Master Data Management

Adriana RodríguezLuis Fernando Ortiz

Modelado y Gestión de Información

¿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.

¿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)

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.

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.

Ámbitos de aplicación MDM

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.

•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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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

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.

¿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.

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

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:



Complejidad en la integración de nuevos servicios:



Definición de MDM:



Proyecto típico de MDM:



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



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



Hechos de la administración de datos:



Tipos de datos en la entidad pública:









Arquitectura ideal de información:



MDM como fuente de datos limpios:

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.

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.

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.

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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.

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http://www.informatica.com/










Multimedia:

Información multimedia sobre MDMhttp://www.informatica.com/solutions/master_data_management/Pages/multidomain_mdm_resources.aspx

Presentación en Vimeo:

http://vimeo.com/16555681

http://www.informatica.com/solutions/master_data_management/Pages/multidomain_mdm_resources.aspx



http://vimeo.com/16555681

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