MDM (master data management): qué es y cómo implementarlo

En tu empresa seguro te has dado cuenta de que algunos pasos del proceso interno, ya sea de ventas, marketing o servicios, entre otros, tienen algunos fallos o inconsistencias. Esto puede notarse en la lentitud de los procesos, los costos son demasiado altos para llevar a cabo estos trabajos o incluso comienzas a percatarte de que tienes demasiada información en tu servidor.

Para estos casos, tenemos una palabra secreta: MDM. No, no se trata de ningún género musical para inspirarte mientras trabajas. Estas siglas significan master data management o gestión de datos maestros.

En este texto te decimos qué es MDM y cómo puede ayudar a tu negocio la información que genera. Pero antes, comencemos por explicarte qué son los datos maestros.

Qué son los datos maestros

Los datos maestros son un conjunto de información que tienes almacenada en tu computadora o servidor, esta incluye toda aquella que es importante para el manejo de tu empresa. Es decir, esta información abarca datos de clientes, contactos, socios, artículos y números de cuenta, entre otros.

Existen diferentes tipos de datos maestros, cada uno con una finalidad distinta y que a continuación te compartimos. 

Metadatos 

Los metadatos son una manera de presentar los datos sin necesidad de acceder a toda la información directamente. Estos son descritos como «datos sobre los datos». Vamos a suponer que tienes una carpeta de información y sin necesidad de acceder a ella puedes conocer su contenido. Esto puede ser a través de documentos XML que te brindan información sobre tu base de datos, ficheros, configuraciones, conexiones y demás. 

El uso de metadatos te facilita la aplicación de estrategias para la gestión de información y favorece a la interpretación de todos tus datos. Ten en cuenta que esto se ocupa para agrupar millones de datos, por lo que contar con metadatos te ayuda a manipular más fácilmente tu información.

Datos jerárquicos 

Estos datos almacenan información real de una empresa. Ya sean líneas de productos, la organización de tu compañía o tareas de los proyectos, todos tienen una jerarquía, tal como dice su nombre, pues algunos son más importantes que otros. Si bien entre estos mismos datos unos pueden ser más relevantes que otros para cierta operación, algunos serán imprescindibles para el funcionamiento de otro proceso. 

El uso de datos jerárquicos dependen principalmente del objetivo o la acción que busques, donde habrá algunos primarios y otros secundarios.

Datos no estructurados 

Otro tipo de datos maestros son aquellos denominados como no estructurados. Estos son a los que mayor acceso tienen los encargados del MDM, debido a que son los que incluyen información de correos electrónicos, documentos en formato PDF, especificaciones de productos, información de marketing, etc. No obstante, estos por sí solos únicamente son datos binarios que no tienen una estructura identificable.

En resumen, los datos no estructurados son un grupo de información no organizada y masiva de todo lo que recopilas tanto de clientes como de información interna de tus productos o servicios; los cuales, tienen un valor hasta que son almacenados y organizados.

Los datos estructurados suelen encontrarse en todas las bases de datos, archivos de texto con datos organizados y de fácil acceso para conocer todo sobre la compañía: marcas, productos, ingresos, clientes, etc.

Estos solo contienen una información general de todo lo que son los datos. Si quieres tener detalle de esto, entonces debes trabajar con los no estructurados para así tener toda la información completa. 

Datos transaccionales 

Los datos transaccionales están enteramente relacionados con las transacciones de una empresa: ventas, tickets, entregas de productos o servicios, reclamaciones y todo lo asociado con acciones que impliquen o no dinero.

Todos estos tipos de subdatos conforman los datos maestros de una compañía y cada uno debe ser almacenado de manera correcta para evitar fallos y que tus procesos sean deficientes.

MDM es la manipulación, análisis y uso de todos esos datos que señalamos anteriormente con el fin de agilizar y realizar procesos internos y externos para presentar productos y ayudar al personal a mejorar ciertas áreas. Esto funciona en favor de la compañía para obtener un mejor impacto al exterior y atraer a más clientes.

Para qué sirve la gestión de datos maestros

Al existir diversos tipos de datos, que prácticamente solo contienen una parte de la información total de una empresa, la gestión de datos maestros brinda la seguridad de que la información digital está resguardada. Además, centraliza los datos en grupos para optimizar las operaciones comerciales y los procesos internos.

La MDM, además de organizar todos aquellos datos maestros dispersos en tu red informática y consolidarlos en una sola plataforma dividida en categorías óptimas, también te sirve para lo siguiente: 

Agiliza los procesos

Contar con una gestión de datos maestros te ayuda a agilizar muchos procesos a un punto en el que puedes actualizar tus productos y servicios dentro de tu plataforma; publicar nuevos artículos, mostrarlos a los clientes y obtener ventas. Así, lograrás ganarle a la competencia con lo que ofrecen, al mostrarlo primero.

