Autores:
Juan Mañes
Marcos López
- Compartimos un artículo generado en el grupo de trabajo Master & Reference Data de DAMA España, ofrecido por Marcos López y Juan Mañes.
¿Qué es Agile? ¿Qué es el MDM?
Los Datos Maestros son aquellos datos que proporcionan un contexto a los datos transaccionales, dotándoles de una descripción funcional y convirtiéndolos así en conocimiento. Su principal objetivo es gestionar la compartición de datos reduciendo los riesgos asociados a la redundancia de datos y asegurando así la calidad de los mismos.
El MDM (Master Data Management) consiste en el control sobre los valores de esos datos maestros y sus identificadores, que permiten un uso consistente, a través de los sistemas, de los datos más precisos y oportunos sobre las entidades esenciales del negocio.
Los retos a los que se enfrenta el Master Data Management aplican de igual forma a cualquier sector de actividad, ya sea industrial, bancario, asegurador, de telecomunicaciones o incluso público y de la salud. No obstante, cada uno de los sectores tiene unos desafíos específicos de acuerdo a la naturaleza de su actividad.
Desafíos del MDM por sector
Un claro ejemplo lo encontramos en el sector industrial, especialmente en aquellas organizaciones que trabajan con diversas fábricas y unidades de negocio distribuidas por la geografía. Poder establecer nexos entre todas ellas, únicamente es posible mediante la implantación de un programa de MDM capaz de establecer los criterios únicos de todos aquellos datos comunes. Es decir, estandarizar un único listado de proveedores, otro de clientes, codificar los diferentes materiales empleados, definir el maestro organizativo de la corporación, etc. fomentando el lenguaje común en todas ellas. Gracias a ello, se puede extraer el valor real de los datos, ya sea para obtener visualizaciones fiables sobre el rumbo de la empresa o para llevar a cabo acciones comerciales enfocadas al aumento de la producción.
Si focalizamos en el sector del Oil & Gas, uno de los que más se habla últimamente, tiene retos que van más allá de los habituales. Aquí, cobra mucha importancia la gestión de la cadena de valor que incluye el upstream, cómo extraer el petróleo del subsuelo, el midstream, cómo llevar el petróleo hasta las refinerías, y el downstream, cómo generar el producto refinado, cómo distribuirlo y cómo mantener un inventario de productos que no termina en las estaciones de servicio.
Y es que la industria química mantiene otra cadena de transformación que termina en multitud de productos de los que muchos utilizamos en el hogar.
Los datos maestros se convierten en un punto único de acceso a datos y, mediante las iniciativas de democratización de datos, todos los usuarios de negocio pueden acceder al conocimiento del funcionamiento de la empresa y a los datos más relevantes utilizados para caracterizar el negocio.
Otro ejemplo relevante sucede en el sector bancario, donde el MDM gira fundamentalmente en torno a tres retos claros. Por un lado, encontramos el cumplimiento normativo, que impulsa la adopción de políticas y estándares enfocadas a disponer de información fiable.
Por otro, la adecuación al cambio en procesos de fusión y adquisición, tan al día en los últimos años, permitiendo que cuando estos se materializan, se pueda disponer de una visión única de los clientes, lo que automáticamente nos lleva al tercer reto, común en la gran mayoría de organizaciones, que es precisamente la generación de negocio a partir de esa visión única. Por la naturaleza del sector, los datos de clientes proceden de diversos canales y, gracias al MDM, esquivamos esos silos informacionales para obtener esa visión.
Por su parte, en cualquier administración pública, es evidente la importancia del MDM a la hora de tener una visión alineada de todas ellas, ya sea en cuanto a ciudadanos, empleados, turistas, inmigración, etc.
Precisamente, la Oficina del Dato, impulsada desde la Secretaría de Estado de Digitalización e IA, nace con el reto de dinamizar la compartición, la gestión y el uso de los datos a lo largo de los sectores productivos bajo lo que se denomina como economía del dato, y es ahí donde el MDM adquiere un papel fundamental.
Ejemplo de datos maestros
El ejemplo más común cuando hablamos de Datos Maestros, lo encontramos a nivel comercial en la obtención de la visión única del cliente, obteniendo los maestros de contactos, de clientes, de proveedores, etc. enfocados a poder llevar a cabo segmentaciones.
Sin embargo, para entender mejor la importancia del MDM, exponemos algunos ejemplos clave en el proceso de upstream, midstream y downstream comentado anteriormente en referencia al sector Oil & Gas:
La clasificación del petróleo: podrá realizarse según el contenido de azufre, según el origen geográfico o según la densidad. Cada uno de estas variables serán datos a gobernar y a asegurar que se informan correctamente en los sistemas transaccionales antes de liberarlos por las tuberías de los sistemas de información.
- El proceso de refino que identifica las características del producto refinado y que se define por la proporción de hidrocarburo mezclado con azufre, nitrógeno u oxígeno. Cada uno de los sensores que interviene en los procesos de refino forman parte de los elementos de datos maestros que requieren atención y análisis constante para monitorizar valores fuera de rango, ausencia de mediciones, etc.
- El volumen y el tipo de productos que se obtienen de una refinería: keroseno, combustibles diésel para uso particular o industrial, las parafinas, los lubricantes, el petróleo coke o el utilizado para asfaltar. Los códigos de producto, las cantidades obtenidas, los volúmenes producidos, vendidos y almacenados, etc. son datos maestros.
- Los datos utilizados por los ingenieros de las plantas, los laboratorios y en los procesos de controlde la refinería incluyen los valores de los sensores, la información histórica, las simulaciones para optimizar producción, la caracterización de los tanques, etc. En todo este proceso emergen datos clave para construir datos maestros.
