Domine la gestión de datos empresariales en 7 pasos probados

Con las crecientes demandas de presencia de marca centrada en el cliente y lanzamientos de productos transmitidos digitalmente, las empresas hoy a menudo enfrentan obstáculos derivados de una mala gestión de datos. Muchos negocios hoy, especialmente empresas globales, tienen muchas aplicaciones y sistemas separados (es decir, ERP, CRM y SCM) donde los datos pueden fragmentarse, duplicarse y quedar obsoletos rápidamente.

Si no se gestiona cuidadosamente, los datos fragmentados pueden llevar a desalineación divisional y toma de decisiones subóptima. En tal escenario, las empresas encuentran cada vez más difícil proporcionar respuestas precisas a las preguntas más básicas sobre métricas de rendimiento o KPIs. Esto causa obstáculos significativos en el camino de crecimiento del negocio. La gestión de datos maestros (MDM) puede ayudar a abordar esta necesidad a través de la consolidación de información y proporcionando una "única fuente de verdad".

¿Cómo puede ayudar el MDM?

El MDM soporta una serie de casos de uso para empresas en productos, clientes, tiendas/ubicaciones, empleados, proveedores, activos digitales y más. Centraliza y administra activos de datos críticos como datos de producto, datos de activos, datos de clientes, datos de ubicación, etc. y mejora su consistencia y calidad. El MDM da capacidades para gobernanza de datos, modelado de datos, stewardship de datos, gestión de jerarquías, calidad/semántica, flujo de trabajo y más. También es instrumental para analizar datos eficazmente, asegurar información de stakeholders y agilizar la infraestructura para resultados. Las iniciativas MDM conducen a la eliminación de silos de datos, mejora de calidad de datos, ediciones de datos fáciles, mejor cumplimiento de datos, ahorro de coste y tiempo, y toma de decisiones informada.

Sin embargo, llevar a cabo un proyecto MDM no es un juego de enchufar y usar. Requiere previsión y precisión para integrar la estrategia MDM y adoptar respectivas soluciones en el marco organizacional existente para realizar valor de negocio y acelerar el crecimiento.

Los líderes empresariales deben aventurarse en el viaje MDM ya que atiende a todos los flujos de datos internos y externos de la organización por un período extendido. Necesita ser ejecutado con claridad y precisión en todas las etapas, incluyendo estrategia, determinación de KRAs, implementación y escalado con mínimas ondulaciones de transición. Por lo tanto, es aconsejable tener una base más fuerte de manejo de datos y verificar algunos prerrequisitos para asegurar que su proyecto MDM genuinamente entregue valor.

Estos siete pasos de preparación son imprescindibles para el éxito del MDM.

1. Evaluación y establecimiento de objetivos

Dado que la implementación de MDM es más un programa que solo un proyecto, se beneficia de tener una estrategia. Comience estableciendo una visión clara y objetivos que apunte a lograr con MDM y luego analice la pila de tecnología requerida para hacerlo.

Consejos: Responda preguntas como:

• ¿Qué necesita hacerse y en qué secuencia debería hacerse?
• ¿Qué recursos se requerirían?
• ¿Cuánto presupuesto se requiere para mantener las cosas en marcha?

2. Planificación con cultura organizacional, tecnología y presupuesto en mente

Una vez que haya determinado los objetivos y retornos que espera del MDM, el siguiente paso es finalizar una hoja de ruta de implementación que tenga en cuenta la cultura organizacional, el marco tecnológico actual y preocupaciones de optimización de costes. Eso implica definir casos de negocio MDM (preferiblemente agnósticos a herramientas) y enfocados en beneficios potenciales.

Consejos:

• Recopile todos los datos dispersos. Comience identificando fuentes de datos y reúna información valiosa que sea crítica para su organización.
• Transforme los datos. Como cualquier iniciativa relacionada con datos, el MDM es alcanzable cuando el tamaño de sus conjuntos de datos aumenta continuamente. Puede consolidar registros y eliminar silos con esfuerzos de modernización de datos como migraciones de mainframe a aplicaciones en la nube. Al eliminar conjuntos de datos incorrectos o duplicados durante la migración, reduce la carga de trabajo administrativa y de procesamiento requerida para su iniciativa MDM en la nueva plataforma.
• Cree una capa de metadatos estándar. Esto facilita compartir información a través de todas sus plataformas de gestión y análisis. Hace que su proceso de recopilación y aplicación de datos sea más eficiente.

