Master Data Management
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El documento describe la gestión de datos maestros (MDM) como un conjunto de procesos y herramientas para manejar consistentemente los datos no transaccionales de una organización. Destaca la importancia de un repositorio único para la unificación, calidad, y disponibilidad de los datos, así como las etapas para implementar una estrategia de MDM. También se discuten las diferencias entre MDM y data warehousing, y la relevancia de los factores humanos y tecnológicos en el éxito de estas iniciativas.
Master Data Management
- 1. Adriana Rodríguez Luis Fernando Ortiz Modelado y Gestión de Información
- 2. ¿Qué es MDM? 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.
- 3. ¿Qué son los datos maestros? Un dato maestro es un registro único que sirve de referencia para toda la empresa. Por ejemplo, el nombre de un cliente, el código de un producto o un número de cuenta son datos de referencia. Gestión de datos maestros (MDM) La integración de datos juega un papel fundamental en el marco de una estrategia de gestión de datos maestros (MDM)
- 4. Esta gestión se basa en: •La unificación de los datos en un repositorio único. •La puesta al día de los datos gracias a la centralización de las actualizaciones. •La fiabilidad y la limpieza de los datos •La validación de los datos en conformidad con los derechos y las normas de seguridad de la organización. •La disponibilidad de los datos y su divulgación por toda la organización.
- 5. Una problemática de integración de datos Existen múltiples enfoques para gestionar los datos de referencia, todos ellos se basan en la construcción de un repositorio (único o por categoría de datos de referencia) y tienen, fundamentalmente, las mismas necesidades de accesibilidad, disponibilidad, calidad, coherencia, auditabilidad y seguridad de los datos. En efecto, las empresas deben ofrecer una plataforma unificada que proporcione servicios de datos compartidos, utilizables en múltiples procesos y en entornos de datos heterogéneos, así como funciones de desarrollo colaborativo que se califica como “elementos decisivos para dar soporte al MDM”. * VentanaMonitor™: “Informatica addresses Master Data Management”, David Waddington, Ventana Research, 18 de abril de 2006.
- 6. Ámbitos de aplicación MDM
- 7. ETAPAS DEL PROCESO MDM Una iniciativa completa de gestión y mantenimiento de datos maestros puede también comprender (desde otra perspectiva) las etapas 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 gobierno de datos.
- 8. •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.
- 9. Características principales de una solución de MDM Una vez hecho el conteo de las etapas descritas anteriormente, una solución de MDM (tanto si se trata de una plataforma genérica que incluya todas las categorías de datos de referencia como de una solución específica a una sola categoría) debe: •Permitir la definición de las funciones y los derechos de acceso individuales para cada etapa del proceso de gestión de los datos maestros. •Ofrecer funciones completas de ETL para extraer los datos de referencia de las diversas fuentes y cargarlos en el repositorio.
- 10. Características principales de una solución de MDM •Prestar servicios de limpieza de datos para comparar y desduplicar los registros. •Ofrecer capacidades de colaboración para coordinar las decisiones de reconciliación y de racionalización de los datos maestros. •Ocuparse de la detección de los cambios, la sincronización bidireccional y la replicación de los datos para trasladar a los sistemas afectados cualquier cambio efectuado en el repositorio. •Permitir el control de versión y la validación de los cambios en el conjunto del sistema. En especial, la solución debe permitir la recreación de un estado anterior de los datos y el modelado de estados futuros.
- 11. ADMINISTRACIÓN DE DATOS MAESTROS COMO FUNDAMENTO DE LOS PROCESOS DEL NEGOCIO La administración de datos maestros es un componente integral de la estrategia de una empresa y de la arquitectura para la administración de datos empresariales y la gestión interna y externa del flujo de datos
- 12. A través de las iniciativas MDM para la gestión y administración de los datos maestros, las compañías pueden: •Salvar información clave acerca de los datos maestros esenciales. •Actualizar centralmente los datos maestros. •Transferir cambios en los datos rápida y automáticamente a los sistemas de destino.
- 13. ADMINISTRACIÓN DE DATOS MAESTROS OPERACIONALES Y ANALITICOS Las empresas deben sincronizar la jerarquía y relaciones en los datos maestros en términos de la normalización o esquemas de estrella en la base de datos. Esto abarca los campos de Consolidación Financiera, Administración de Datos Financieros como también la Planeación y Presupuesto.
- 14. IMPLEMENTACION EMPRESARIAL DE UN MDM •Para asegurar el éxito y minimizar los riesgos de la implementación de iniciativas MDM, las compañías deben considerar la creación de un centro de competencia. •El equipo de trabajo tendrá que determinar los niveles de madurez para las personas, políticas corporativas y factores tecnológicos. Esto es el comienzo de la fase de análisis y la primera parte de un proceso de optimización interactivo MDM.
- 15. En la fase de análisis, los centros de competencia definirán cambios, identificarán objetivos y factores de éxito, y describirán posibles escenarios de solución. La planeación es una parte más de la etapa de análisis, en la cual el equipo definirá dimensiones especiales de MDM como perfiles de datos y metadatos, arquitectura de soluciones, procesos y reglas de negocio para los proyectos seleccionados
- 16. La etapa de “Hacer o Ejecutar” se refiere a la ejecución de actividades. La “verificación” subsecuente monitorea las operaciones, con el fin de valorar los proyectos y entregar la retroalimentación para evaluar los siguientes proyectos MDM planeados.
