sistema generará informes basados ​​en los datos con los que ha sido alimentado. El sistema puede, por ejemplo, indicar que hay 480 piezas del producto que vendes. Entonces puede decidir reducir la producción para evitar la sobreproducción. Esta es una decisión comercial que tiene implicaciones obvias.

  Sobre el terreno, es posible que tenga 400 piezas y no 480. Si vende 370 piezas y recibe un pedido de 100 más, puede pensar que tiene existencias para ello. Y aquí es donde vendrá el problema. Puede pensar que se ha perdido stock o descubrir que se ingresaron datos incorrectos. Su pedido puede retrasarse cuando reinicie la producción. El cliente también puede sufrir molestias debido a la demora en la entrega.

  Esta es una clara demostración de la importancia de la precisión en la entrada de datos. De la misma manera, MDM se ve afectado por tales errores. Esta es la razón por la cual la integridad de los datos es imprescindible. Al construir el repositorio, se debe verificar la precisión y consistencia de los datos. Cuando se encuentren variaciones, se debe identificar y utilizar la versión correcta.

• Dato de governancia

  Estrechamente relacionado con la integridad de los datos está el gobierno de datos. El gobierno de datos es simplemente el acto de garantizar la integridad continua de los datos. El gobierno de datos se ocupa de la integridad de todos los datos que se ingresan en el sistema mucho después de que se implementa la solución MDM. El gobierno de datos generalmente se implementa como un programa. Eso, sin embargo, no lo convierte en una parte externa del proceso.

  El gobierno de datos es básicamente el mantenimiento del sistema. Viene con reglas que determinan el formato en el que deben estar los datos, el proceso a seguir y, en algunos casos, incluso la frecuencia de entrada de datos. Estas son reglas que se establecen para adaptarse únicamente a las necesidades individuales. Si su empresa agrega constantemente nuevos tipos de productos, puede eliminar las restricciones en consecuencia. Pero ciertos tipos de datos, por ejemplo, en el departamento de finanzas, idealmente deberían tener restricciones.

• Gestión del Cambio y Responsabilidad.

  Los datos en el sistema nunca son completamente inmutables.

  Habrá casos en los que será necesario realizar cambios. El escenario de la dirección del cliente anterior es un buen ejemplo. Pero eso no significa que cualquiera pueda hacer cambios en los datos en cualquier momento. Se debe hacer cumplir la rendición de cuentas para proteger la integridad del sistema. Idealmente, debería haber una persona en cada departamento que tenga el mandato de realizar cambios. Esto ayuda a garantizar que se reduzca el número de personas que acceden al núcleo del sistema. Por ejemplo, podría tener 5 representantes de ventas que van al campo. Si alguien recibe una actualización sobre la información de un cliente, debe pasarla a otro miembro del personal que tenga los derechos del sistema para realizar los cambios. En la implementación correcta, cada uno de estos empleados podría tener una vista de los datos del cliente. Pero sus derechos limitados no deberían permitirles hacer cambios.

• Auditabilidad

  Las auditorías no solo deben realizarse en el departamento de finanzas, sino también en el sistema MDM. La auditabilidad, en este caso, se refiere principalmente a la prueba de los procesos seguidos al realizar cambios en el sistema.

  Si, por ejemplo, se va a crear una nueva empresa en el sistema, se debe seguir un proceso de aprobación. Si se va a crear un cliente, debe haber una aprobación otorgada para el mismo. Esto proporcionará los registros para mostrar qué sucede exactamente detrás de escena.

  Para que la auditabilidad funcione, se debe implementar el gobierno de datos. Con las reglas establecidas para nuevos datos y cambios de datos, se puede mantener la integridad de todo el sistema. Esto entonces garantiza la exactitud de los informes generados por el sistema.

Funciones de gestión de datos maestros

• Coincidencia y vinculación

  Las funciones de emparejamiento y vinculación ayudan a administrar de manera eficiente grandes volúmenes de datos de la empresa. El MDM reduce el riesgo de tener duplicados de datos de la empresa, lo que reduce la confusión y mantiene la confiabilidad y precisión de la información corporativa.

