Qué es el master data management: todo lo que deben saber los profesionales de datos

¿Qué es el master data management?

Componentes del master data management. Fuente: STIBO Systems

El master data management consiste en crear un único registro para cada entidad de negocio, como cliente, tienda o producto, a partir de distintas fuentes y aplicaciones internas y externas. Ese registro maestro ofrece una visión precisa de los datos de la organización.

Imagina que trabajas en una empresa y tienes que analizar datos de clientes. Observas que los datos de un cliente concreto —por ejemplo, Joseph— están repartidos por varias fuentes y sistemas. Sin embargo, detectas algunos problemas e incoherencias:

• Convenciones de nombres inconsistentes: Diferentes sistemas y departamentos registran al mismo cliente con variaciones de su nombre (Josef, Joe, Joey).
• Múltiples identificadores: Joseph ha utilizado varios correos electrónicos para comprar, lo que puede generar registros fragmentados y duplicados.
• Discrepancias en los datos: Pequeñas diferencias en los IDs de producto entre sistemas dificultan el seguimiento preciso de transacciones y comportamiento.

Debido a estas discrepancias, pueden existir entradas duplicadas, lo que complica tener una imagen clara de Joseph.

Pero si tu organización sigue las mejores prácticas de master data management, verás que todos los datos críticos sobre Joseph están vinculados a una única fuente de verdad o punto de referencia común, el llamado registro maestro. Esto te ayuda a identificar rápidamente a este cliente concreto en tu dataset.

¿Cuáles son los componentes clave del master data management?

Los componentes habituales del MDM incluyen consistencia semántica, sincronización, data stewardship, calidad de datos y más. Veámoslos uno a uno.

1. Consistencia semántica

La consistencia semántica define y aplica un estándar coherente de formato e interpretación de datos para un procesamiento y análisis sin fricciones. Por ejemplo, trabajas en una empresa retail XYZ con un sistema de master data management.

Al revisar los datos de ventas del e-commerce, ves el término «descuento de cliente», que indica un porcentaje de reducción en el precio al pagar.

Pero hay un matiz.

En los datos del programa de fidelización, el término «descuento de cliente» se refiere a puntos acumulados por compras anteriores que se pueden canjear en el futuro.

Una forma de lograr consistencia semántica es identificar homónimos (misma palabra, distinto significado) y establecer reglas de negocio para el término «datos de cliente» en cada contexto específico.

2. Sincronización de datos

Sincronización de datos entre diferentes sistemas. Fuente

La sincronización de datos mantiene toda la información actualizada y garantiza que los cambios se reflejen correctamente en todo el repositorio maestro.

Por ejemplo, cuando nuevos clientes se suscriben a un servicio, rellenan sus datos en el alta online. Una vez hecho, la sincronización de datos maestros hará lo siguiente:

• Identificación del nuevo registro: Detectar que un nuevo cliente se ha dado de alta y se ha creado un registro.
• Transformación de datos: Convertir los datos del nuevo cliente a un formato y estructura estandarizados que cumplan los requisitos del sistema de facturación. Este paso es clave para mantener la coherencia entre sistemas.
• Entrega de datos: Enviar los datos transformados a todos los sistemas conectados relevantes, como el sistema de facturación y el portal del cliente.
• Integración de datos: Cada sistema conectado integra los datos recibidos en su base correspondiente, asegurando que todos dispongan de la información más actual y coherente.

3. Data stewardship

El data stewardship se refiere a la responsabilidad y propiedad asignadas a departamentos o personas sobre dominios de datos específicos dentro del repositorio maestro.

Supón que, como data scientist, te piden limpiar datos de clientes en el sistema de MDM. En ese caso, el equipo de marketing actuaría como data steward y podría orientarte sobre estándares de calidad de datos, como formatos válidos de correo electrónico.

Esta colaboración mejorará la calidad del dato y garantizará que tus esfuerzos de limpieza se alineen con los fundamentos del gobierno del dato. Si quieres dominarlos, puedes descargar esta chuleta.

4. Calidad de datos

Características cualitativas de los datos de alta calidad. Fuente

La calidad de datos garantiza que los datos maestros en el sistema de MDM sean válidos, completos y coherentes. Es decir, que todos los elementos clave de un registro maestro estén disponibles. Por ejemplo, no deberían faltar direcciones de email u otros detalles del cliente en los registros.

El MDM también emplea técnicas de limpieza y perfilado de datos para mantener su calidad. Estas técnicas eliminan registros maestros duplicados y corrigen errores y formatos no válidos.

