MDM significa Gestión de datos maestros. Es un método para administrar los datos de la organización como un único sistema coherente. MDM se utiliza para garantizar la fiabilidad de los datos, y estos datos están en varios formatos que se recopilan de diferentes fuentes de datos. Además, es responsable de la toma de decisiones de análisis de datos, la formación en inteligencia artificial, las iniciativas de datos y la transformación digital.
La gestión de datos maestros puede vincular todos los datos críticos con el archivo maestro. MDM es responsable de compartir los datos en toda la empresa después de implementarlos correctamente. MDM se utiliza como una estrategia eficaz para la integración de datos.
las Organizaciones dependen de los datos para agilizar las operaciones. La calidad de los resultados de inteligencia empresarial, análisis e IA depende de la calidad de los datos. La gestión de datos maestros ayuda a:
- A eliminar la duplicidad de los datos.
- En la integración de los datos de varias fuentes de datos.
- En la normalización de datos no relacionados, por lo tanto, los datos utilizados de manera efectiva.
- En la eliminación de datos inexactos.
- In habilita una única fuente de referencia que se llama «Registro dorado».
Procesos de gestión de datos maestros
La gama completa de procesos MDM es una mezcla del proceso subyacente. Estos son la clave de los procesos de MDM, como:
- Administración de reglas de negocio
- Agregación de datos
- Clasificación de datos
- Recopilación de datos
- Consolidación de datos
- Distribución de datos
- Enriquecimiento de datos
- Gobernanza de datos
- Mapeo de datos
- Coincidencia de datos
- Normalización de datos
La gestión de datos maestros está creando un flujo claro y estratégico entre todas las fuentes de datos y los diversos sistemas de destino.
Beneficios de MDM
Una gestión de datos clara y coherente es necesaria para una estrategia de negocio competitiva.
A continuación se presentan algunos beneficios importantes de MDM, como:
- Control: Sepa dónde están los datos, hacia dónde se dirigen y cuán seguros son.
- Precisión de los datos: Comprenda hasta qué punto nuestro seguimiento de métricas sigue nuestros factores.
- Consistencia de los datos: Comprenda qué tan de cerca nuestro flujo de datos rastrea los patrones subyacentes.
Características clave
A continuación se enumeran algunas características clave de MDM, como:
- Proporciona un diseño modular.
- Admite una visión de 360 grados entre los clientes, los productos, los proveedores y las relaciones de otras entidades.
- Es compatible con la integración de datos de terceros.
- Ofrece soluciones 360 y modelos de datos y aceleradores preinstalados.
- tiene una Alta escalabilidad.
- proporciona una búsqueda inteligente.
- Admite propiedades de coincidencias y fusiones inteligentes.
- Tiene seguridad inteligente.
- Datos como servicio.
Necesidad de MDM
Las soluciones MDM están involucradas en la amplia gama de prácticas de transformación, limpieza de datos e integración. Cuando se agregan fuentes de datos al sistema, MDM inicia procesos para identificar, recopilar, transformar y reparar los datos.
Cuando los datos cumplen los umbrales de calidad, podemos mantener una referencia maestra de alta calidad con la ayuda de esquemas y taxonomías creados. Al usar MDM, las organizaciones se sienten relajadas con respecto a la precisión, la actualización y la coherencia de los datos en toda la empresa.
Casos de uso
Lograr la coherencia, el control y la precisión de los datos es importante porque las organizaciones se vuelven dependientes de los datos para todas las operaciones necesarias. Después de una ejecución efectiva, la gestión de datos maestros ayuda a las organizaciones a:
- A competir de manera más efectiva.
- Para mejorar las experiencias de los clientes mediante la identificación precisa de clientes específicos en diferentes departamentos.
- Para mejorar la eficiencia operativa al reducir la fricción relacionada con los datos.
- Para optimizar las relaciones entre proveedores y MDM de proveedores.
- Para comprender el recorrido del cliente a través de la MDM del cliente.
- Para comprender en detalle los ciclos de vida de los productos a través de MDM de productos.