3. Incorporación en todo el sistema

El éxito de todas las iniciativas MDM depende en gran medida de la colaboración continua. Dado que la plataforma MDM en sí interactúa con personas, equipos y divisiones, la interconectividad es imprescindible. Incorporar a las personas involucradas con MDM, como propietarios de negocio, stewards de datos maestros y arquitectos de software, puede catapultar el programa hacia el éxito.

Diferentes departamentos deben estar en la misma página para que los datos no se sesguen en ningún punto de la cadena de valor. El MDM proporciona una vista central y consolidada entre unidades como logística y cadena de suministro, ventas y marketing, RR.HH., finanzas, administración, etc., y permite colaboración continua entre estos equipos. Dicho esto, el fácil acceso a datos y formación en directrices MDM es de importancia primordial para aumentar la productividad y mantener a todos informados.

4. Selección de arquitectura tecnológica

Una compilación de casos de negocio debería usarse para determinar capacidades críticas a ser entregadas por cualquier herramienta propuesta. Además, hay múltiples plataformas y soluciones MDM disponibles en el mercado con diferentes variantes y características. Hay herramientas de Integración de Datos de Clientes (CDI) para gestionar el maestro de clientes y herramientas de Gestión de Información de Producto (PIM) para gestionar los datos maestros de producto. Con claridad en objetivos y retornos, puede identificar rápidamente los que mejor se ajustan a su requisito. Mezclar tecnología MDM con arquitectura TI existente y ecosistemas de negocio puede proporcionar apalancamiento técnico que soporte integración sin fisuras.

Consejos:

• Compre o construya herramientas para crear las listas maestras limpiando, transformando y fusionando los datos de origen. El conjunto de herramientas debe soportar el proceso de encontrar y corregir problemas de calidad de datos, así como mantener diferentes versiones y jerarquías de datos.
• Puede usar soluciones de un solo proveedor, pero es aconsejable tomar el enfoque best-of-breed (ya que diferentes datos requieren diferente tratamiento).

5. Abordar gobernanza y calidad de datos

A medida que más y más datos entran y salen, gobernar el flujo de datos se vuelve obligatorio. Así que vale la pena establecer reglas básicas y políticas para analizar, asegurar y agilizar eficazmente su infraestructura de datos para resultados.

Además, aunque las herramientas MDM maduras satisfacen esta necesidad, el mastering de datos sostenible requiere patrocinio ejecutivo y compromiso organizacional para cambiar y navegar por la política. Las directivas de gobernanza de datos pueden gestionar políticas, principios y cualidades organizacionales para promover el acceso a datos maestros precisos y certificados. Esencialmente, este es el proceso a través del cual un equipo interfuncional define los diversos aspectos del programa MDM. Un modelo completo con políticas y procedimientos formalizados de gobernanza de datos puede ayudar a reducir el tiempo de implementación, exportaciones de datos, auditorías y escalado eliminando posibilidades de errores.

6. Implementación

Una vez que tenga datos maestros limpios, consistentes y los conjuntos de herramientas requeridos para gestionarlos, necesita exponerlos a sus aplicaciones y proporcionar procesos para gestionarlos y mantenerlos. Este proceso implica la superposición adecuada de necesidades de negocio y restricciones tecnológicas. Necesita personalizar las características según su arquitectura existente, integrar la solución sin fisuras en ella, y luego formar a cada equipo concernido en su uso.

Muchos desafíos de datos organizacionales y relacionados con sistemas deben abordarse para tener una implementación MDM exitosa. Incluso post-implementación, tendrá que monitorear, probar y asegurar comunicación fluida de nuevas aplicaciones con otras como ERP y CRM. Como resultado, la fiabilidad y escalabilidad son consideraciones importantes para incluir en su diseño.

7. Empezar pequeño — y crecer grande

También es aconsejable tomar un enfoque modular y no lanzarse de cabeza al MDM. Hay muchos proveedores y características de soluciones disponibles en el mercado, y tiene que reducir a la que mejor se adapte a sus requisitos. Por eso siempre se debe tomar un enfoque por fases para asegurar escalabilidad de diseño, rastrear progreso y medir ROI. Cuanto antes agilice, proteja y aplique los datos que tiene, más rápido crecerá su negocio.

Consejos:

• Puede realizar "quick wins" aplicando MDM primero a conjuntos de datos más pequeños, simples y estables.
• Tenga un plan a largo plazo para lo que le gustaría ver dentro de un año o más a partir de la información que tiene ahora.

Shashin Shah es CEO de Pimcore Global Services, una plataforma de código abierto para gestión de información de producto (PIM/MDM), gestión de activos digitales (DAM), sistema de gestión de contenido (CMS) y e-commerce.