Permite utilizar mejor los CRM y CMS

La gestión de datos maestros se complementa con el CRM y te permite tener mayor control de ambos datos. Mientras que el CRM se encarga de recopilar información sobre necesidades, gustos, periodicidad de consumo y productos más populares; los datos maestros se encargan de mantener esa información en la base de datos. De no contar con un MDM, corres el riesgo de que la información proporcionada no sea compatible con las búsquedas y gustos de los clientes, esté desactualizada sobre lo que la gente busca, o simplemente sea erróneo lo que almacena.

Almacena información de diferentes sistemas

 Los datos maestros no solo son útiles para el CRM, también son de ayuda cuando tienes un sistema ERP, pues te brinda un panorama amplio de los datos como el historial de los clientes, inventario de productos, interacción con proveedores y un sinfín de información que te ayuda a agilizar tus operaciones. 

Aumenta las ventas

La gestión de datos maestros, en conjunto con otros sistemas, te permite aumentar las ventas, llegar a tu público objetivo de mejor manera y ser más eficaz.

Cómo implementar MDM o gestión de datos maestros para tu organización

Una vez que conoces qué es y para qué sirve la gestión de datos maestros, es hora de implementar MDM en tu empresa y para eso debes seguir los siguientes pasos.

1. Identifica tus fuentes de datos

Lo primero que debes hacer es identificar tus datos: dónde están almacenados, si tienes archivos, carpetas físicas, correos, mensajes, formularios, etc.; debes ubicar la información, pues quizá esté dispersa entre tu computadora, celular o datos que tengan tus socios.

Esto sirve para que antes de contratar un servicio, proporciones información de todo lo que has almacenado y así en el proceso observes en primer lugar de dónde proviene la mayoría de tu información, cuánta has almacenado y si has sido organizado en todo este tiempo.

La búsqueda de la información también revela qué tan actualizada o desactualizada está tu empresa para la recolección de información.

2. Define qué quieres obtener del MDM 

Después de haber localizado toda tu información, es momento de definir qué quieres lograr con esta herramienta y qué problemas has detectado. Debes pensar en los beneficios que esperas para tu compañía y así pasar a la implementación de la estrategia.

Algunos de los objetivos que puedes trabajar con la gestión de datos maestros son:

• Reducir los costos de gestión de datos.
• Disminuir los costos de marketing.
• Reducir el tiempo del ciclo de ventas.
• Mejorar el servicio de pedidos y envíos.
• Corregir problemas existentes en tus operaciones.
• Mejorar el servicio al cliente.

Debes tener en cuenta que la MDM se implementa, sobre todo, cuando existen ciertos problemas que quieres resolver en la operatividad de tu empresa. Identifica los inconvenientes en el negocio; es decir, aquello que percibes no está dando frutos como esperabas y, al estar consciente de ello, es más sencillo que definas lo que quieres obtener.

3. Destina la MDM a un responsable 

Una vez que tengas tus datos y objetivos, debes designar a una persona encargada de gestionar esta información y no dejar sola a la red. Una persona de tu equipo debe estar asignada a manipular estos datos y ser responsable de toda la información que se almacene.

Algunas empresas cometen el error de pensar que con la contratación del software, este se manejará por sí solo. Pero eso no es del todo posible. La MDM puede implicar que en algún momento tengas que hacer cambios en el mismo proceso, agregues o jerarquices información importante; por lo que es necesario contar con un experto que comprenda tanto el software como su mejor utilización. 

4. Elige el software MDM más indicado 

El 33 % de los especialistas de marketing de alto nivel considera que contar con la tecnología de datos adecuada es lo más útil para entender a los clientes. Existen diversos software en el mercado que podrían ser los más indicados para ti. Más que una lista de productos, te compartimos algunas cualidades y funciones que debes tener en cuenta para elegir el que más le conviene a tu empresa. 