5. Repositorio de datos maestros

El repositorio de datos maestros es donde se almacena y gestiona, de forma organizada y estandarizada, toda la información crítica sobre tus entidades de negocio. Guarda los registros de entidades como productos, proveedores, clientes, empleados y ubicaciones.

Aquí, cada entidad tiene un único registro maestro con información completa. Además, el repositorio contiene todos los elementos, puntos de datos y demás atributos y detalles sobre estas entidades.

6. Seguridad de los datos

El master data management implementa distintas medidas de seguridad para proteger los datos frente a accesos y modificaciones no autorizados. Entre ellas:

• Control de acceso granular: Restringe quién puede ver y editar datos dentro del repositorio maestro, asegurando que solo personal autorizado acceda a información sensible.
• Cifrado y registros de auditoría: El cifrado protege los datos en reposo y en tránsito, mientras que las trazas de auditoría registran la actividad de los usuarios para monitorizar y rastrear cambios. Esto ayuda a detectar y prevenir accesos y modificaciones no autorizados.
• Cumplimiento normativo: Los sistemas de MDM hacen cumplir regulaciones de privacidad de datos, como el RGPD, mediante controles predefinidos para proteger datos sensibles y definir derechos de usuario. Así se garantiza el cumplimiento legal y regulatorio.

7. Data mapping

El data mapping es otro componente clave del master data management. Integra datos de múltiples fuentes en una vista coherente y completa dentro del repositorio maestro.

Conecta elementos de datos entre dominios y sistemas con sus campos correspondientes en el repositorio. Así se asegura que todos los valores respeten el formato y la estructura definidos en el MDR.

¿Cuáles son los beneficios del master data management?

El master data management puede mejorar de forma notable las prácticas de gestión de datos de tu organización. Estos son sus beneficios clave:

Mejor calidad de datos

El MDM mantiene la coherencia y precisión en todos los sistemas conectados de la organización. Tendrás datos más limpios y fiables para analizar y tomar decisiones acertadas.

Eficiencia

El MDM racionaliza la gestión de datos y mantiene fuentes de verdad únicas y centralizadas para los elementos críticos. Así se reducen de forma considerable el tiempo y el esfuerzo dedicados a reconciliar datos, introducir información y realizar tareas de mantenimiento en múltiples sistemas y departamentos.

Cumplimiento normativo

La mayoría de sectores están sujetos a estrictas normas de privacidad, seguridad y gobierno del dato. El MDM ayuda a cumplirlas manteniendo datos completos y precisos según las reglas de confidencialidad.

Además, facilita prácticas coherentes de gestión del dato para asegurar el cumplimiento. Garantizar que los registros de clientes sean consistentes y precisos en CRM, facturación y marketing ayuda a atender normativas que exigen registros exactos.

Operaciones más fluidas

El MDM simplifica contextos de datos complejos al reunir en una sola vista tipos, formatos y estructuras previamente dispares. Esta visión unificada del modelo de datos impulsa la colaboración transversal, mejora la coordinación entre departamentos y agiliza los procesos de negocio.

Menos costes extra

El MDM recorta costes innecesarios de gestión de datos al optimizar su calidad. Hablamos de costes asociados a la introducción manual de datos, a errores e incoherencias, a esfuerzos de reconciliación, a sanciones regulatorias y a ineficiencias por silos de información.

En definitiva, el MDM permite asignar recursos correctamente y alcanzar el retorno de la inversión en datos previsto.

¿Qué estrategias y buenas prácticas de master data management existen?

Al implantar un sistema de MDM en tu organización, conviene planificar con cabeza para potenciar sus funciones y maximizar su impacto.

Define objetivos y alcance claros

Primero, define qué objetivos quieres lograr con el master data management. Puede que haya problemas concretos que quieras resolver. También debes anotar qué entidades de datos maestros son específicas y críticas para tu negocio (por ejemplo, clientes, productos, ubicaciones).

Esto te ayudará a priorizar recursos y a centrar el sistema de MDM en los datos con mayor impacto.

Invierte en la tecnología adecuada

Existen muchas plataformas de MDM y elegir bien requiere evaluarlas según funciones clave. Pregúntate por sus puntos fuertes: si se centran en limpieza y estandarización profundas o si priorizan el gobierno del dato.

Además, revisa sus capacidades de integración. Debe conectarse bien con tu ERP, CMS u otros sistemas de data warehouse para ofrecerte una visión completa de tus datos.