• Aplicación de reglas comerciales específicas

  Esta característica coloca al software MDM en la posición de ayudar a la empresa al establecer reglas definidas para la organización. Esta función es específica de la empresa y se puede utilizar para satisfacer las expectativas empresariales de una persona. Esto permite una facilidad de uso que reduce el riesgo, establece reglas para la integridad de los datos, políticas de la empresa y mucho más.

• Administrar datos basados ​​en la ubicación

  Esta importante función ayuda a mantener y administrar los datos de los clientes a través de las fronteras, es decir, en otros países. Restringe el acceso a los datos en algunas regiones específicas del país, mejorando así la seguridad de los datos del cliente.

• Seguridad de datos mejorada

  La seguridad de los datos es muy importante para una organización. La herramienta MDM ofrece la capacidad de proteger los datos mediante la creación de normas y políticas. Parte de estas características incluye el uso de contraseñas de usuario para mantener segura la información privada vital y lejos de la intrusión de terceros. En última instancia, esto ayuda a proteger los datos confidenciales de los clientes y el personal mediante el uso de datos cifrados para generar reglas basadas en la seguridad.

• Implementación de enriquecimiento de datos

  Agregar valor a los datos a través del análisis y la mejora correctos, naturalmente, los hace más valiosos y esenciales. Hace que la información sea un activo y más versátil para varias aplicaciones. Para ello, los siguientes pasos son cruciales:

  • Administre de manera eficiente los datos de productos y catálogos.
  • Garantizar un alto grado de calidad de los datos
  • Actualice su supervisión de activos digitales
  • Esfuércese por cumplir con los requisitos de datos de los minoristas.

Seguridad de gestión de datos maestros

MDM debe estar bien implementado con seguridad, ya que juega un papel importante en su consideración. El MDM se enfoca en la integridad de los datos de una organización para garantizar operaciones comerciales fluidas. Para una coordinación adecuada de las medidas de seguridad al implementar MDM, se recomienda agregar un programa de gobierno de datos que regule cómo se producen, mantienen, almacenan y destruyen los datos y también cómo se aprueban y auditan los cambios.

Ejemplos de gestión de datos maestros

• Datos de referencia: estos pueden conocerse como valores aceptables en otros datos, como códigos de moneda estándar
• Datos de clientes: son el tipo de datos maestros más comunes y deben manejarse adecuadamente porque son esenciales para una gran cantidad de procesos.
• Datos del producto: esta es una lista de productos que contiene información y especificaciones del producto.
• Datos de empleados: esto representa todos los datos de un empleado.
• Transacciones: esto representa datos sobre transacciones comerciales, como compras.
• Tickets: pueden ser utilizados para dar seguimiento a incidencias, problemas y reclamos de los clientes derivados de una transacción.
• Datos analíticos: estos datos se utilizan para respaldar la toma de decisiones importantes en una organización.

Las seis disciplinas de MDM incluyen:

1. Gobernancia
2. Medición
3. Organización
4. Política
5. Proceso
6. Tecnología.

Problemas/desafíos de la gestión de datos maestros.

• Estampación

  En el mundo de la gestión de datos maestros, las herramientas son cada vez más cruciales, pero ¿cómo seleccionar la correcta? ¿Cuál es el propósito y el objetivo de este conjunto de herramientas? Piensa claro y piensa en las necesidades futuras de tu empresa.

• La pregunta del por qué

  La importancia del “por qué” a menudo se malinterpreta. Es fundamental lograr que todos participen y brindarles conocimientos sobre la importancia de la gestión de datos maestros. Capacite al negocio y a las personas para que entiendan completamente los beneficios.

• Gobernancia

  La gestión de datos maestros puede ser compleja solo por ser datos maestros. Solo mire el modelado y los estándares dentro de sus propios datos maestros. Las reglas claras de política y negocios en torno a los datos maestros eliminan la complejidad. Introduzca la gobernanza para obtener una visión general clara de las responsabilidades.

• Volver a empezar

  ¿Por dónde empieza con la gestión de datos maestros? Crear un punto de partida para es lo primero que debe hacer. ¿Hiciste los preparativos correctos? ¿Está todo listo para asumir la gestión de datos maestros "profesional"? Si no, no dudes en volver a empezar y dibujar el nuevo boceto.

• Patrocinio

  El patrocinio de preferencia de la alta dirección o de nivel C es un elemento crucial para el éxito. El tomador de decisiones debe respaldar la meta y conocer la importancia del proyecto.

