Qué es el master data management en big data

En este post hablaremos sobre la disciplina del Master Data Management en el contexto del Big Data o, de lo que es lo mismo, las grandes cantidades de datos

El término Master Data Management, conocido también con las iniciales MDM, es un término que hemos adoptado del inglés y lo hemos incorporado en nuestra lengua como muchos otros términos relacionados con las nuevas tecnologías. Su traducción al español sería “gestión de los datos maestros”.

Como su propio nombre indica podríamos definir el Master Data Management como la disciplina que permite gestionar los datos “máster” o maestros de una organización, ya sean estos datos de clientes, materiales, proveedores, activos, trabajadores, etc. La finalidad es la de crear una única fuente de datos de referencia y que sea fiable donde se mantengan actualizados todos estos datos, con una calidad y que sean consistentes.

Este método permite mantener todos los datos críticos de una organización en un solo archivo o fuente de datos llamado maestro, de este modo se unifican todos los datos más importantes o datos críticos en un solo punto de referencia común, lo que simplifica el intercambio de datos entre personal y departamentos de una misma organización. En caso de necesidad de acceso a un dato maestro de cliente o material, cualquier empleado de la organización sabe que debe ir a este archivo de datos maestros que es el punto común.

El Master Data Management será fundamental para asegurar la limpieza, mantenimiento, estandarización, integración y actualización de estos datos en la organización de modo seguro.

El hecho de tener todos los datos maestros en un archivo identificado facilita el trabajo con múltiples arquitecturas, plataformas y aplicaciones. No dejes pasar la oportunidad y obtén tu formación en big data.

Definimos el master data management y los datos maestros

Entramos ahora en mayor detalle sobre qué es el Master Data Management, qué elementos lo integran y que son los datos maestros.

Como definición de Master Data Management o MDM tenemos que es el conjunto de metodologías, herramientas y procesos necesarios para crear y mantener conjuntos precisos y consistentes de datos maestros. De esta forma se identifica la información más importante de una empresa, creando una única fuente centralizada de datos, que permite a la organización mejorar sus procesos empresariales.

Como hemos definido el master data management como la gestión de los datos maestros (master data), vamos a explicar qué son los datos maestros.

La mayoría de los sistemas de gestión crean listas de datos que son compartidos y utilizados por las diversas aplicaciones que componen un sistema. A cada uno de estos conjuntos o lista de datos se le llama datos maestros.

Por ejemplo un ERP como puede ser SAP tendrá como mínimo un maestro para cada uno de sus módulos, teniendo un maestro de clientes, un maestro de materiales, un maestro de proveedores y un maestro de cuentas y un maestro de cuentas. Estos datos maestros son a menudo los activos más importantes de una empresa ya que contiene datos críticos para desarrollar su operativa del día a día.

En resumen, podríamos decir que el Master Data Management es la metodología que permite gestionar el conjunto de estos datos maestros de forma centralizada y que no haya inconsistencias entre ellos, entendiendo como inconsistencias información o datos incompatibles entre ellos en los que el sistema no sabe cuál escoger.

Tipos de datos en el master data management

Hablemos ahora sobre los tipos de datos que podemos encontrar en cualquier organización y que, por lo tanto, se integrarán en el Master Data Management. 

Tenemos cinco tipos de datos esenciales identificados que tienen presencia en cualquier empresa u organización, sea del sector de actividad que sea.

• Datos no estructurados: son datos que se encuentran en correos electrónicos, documentos en PDF, artículos de revistas, portales de la intranet corporativa, especificaciones de productos, información de marketing, etc.
• Datos transaccionales: se trata de datos relacionados con ventas, entregas, facturas, tickets de asistencia, reclamaciones y otras interacciones monetarias y no monetarias.
• Metadatos: son datos sobre otros datos y pueden residir en un repositorio formal o en otras formas de presentación diferentes como documentos del tipo XML, definiciones de informes, descripciones de columnas en una base de datos, ficheros log, conexiones y ficheros de configuración.
• Datos jerárquicos: los datos jerárquicos almacenan las relaciones que hay entre otros datos. Pueden ser almacenados como parte de un sistema contable o por separado como descripciones de las relaciones del mundo real, como estructuras organizativas de la empresa o líneas de productos. Este tipo de datos (datos jerárquicos) a veces son considerados como un súper dominio del MDM, porque es crítico de entender y a veces descubrir las relaciones entre los datos maestros.
• Datos Maestros: los datos maestros, como hay hemos mencionado al inicio de este post son los datos críticos de un negocio y generalmente se agrupan en 4 grupos: personas, cosas, lugares y conceptos.

Dentro de estas agrupaciones pueden realizarse nuevas categorizaciones de datos que se denominan áreas temáticas, áreas de dominio o tipos de entidad. Por ejemplo, dentro del grupo de personas hay clientes, empleados y vendedores. Dentro del grupo de cosas hay productos, piezas, tiendas y activos. Dentro del grupo de conceptos hay cosas como contratos, garantías y licencias, y por último, dentro del grupo de lugares hay oficinas y divisiones geográficas.

Algunas de estas áreas de dominio pueden dividirse y se pueden establecer segmentaciones. Dentro del grupo de clientes podemos establecer una segmentación basada en incentivos e historia de este cliente. En el negocio podremos tener clientes normales pero también podemos establecer tener clientes preferentes y clientes Premium ya sea según el volumen de facturación que nos aporten o por ser clientes desde hace mucho tiempo.

El producto puede también estar segmentado por sector e industria.

¿Necesitas un Master Data Management en tu organización para la gestión de datos? ¿Por qué crees que lo necesitan y qué tipos de datos trataría y segmentaciones se podrían establecer?