Establece un marco de gobierno del dato

Un marco de gobierno del dato define quién puede acceder a la información y qué estándares de calidad se aplicarán en toda la organización.

El servicio de MDM que elijas seguirá este marco para imponer formatos consistentes. Por eso es importante definirlo bien: fomentará la uniformidad entre departamentos. Para profundizar en cómo generar confianza en los datos con gobierno del dato, escucha nuestro episodio del pódcast Building Trust in Data with Data Governance.

Implanta la estandarización de datos

Tu organización debe contar con estándares claros para todas las entidades maestras. Esto incluye definir formatos de datos, como cómo se debe almacenar la dirección de un cliente en el MDR.

Habrá terminología común y, quizá, un esquema de codificación propio que quieras mantener en todos los departamentos.

Todo esto forma parte de la estandarización de datos, que asegura que la información en el MDR se almacene con las mismas definiciones.

Supervisa y mejora de forma continua

Una vez implementado el MDM, monitoriza regularmente las tasas de adopción (personas que lo usan activamente y sus funciones), las métricas de calidad de datos y el rendimiento del sistema.

Así identificarás áreas de mejora y podrás ajustar tu estrategia de MDM según las necesidades del negocio y las prácticas de gestión de datos.

Forma a tus equipos

Para implantar con éxito el master data management no solo hacen falta buenas herramientas, también las competencias adecuadas. La demanda de exactitud, gobierno e integración de datos no deja de crecer, así que es esencial que tu equipo cuente con los conocimientos para gestionar y optimizar la información.

DataCamp for Business ofrece itinerarios de aprendizaje completos para impulsar la formación de tu equipo en gestión, gobierno y análisis de datos. Con cursos que cubren conceptos clave como calidad, integración y seguridad, tu equipo estará preparado para gestionar los datos maestros con eficiencia y seguridad.

Solicita una demo hoy y ayuda a tu organización a aprovechar todo el potencial del MDM invirtiendo en una formación que impulse tanto el crecimiento individual como los objetivos de negocio.

¿Cuáles son los retos del master data management?

Existen varios retos en torno al MDM que se pueden abordar con preparación y sabiendo cómo contrarrestarlos.

Escalabilidad y flexibilidad

Los sistemas de MDM que no escalan no pueden absorber el aumento de datos a medida que evolucionan las necesidades del negocio. Para el éxito a largo plazo, elige un sistema capaz de adaptarse a mayores volúmenes e integrarse con nuevas aplicaciones.

Adopción por parte de usuarios y gestión del cambio

Lograr que el personal adopte el MDM puede ser complicado si existe aversión al cambio. Para fomentar su uso, ofrece formación completa, genera confianza y resuelve dudas.

También puedes mitigar estos retos planificando con cuidado y ejecutando acciones de acompañamiento para asegurar una implantación sin sobresaltos del MDM en tu organización.

¿Qué salidas profesionales hay en master data management?

El MDM ha generado muchos puestos en el mercado y ofrece diversas oportunidades a profesionales con competencias en gestión de datos. Estos son algunos roles comunes:

Puestos junior 

• Master Data Management Specialist/Analyst
• Data Steward
• Data Quality Analyst
• Data Integration Specialist
• MDM System Administrator

Puestos senior

• Data Governance Specialist/Manager
• Data Architect/MDM Architect
• MDM Solutions Consultant
• Data Quality Manager
• Business Analyst (MDM)
• Data Security Analyst (MDM)
• Data Warehouse Analyst (enfoque MDM)

¿Qué herramientas de master data management son habituales?

Veamos algunas de las herramientas de MDM más utilizadas en el sector:

Hay muchas soluciones de MDM en el mercado. Para elegir la mejor, evalúa las necesidades del negocio, el presupuesto y la infraestructura de TI existente.

Reflexiones finales

El master data management impone una visión fiable y unificada de los datos en toda la organización. Esto facilita que data scientists y stewards trabajen conjuntamente sobre conjuntos de datos completos y coherentes.

Si quieres profundizar en estos y otros conceptos, realizar un curso de conceptos de gestión de datos te aportará una base sólida sobre los marcos y metodologías que sustentan el MDM.

Además, comprender los principios del gobierno del dato es clave para implantar con éxito el MDM. Apuntarte a un curso de conceptos de gobierno del dato te ayudará a garantizar la precisión, coherencia y seguridad de los datos en tu organización.

¡Feliz aprendizaje y que tus datos estén siempre en orden!