• Definiciones de modelo

  Un modelo de datos maestros generalmente no está claro o aún no está implementado. Por lo tanto, definir el modelo con diferentes capas de datos maestros o metadatos de primer y segundo nivel es crucial para hacer que la integración de los datos maestros sea más simple y comprensible.

• Talento y Conocimiento

  Master Data Management no es solo un proyecto. La gestión de datos maestros debe considerarse como la columna vertebral de las organizaciones. Combinar el conocimiento de personas experimentadas y jóvenes talentos ayuda a brindar una estructura y el resultado que está buscando. Consiga un equipo "equilibrado" que tenga las capacidades para hacer el trabajo.

Objetivos de la gestión de datos maestros

• El objetivo principal de Master Data Management (MDM) es promover una base compartida de definiciones de datos comunes dentro de su organización, reducir la inconsistencia de datos dentro de su organización y mejorar el rendimiento general de su inversión en TI.
• Existe un nivel razonable de estandarización en los procesos de MDM.
• Los procesos de MDM se manejan de manera consistente en toda la organización.
• El ciclo de vida de MDM se controla de manera efectiva, al tiempo que permite velocidad y agilidad.
• Existe una organización para tomar decisiones comerciales clave y críticas con respecto a los datos. Esta organización es reconocida, respetada y utilizada

Capacidades de gestión de datos maestros

• Transparencia
• Inteligencia de negocios
• Cumplimiento
• Tiempo de valor
• Automatización
• Diluvio de datos y complejidad: puede procesar toneladas de registros de datos complejos de manera eficiente.
• Datos de alta calidad
• Linaje de datos
• Rentabilidad.

Preguntas frecuentes sobre la gestión de datos maestros

Q. Casos de uso de gestión de datos maestros

A. Los siguientes son los casos

• Gestión de datos para el almacenamiento de datos: esto garantiza que los datos para su uso se procesen en un procesamiento analítico en tiempo real para que los usuarios puedan reducir el tiempo de captura de datos hasta que se necesiten para el análisis.
• Gestión de datos para análisis: esto tiene la intención particular de respaldar el procesamiento analítico y también el uso de lenguajes de programación de aprendizaje automático y ciencia de datos.
• Gestión de datos para la gobernanza: la gobernanza de datos se compone principalmente de un conjunto de marcos desarrollados específicamente para garantizar datos confiables y excelentes. Implementando un gobierno
• Gestión de datos para el cumplimiento: el uso de software de gestión de datos es muy importante para mantener las regulaciones y el cumplimiento de los datos. Con la gran atención prestada al estado actual de la privacidad y protección de datos, esto hace que este sea un caso de uso vital para la gestión de datos maestros.

P. Diferencia entre el gobierno de datos y la gestión de datos maestros

UNA.

P. ¿Quién debe participar en los programas de MDM?

A. Estos están involucrados

• Director del programa
• Gerente de proyecto
• Administrador de sistema
• Desarrollador
• Analista de negocios
• arquitecto de datos
• Los usuarios finales
• consejo de gobierno

P. ¿Dónde puedo obtener más información sobre MDM?

R. Obtenga más información sobre MDM utilizando plataformas de aprendizaje digital en línea como VISO MDM.

Pensamientos finales

La gestión de datos maestros es una parte esencial de cualquier proceso comercial, es necesario que cada establecimiento comercial pueda reconocer y utilizar completamente su potencial de datos y sus ingresos potenciales para lograr el éxito.

La aplicación de un sistema sostenible de gestión de datos maestros es un gran problema, ya que la medición y el seguimiento de la calidad de los datos deben realizarse de forma continua. Por lo tanto, se deben tomar medidas preventivas para garantizar un flujo de proceso fluido.

Para tener un proceso MDM eficiente, la empresa debe comprometerse a convertirlo en un componente permanente de la estrategia de datos, debe implicar un gobierno confiable y el apoyo de la alta dirección y otros departamentos comerciales.

La dificultad de arreglar los datos existentes y los problemas del sistema no debería obstaculizar la aplicación de MDM. Los objetivos centrales del concepto de MDM deben ser claros en función del beneficio comercial, es recomendable aplicar MDM a todas las fuentes de datos y aplicaciones nuevas. Esto sentará gradualmente las bases para su uso en los datos y sistemas existentes.

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