- 17. ¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE DATA WAREHOUSING Y MDM? Un data warehouse agrupa los datos procedentes de varias fuentes para alimentar aplicaciones de inteligencia empresarial, creación de informes y análisis. Si bien unifica los datos procedentes de los sistemas fuente, el data warehouse no ha sido concebido para devolver los datos modificados a estas fuentes. Es decir, un data warehouse emplea un proceso monodireccional, mientras que el MDM necesita un proceso bidireccional que garantice la sincronización de los datos entre el repositorio y los sistemas de origen y de destino asociados.
- 18. La implementación de MDM resuelve los siguientes problemas empresariales: •Dificultad de captar y retener a clientes •Incapacidad de mejorar la eficacia y reducir los costos •Integración deficiente de fusiones y adquisiciones •Gestión ineficaz de gobierno, cumplimiento de normativas y riesgos • Duplicidad e incoherencia de los datos
- 19. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Canales de comunicación elegidos por los ciudadanos:
- 20. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Complejidad en la integración de nuevos servicios:
- 21. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Definición de MDM:
- 22. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Proyecto típico de MDM:
- 23. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Los pilares del éxito en proyectos de bases de datos únicas: Control de proyectos y gobierno Modelo de Gobierno Visión y Misión MDM Patrocinio ejecutivo Oficina de proyectos Disponibilidad de recursos Alineación de propietarios de datos y sistemas Propiedad del dato Plan de Gobierno de Datos Administración del Proceso de Cambio Entrenamiento Alcance y requerimientos del negocio Fases, objetos Fuentes de datos Aplicación de alimentación de datos Integración de las aplicaciones consumidoras Organizaciones y canales impactados Idioma Segmentos y volúmenes de datos Reportes Business Intelligence Calidad de datos y migración Calidad de los datos en la fuente Metas de calidad Reglas de limpieza Reglas para asociar datos similares Reglas de sobrevivencia Procesos correctivos Identificación de referencias cruzadas Herramientas de limpieza
- 24. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Los pilares del éxito en proyectos de bases de datos únicas: Integración, procesos y flujo Conectividad / estándares Maestro / esclavo Asociación de la Estructura de datos Coordinación del flujo de trabajo Manejo de errores Referencias cruzadas Seguridad, confiabilidad Rendimiento / Escalabilidad Flexibilidad / Costo mantenimiento Actualizaciones Tecnología y arquitectura Red / Ancho de banda Tecnología de migración Tecnología de integración Tecnología analítica Instancia soberana vs. conjunta Federación Orquestación de procesos Garantía de mensajería y persistencia Prueba de carga máxima Centro de datos y consideraciones de operación Disponibilidad 24 x 7 Acuerdos de servicio Continuidad del negocio Recuperación en caso de desastre Alta disponibilidad, monitoreo Guía de producción Manejo de excepciones Respaldo y recuperación Plan de capacidad Múltiples ambientes y migración a producción
- 25. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Hechos de la administración de datos:
- 26. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Tipos de datos en la entidad pública:
- 27. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Tipos de datos en la entidad pública:
- 28. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Tipos de datos en la entidad pública:
- 29. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano Arquitectura ideal de información:
- 30. Caso de Aplicación: Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano MDM como fuente de datos limpios:
- 31. Recomendación Las organizaciones deben organizar su estrategia de MDM de manera que puedan incluir en ella la integración de datos y asegurarse de que cubre todas sus necesidades de migración, replicación y sincronización de los datos de referencia. Aquellas empresas que busquen una solución de integración de datos flexible deberían considerar compañías proveedoras de soluciones de integración de datos empresariales, como la base de soporte para su arquitectura de información y como elemento de apoyo para la gestión de datos maestros.
- 32. CONCLUSIONES •MDM abarca la integración de datos, calidad de datos, consolidación de datos, conciliación de datos de clientes y productos y la administración de metadatos. •Las personas, políticas de la empresa y las tecnologías son tres importantes parámetros para el éxito de las iniciativas MDM. Los factores blandos como las personas y las políticas tienen una influencia más fuerte que los factores duros como son las tecnologías. •Los modelos de nivel de madurez son un recurso importante para una implementación organizada de las iniciativas MDM. •Todas las soluciones MDM se enfocan en el activo más valioso de una empresa: la información en sus sistemas operacionales y analíticos. Sin reglas de disciplina y de negocio para la manipulación de los datos, las compañías experimentarán beneficios limitados desde la implementación de MDM.
- 33. BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA Godinez, Hechler, Koenning…The Art of Enterprise Information Architecture. Capítulo 11: Master Data Management. Págs.: 324 – 327. IBM Press. Marzo de 2010. www.informatica.com The Data Integration Company. Gestión de datos maestros. 2008 Informatica Corporation. http://www.google.com.co/url? sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F %2Fwww.informatica.com%2FINFA_Resources %2Fbr_mdm_es.pdf&ei=ls7UTMm4KoX7lwfr7uGOCQ&usg=AFQjCNG x-tLtNshxXmQsg4nIcjGXX9mRdA&sig2=68hzm45Grr7wqfSHM9-01g Rubio, Félix. Generalidades y tendencias en el uso de una base de datos única para la prestación de servicios al ciudadano. Bogotá, Mayo 7 de 2009. http://www.google.com.co/url? sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F %2Fcamara.ccb.org.co%2Fdocumentos %2F4205_felix_rubio.pdf&ei=48vUTOiUIYWBlAfBl5WCCQ&usg=AFQjCNEWo_f 3aAeI6kOTYKSGKeK6qanExg&sig2=cJ2qweNBtnTV3d5FT1JgbA
- 34. Multimedia: Información multimedia sobre MDM http://www.informatica.com/solutions/master _data_management/Pages/multidomain_md m_resources.aspx Presentación en Vimeo: http://vimeo.com/16555681