Desafíos de MDM
La administración de datos maestros es necesaria para eliminar la mala calidad de los datos de la empresa. Por ejemplo, en una empresa, varios registros de clientes se almacenan en diferentes formatos en diferentes sistemas.
Las organizaciones pueden enfrentar algunos desafíos de entrega, como prospectos desconocidos, productos de exceso o falta de existencias y muchos otros problemas. Desafíos comunes de calidad de datos que incluyen:
- Registros duplicados
- Información errónea
- Información incompleta
- Registros inconsistentes
- Datos mal etiquetados
Causas
Aquí hay algunas razones para la mala calidad de los datos, como:
- Falta de estándares en la organización.
- Tener la misma entidad
- Para diferentes números de cuenta.
- Datos redundantes o duplicados.
- Estructuras de campo variadas en diferentes aplicaciones que definen un formato particular de datos a introducir, como John Smith o J. Smith
Tendencias en la Gestión de Datos Maestros
En 2018, muchas organizaciones se adhirieron al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, que restringe el uso de la Información de Identificación Personal (PII). También controla el uso de esa información al final de los usuarios finales.
El 1 de enero de 2020, la Ley de Privacidad del Consumidor de California estaba programada para entrar en vigor, incluso si el contenido podría evolucionar en función de las elecciones de noviembre de 2018. Pero esta ley puede ser reemplazada por un equivalente federal.
Muchos países y jurisdicciones están creando leyes de privacidad. Estas leyes afectan a las empresas o a los negocios en esos lugares. El resultado del aumento de la encuesta depende de las soluciones de gestión de datos maestros.
La gestión de metadatos es un aspecto importante del MDM. La administración de metadatos se utiliza para administrar datos sobre datos. La administración de metadatos ayuda a:
- Para garantizar el cumplimiento con las organizaciones.
- Para localizar un activo de datos específico en las organizaciones.
- Para gestionar los riesgos en las organizaciones.
- Para dar sentido a los datos en las organizaciones.
- Para realizar análisis de los datos en múltiples fuentes de datos dentro y fuera de la organización.
La gestión de metadatos siempre es importante. Pero hoy en día, se está volviendo aún más importante porque las organizaciones se están extendiendo a IIoT, IoT y fuentes de datos de terceros con un aumento de la cantidad de datos continúa.
Mejores prácticas de Gestión de Datos Maestros
Las arquitecturas de referencia de gestión de datos son proporcionadas por el proveedor de soluciones que explica los conceptos básicos y ayuda a los clientes a comprender las ofertas de productos de la empresa.
Los elementos y herramientas de arquitectura de gestión de datos maestros incluyen lo siguiente:
- Federación de datos
- Integración de datos
- Data marts
- Redes de datos
- Minería de datos
- Virtualización de datos
- Visualización de datos
- Almacén de datos
- Bases de datos
- Sistemas de archivos
- Almacén de datos operativo
Gestión de datos maestros Futuro
Las grandes y medianas empresas dependen cada vez más de las herramientas de gestión de datos maestros a medida que el volumen y la variedad de datos han seguido creciendo y sus negocios han evolucionado.
Las arquitecturas MDM se vuelven complejas y difíciles de manejar cuando una empresa agrega más y diferentes tipos de capacidades MDM. Algunos proveedores ofrecen soluciones integrales para simplificar la complejidad y aumentar la cuota de mercado. Reemplaza las soluciones puntuales individuales.
Debido a la transición de las empresas de los informes periódicos de inteligencia de negocios (BI), MDM está creciendo continuamente. La gestión de datos maestros también es importante porque las organizaciones adoptan y crean sistemas basados en IA. Una organización utilizará algunos datos como datos de entrenamiento con fines de aprendizaje automático.
La gestión de datos maestros y la gestión de datos se vuelven tan importantes porque la mayoría de las organizaciones están contratando a un Director de Datos (CDO), un Director de Análisis (CAO) o ambos.
Cuando se ejecuta adecuadamente, la gestión de datos maestros permite a las empresas: