Los datos comerciales pueden provenir de muchos lugares: sitios web, plataformas SaaS, terceros, dispositivos IoT y más. Además, cada departamento de la organización puede mantener su propia base de datos que adquiere datos en diferentes puntos del ciclo comercial.
Por ejemplo, un cliente descarga un libro blanco y su información de contacto se almacena en la base de datos del equipo de marketing. Luego, el cliente solicita una cotización y esta información se registra en la base de datos del equipo de ventas. Finalmente, el cliente realiza un pedido y los datos se almacenan en la base de datos del equipo financiero.
Si la información del cliente ha cambiado entre cualquiera de estos puntos de contacto y esos almacenes de datos están silicatados, sus equipos de marketing o ventas ya no tienen los mejores datos para interactuar con ese cliente en el futuro.
Master Data es un concepto introducido para combatir la información conflictiva y redundante. Con los datos centrales, las empresas pueden mantener una vista central de los datos críticos y los equipos que necesitan estos registros realizan sus funciones comerciales en función de la misma información.
Ampliemos nuestra definición de datos maestros.
¿Qué son los datos maestros?
Los datos maestros son información única que describe las unidades de negocio básicas. A menudo se lo conoce como el disco de oro de la información o la mejor fuente de verdad. También significa que el concepto de datos maestros encaja bien con un enfoque de fuente de información única para la gestión de datos.
Los datos maestros son precisos, consistentes y uniformes, lo que elimina los obstáculos de formato incorrecto que dificultan que su organización comparta datos. Todos los sistemas de información pueden esperar recibir datos maestros en el mismo formato y estructura.
Lo que su empresa considere como datos maestros variará según el modelo de negocio. Sin embargo, todos los datos que son críticos para su negocio deben clasificarse como datos maestros.
Para comprender mejor esta calificación, comparemos los datos maestros con otras categorías de datos comerciales:
- Datos transaccionales: Datos generados por las aplicaciones comerciales en el manejo de las operaciones diarias.
- Datos analíticos: datos creados mediante el cálculo y el análisis de datos transaccionales para proporcionar información de mayor nivel.
- Información básica: Datos de operadores económicos que se refieren a transacciones completadas por los sistemas. Los datos analíticos se utilizan a menudo para proporcionar una visión más profunda de los objetos de datos subyacentes.
Puede ver estas categorías de datos en acción en este ejemplo: el Cliente A compró 20 unidades del Producto B el 1/1/2022 por un total de $ 500. El Cliente A y el Producto B son datos maestros. Sin una de estas entidades, no habría nadie para comprar el producto, ni ningún producto para comprar. En otras palabras, no hay transacciones que hacer. Los datos de la transacción son cantidad (20 unidades), precio ($ 500) y fecha (01/01/2022).
No hay datos analíticos inmediatos en este escenario, pero los datos analíticos se pueden calcular a partir de un conjunto de datos más grande definido por los datos maestros. Por ejemplo, puede revisar el historial de compras del Cliente A. ¿Ha comprado este producto antes? Si es así, ¿cuántas veces? ¿Cómo se compara el monto gastado en esta transacción con el promedio de todas las compras? ¿Qué tal la cantidad promedio y el monto de compra del producto B si hubo transacciones anteriores?
Estos puntos de datos y la información que brindan pueden indicar oportunidades. Si esta es una compra excepcionalmente grande para el Cliente A, tal vez su organización esté lanzando una nueva iniciativa que su empresa pueda proporcionar otros productos y servicios para respaldar.
Este video de Cubeware muestra la definición de datos maestros y cómo la administración de datos maestros crea este registro perfecto para información crítica para el negocio:
Tipos de datos maestros
Los datos maestros no son un conjunto de datos omnipresente. En cambio, se clasifica en cuatro tipos, que también se pueden llamar dominios de datos. Los cuatro dominios de datos son:
1. Clientes
Si bien puede parecer que se centra únicamente en el cliente, el dominio del cliente en realidad rastrea a todas las personas y entidades que dirigen el negocio. Esto incluye clientes, empleados, socios y proveedores.
2. Productos
El tipo de producto realiza un seguimiento de los atributos relacionados con la entrega de productos y servicios, incluidos los productos, la lista de materiales, el equipo y los servicios públicos.
3. Ubicaciones
El dominio de ubicación se centra en las ubicaciones físicas donde se realiza el trabajo en una organización. Esto aplica para sucursales, puntos de venta, franquicias y tiendas.
4. Otros
El segundo dominio es comodín para cualquier dato comercial crítico que no haya sido capturado en los otros tres dominios. Esto puede incluir datos sobre cuentas, contratos, garantías, finanzas, políticas y otros activos específicos de su industria.
Ahora que comprende los datos maestros y sus tipos, repasemos algunos ejemplos.
Ejemplos de datos maestros
Los datos de los clientes son un ejemplo típico de datos maestros porque todas las organizaciones consideran que los datos de los clientes son datos maestros. ¿Quién podría ser más crítico para el funcionamiento de su negocio que las personas y empresas que compran sus ofertas? Los datos actualizados de los clientes son esenciales para mantener la continuidad del negocio y evitar oportunidades perdidas.
Si el cliente actualiza su número de teléfono en el portal web, estos datos deben difundirse fuera del almacén de datos del sitio para que el equipo de finanzas pueda comunicarse con ellos si hay un problema con, por ejemplo, el procesamiento de pagos.
La información del producto es otro gran ejemplo de datos maestros. Si el precio de un producto se cambia en el sistema POS pero esta información no se actualiza en la página del producto del sitio web, los clientes recibirán un costo estimado incorrecto. Solo después de pasar por caja ven el precio real al que pueden salir y encontrar el sitio de un competidor.
La estrategia de datos maestros garantizaría que los cambios en el precio del producto se capturen y compartan con otros sistemas para sincronizar la información. La práctica de implementar datos maestros en su organización se conoce como gestión de datos maestros. Ahora veremos este concepto.
¿Qué es la gestión de datos maestros?
La gestión de datos maestros (MDM) es la práctica de crear y mantener datos maestros en una organización. El objetivo de MDM es proporcionar un servicio de datos unificado que proporcione información precisa y coherente en toda la empresa.
El proceso de implementación de MDM tiene sus raíces tanto en la tecnología como en la cultura. Por ejemplo, si su organización ha almacenado tradicionalmente operaciones departamentales y datos relacionados en diferentes silos, deberá colaborar con los equipos para establecer nuevos valores para la colaboración y el intercambio de información. MDM solo es realmente efectivo cuando las herramientas y las partes interesadas trabajan juntas para mantener datos precisos y poner esa información en las manos adecuadas.
La gestión de datos maestros se basa en una buena gestión de datos, políticas y estándares para hacer cumplir la calidad de los datos a medida que se recuperan y mantener la integridad de los datos a medida que se actualizan los registros. Sin este doble enfoque en la aplicación de políticas durante la ingesta y la actualización, los datos maestros se degradarán con el tiempo, lo que disminuirá el valor de los conocimientos y reducirá el ROI del tiempo y el dinero invertidos en la implementación de MDM.
Este video de Informatica le muestra la gestión de datos maestros y sus posibilidades:
La gestión de datos maestros permite que su negocio funcione con confianza.
Los datos maestros son una fuente clave de verdad para las organizaciones que buscan mantener sus datos críticos actualizados. Las empresas recurren a MDM para crear, mantener y compartir datos maestros en toda la empresa. Juntos, estos conceptos crean una cultura empresarial basada en datos en la que los empleados pueden tomar decisiones sabiendo que tienen acceso a los mejores y más recientes datos.
