Las 7 etapas clave de un proyecto de Master Data Management (MDM)
Anticipación, propuesta de nuevos productos y servicios, proximidad con los clientes… ¿qué tienen en común? ¡Los datos!
La gestión de datos se ha convertido en algo imprescindible para las empresas, siendo ahora una prioridad para muchas de ellas. En este contexto, el Master Data Management (MDM), cuyo objetivo es centralizar, armonizar y gestionar los datos de referencia de la empresa para garantizar su calidad, fiabilidad, coherencia y accesibilidad, desempeña un papel fundamental en las organizaciones.
La implementación de una solución de este tipo requiere una planificación rigurosa y un seguimiento detallado de las etapas del proyecto. De hecho, lejos de ser solo un proyecto informático más, un proyecto MDM es, ante todo, un proyecto empresarial y organizacional.
No es raro escuchar que la puesta en marcha de un proyecto de este tipo implica un 70 % de negocio y un 30 % de IT.
Aquí te presentamos las 7 etapas clave de un proyecto de Master Data Management.
1.Comprensión de las necesidades del negocio
Antes de comenzar la implementación técnica del proyecto MDM, es fundamental comprender bien las necesidades específicas del negocio. Esta etapa garantiza que el proyecto MDM responda a las expectativas de las unidades de la organización y esté alineado con sus objetivos estratégicos.
Las acciones a llevar a cabo durante esta fase incluyen:
- Análisis de los procesos del negocio: Comprender cómo los distintos equipos utilizan los datos maestros a diario y cómo estos impactan los procesos.
- Identificación de los casos de uso prioritarios: Definir los escenarios de utilización de la solución MDM que tendrán el mayor impacto en la organización.
- Alineación con la estrategia empresarial: Garantizar que la gestión de datos respalde iniciativas como la satisfacción del cliente, la optimización de operaciones o el cumplimiento normativo.
Comprender las necesidades del negocio es esencial para asegurar que la solución MDM aporte un verdadero valor a la organización.
2.Definición de la gobernanza de datos
Un paso esencial en todo proyecto MDM es el establecimiento de una gobernanza de datos sólida. Esto implica definir los roles, responsabilidades, políticas y procesos para gestionar los datos de la organización y garantizar su calidad, seguridad y coherencia a lo largo de su ciclo de vida.
Los elementos clave de la gobernanza de datos incluyen:
- Definición de roles: Identificar las partes interesadas responsables de la gestión de datos (gestores de datos, responsables de calidad, etc.).
- Implementación de políticas: Establecer normas de gestión de datos, incluyendo reglas de validación, corrección y archivo.
- Supervisión y auditoría de procesos: Garantizar el cumplimiento de las reglas de gobernanza mediante auditorías periódicas.
Una buena gobernanza de datos es la base sobre la cual se sustenta todo proyecto MDM.
3.Evaluación de la calidad de los datos
Un proyecto MDM solo puede tener éxito si los datos integrados en el sistema son de alta calidad.
Evaluar la calidad de los datos antes de la migración a la solución MDM es esencial para anticipar y planificar medidas correctivas.
Aspectos clave a considerar:
- Identificación de problemas de datos: Duplicados, inconsistencias o datos faltantes.
- Evaluación de brechas de calidad: Medir la calidad actual de los datos frente a los objetivos definidos en la gobernanza.
- Planificación de acciones correctivas: Corregir errores antes de la integración de datos en el MDM.
Este paso garantiza que solo se centralicen datos de alta calidad en el sistema MDM.
4. Diseño de una arquitectura adaptada
Tras identificar los datos de calidad, se debe diseñar una arquitectura MDM robusta para gestionar eficientemente los datos e integrarse con los sistemas existentes.
Elementos a considerar:
- Definición de dominios de datos: Clientes, productos, proveedores, etc.
- Métodos de gestión del flujo de datos: Tiempo real, procesamiento por lotes, etc.
- Selección de una solución tecnológica: Software MDM, base de datos, etc.
Una arquitectura bien diseñada garantiza una solución MDM eficiente y escalable.
5. Implementación e integración de datos
Una vez definida la arquitectura, se deben integrar los datos en el sistema MDM y desplegar la solución.
Acciones clave:
- Carga de datos: Transferencia desde sistemas fuente.
- Validación de reglas de gestión: Cumplimiento de normas de gobernanza.
- Implementación de flujos de datos: Garantizar el correcto funcionamiento entre sistemas y usuarios.
Una integración exitosa asegura el correcto funcionamiento del MDM desde el inicio.
6. Formación y concienciación de los usuarios
El éxito de un proyecto MDM no solo depende de la tecnología, sino también de la adopción por parte de los usuarios.
Aspectos clave:
- Formación técnica: Uso diario de la solución MDM.
- Concienciación sobre calidad de datos.
- Soporte continuo: Respuesta a consultas y problemas.
El compromiso de los usuarios es esencial para garantizar el éxito del proyecto MDM a largo plazo.
7.Seguimiento y optimización continua
Un proyecto MDM no termina con su implementación, sino que debe mantenerse y mejorarse con el tiempo.
Acciones clave:
- Seguimiento de indicadores clave: Calidad de datos, conformidad y eficiencia operativa.
- Mejoras continuas: Basadas en retroalimentación y evolución del negocio.
- Actualizaciones tecnológicas.
Conclusión
Seguir estas etapas clave permite a las organizaciones gestionar eficazmente sus datos y alinearlos con sus objetivos estratégicos.
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