• Modelo de creación de datos y relaciones automatizadas. Esta función debe trabajar con los datos archivados y poder extraerlos para utilizarlos con otro tipo de información. Esto se conoce como subsetting y busca recuperar partes de archivos grandes que son de interés para un propósito específico.
• Administración de metadatos. Tu herramienta debe ser capaz de acceder y trabajar con los metadatos de tu empresa: tanto aquellos que solo te dicen la localización de cierto archivo como los que contienen su uso para el negocio e información específica.
• Herramientas de análisis. Debes contar con un análisis de datos que pueda mostrarte la calidad, precisión, compatibilidad y validez de esta información. Estos suelen incluir tablas, columnas o gráficas para que puedas detectar las inconsistencias, o claves foráneas (foreign keys), que básicamente son un dato que se encuentra en una columna y que incluye valores que coinciden con una clave principal de otra columna o tabla. El Generador de informes y paneles de HubSpot puede ser una buena opción para mantener una sola fuente de referencias entre tus equipos de diferentes departamentos. 
• Administración de servicios. Tu herramienta debe trabajar con tus datos maestros para así extraer información y agrupar elementos. Es decir, si tienes información que coincide con datos de otra carpeta, que a su vez coincide con otro archivo, entonces el MDM tiene que generar un archivo único con esa información que en conjunto es de mayor utilidad. Asimismo, es vital que mantengas la administración, seguridad, generación de reportes y enlace con otras aplicaciones para un óptimo funcionamiento. 

El Software de marketing analítico de HubSpot te ayudará a medir el rendimiento de todas tus campañas a través de analíticas, informes y paneles integrados en una sola plataforma. Por lo tanto, contarás con todos los elementos necesarios para sacar el mayor provecho a tu base de datos. 

5. Brinda mantenimiento a la gestión de datos maestros

Una vez elegido e instalado tu software MDM, es vital que, debido a la gran cantidad de información que genera día a día tu empresa, des constante mantenimiento a esos datos. Así, podrás comprobar y asegurar que la calidad de los datos es buena, para siempre mantener un buen análisis que te brinde ayuda con tu toma de decisiones. 

Asegúrate de realizar una revisión del historial de las versiones que se han guardado en la base de datos. Guarda especial cuidado en las que se usan diariamente para evitar que el propio software marque errores.

Esta es una de las razones por las cuales no debes prescindir de una persona capacitada que pueda procurar el mejor provecho de la herramienta. Recuerda, si bien los sistemas trabajan bajo las más altas innovaciones tecnológicas, como la inteligencia artificial, la intervención humana ayuda a supervisar el sistema.

Esto te ayudará a utilizar la gestión de datos maestros de manera provechosa. Analiza la información recolectada, ordena constantemente tus datos y planifica estrategias de lo que quieres lograr. Así lograrás mejores resultados en el proceso operativo de tu empresa.

1. Uber

Uber inició como una aplicación de movilidad en la que un usuario particular utilizaba, temporalmente, el servicio de transporte que ofrecía la compañía a través de otro usuario (un conductor). Desde 2016, sin embargo, Uber comenzó a incrementar sus servicios con Uber Eats, Uber Freight, Jump Bikes, servicio de paquetería y más. 

Esto ha sido posible gracias a las herramientas de master data management de la compañía. 

En un inicio Uber utilizaba un sistema de catálogo de tablas estáticas en HTML con metadatos que, posteriormente, se manipulaban manualmente para obtener información. 

«A medida que la empresa crecía, también lo hacía el número de tablas y metadatos relevantes que necesitábamos actualizar. Para garantizar que nuestros análisis de datos pudieran seguir el ritmo de crecimiento de nuestra empresa, necesitábamos una forma más fácil y rápida de realizar estas actualizaciones», como señala la empresa en el artículo sobre su libro de datos.

Este libro de datos o databook en inglés, permitió explorar y descubrir patrones en los datos de forma más eficiente. Como seña el artículo citado:

«La plataforma Databook gestiona y muestra metadatos enriquecidos sobre los conjuntos de datos de Uber, lo que permite a los empleados de Uber explorar, descubrir y utilizar eficazmente los datos de Uber».

Además, el Databook garantiza que el contexto de los datos y su calidad se mantengan íntegras, permitiendo así a los ingenieros y analistas obtener información fiable.

El Databook de Uber permitió que automatizaran procesos y se actualizara la información recolectada rápidamente, gracias a 4 características de su diseño de master data management:

• Extensibilidad: permite añadir nuevos metadatos, almacenamiento y entidades.
• Accesibilidad: acceso a todos los metadatos mediante programación.
• Escalabilidad: lecturas de metadatos de alto rendimiento.
• Potencia: permite la lectura y la escritura de datos entre diferentes centros de datos como Hive, Vertica, MySQL, Postgres, Cassandra y otras más.

Este esquema de la arquitectura del Databook de Uber permite observar cómo se integra la tecnología que utilizaron los programadores.

Imagen de Uber

Gracias al diseño del Databook de Uber, la compañía pudo incrementar sus servicios y ofrecer más herramientas en una misma plataforma. Es por eso que este es uno de los ejemplos contemporáneos más interesantes de manejo de datos, y quizá uno de los modelos más exitosos de lo que va en el siglo XXI.

2. Amazon

A través de la gestión de datos maestros, Amazon ha logrado obtener una visión confiable de los datos que recopila de muy diversas fuentes. Almacenaje y procesamiento son parte de esta gestión, cuyo objetivo es propiciar inteligencia empresarial destinada a la planificación estratégica, como señalan en su sitio web.

Amazon es muy estricta en cuanto a la administración de datos, ya que contempla aspectos como:

• Políticas de manejo de datos.
• Herramientas.
• Procedimientos.
• Leyes y reglamentos.

Con apego a estrictos protocolos y con el uso de tecnología, Amazon garantiza que la gestión de datos maestros se traduzca en beneficios como:

• Aumento de las ganancias.
• Reducción de la incoherencia en los datos.
• Cumplimiento de regulaciones.

Para garantizar el éxito, Amazon se ha enfocado en diferentes áreas de la administración de datos.

• Administración de calidad.
• Distribución y coherencia de los datos.
• Puntos de conexión para distribución de datos.
• Mecanismos de replicación de datos e impacto de la coherencia.
• Reproducción en streaming.
• Actualización por lotes.
• Administración de macrodatos.
• Arquitectura de datos y modelado.
• Gobernanza de datos.

Uno de los aspectos más interesantes de Amazon es la importancia que le presta a la seguridad. Para ello ha implementado la gobernanza de datos para su uso responsable.

La gobernanza de datos incluye dos aspectos generales:

• Cumplimiento regulatorio.
• Control de acceso y seguridad.

Todo esto sería imposible sin la tecnología, las herramientas y las prácticas que el master data management requiere para llevarse a cabo con buenos resultados.

Solo por mencionar algunas prácticas, citaremos las siguientes:

• Colaboración de equipos empresariales y técnicos para garantizar que se cumpla con los requisitos de los datos.
• Automatización de las tareas de procesamiento y preparación de los datos.
• Computación en la nube para gestionar todos los aspectos de la administración de los datos a escala.

Gracias a los estándares de seguridad, manejo de datos, calidad y automatización, Amazon se ha convertido en referente de master data management. Con lo cual ha logrado expandir su operación a nivel global, compitiendo incluso con gigantes del streaming como Netflix y empresas de tecnología como Google. Por supuesto, Amazon AWS es un gran ejemplo de empresa que no solo usa el MDM para sus procesos internos, sino que ofrece soluciones corporativas al respecto.

Imagen de AWS de Amazon

3. BBVA

En 2017, el banco BBVA creó su unidad de Data con el propósito de desarrollar proyectos y soluciones propias para atender las prioridades del banco y la creciente demanda de los usuarios. 

Por el lado del banco era necesario que el uso y análisis de los datos permitiera crear estrategias acordes con un ambiente financiero cambiante. En cuanto a los usuarios, estos necesitaban estrategias de salud financiera, así como mejores herramientas para gestionar sus cuentas bancarias.

La creación de la unidad de Data permitió que BBVA pusiera en marcha una estrategia de proyectos relacionados con el uso de datos. En 2020, por ejemplo, el banco reportó 69 iniciativas, de acuerdo con el diario El Español. 

Muchas de estas iniciativas o proyectos se encuentran reseñados en el portal de BBVA, precisamente en el blog empresarial. Fue tal el éxito de este departamento de Data en España, que otros países decidieron poner en marcha su operación. Se espera que para 2023 la cifra ascienda a 500 proyectos.

En la mayoría de los casos se trata de proyectos en los que la gestión de datos maestros juega un papel primordial. Tal es el caso de AI Factory, fundada en 2019, uno de los mejores laboratorios de innovación financiera, en el cual se mezcla el manejo de datos con inteligencia artificial.

Entre las aplicaciones de AI Factory de BBVA destacan la optimización del trabajo de agentes remotos para atención al cliente y el diseño de estrategias para detectar fraudes. 

Gracias a un equipo multidisciplinario de «50 profesionales provenientes de diferentes disciplinas: científicos de datos, ingenieros, desarrolladores de software, arquitectos de datos y traductores de negocio», BBVA ha logrado mejorar su oferta y sus capacidades estratégicas con el manejo de datos de alta calidad.

Imagen de BBVA

Sin duda la apuesta de BBVA por enfocarse en el uso de datos e inteligencia artificial ha posicionado a este banco como uno de los más sólidos en el ámbito financiero. Es un ejemplo de lo que se puede lograr con una estrategia consistente de master data management, así que te invitamos a realizarla en tu empresa para su innovación y crecimiento.