No es un fin en sí mismo

Muchas empresas tienen problemas con la calidad de sus datos maestros. Dado que una mala calidad de los datos puede perjudicar los procesos empresariales, dar lugar a decisiones incorrectas y dificultar el cumplimiento de las leyes y directrices (compliance), se aconseja regularmente a las empresas que establezcan un sistema profesional de gestión de datos maestros.

Por supuesto, esto cuesta dinero y, por tanto, plantea la cuestión del rendimiento de la inversión. El éxito de la gestión de datos maestros en relación con el capital invertido no es tan fácil de responder en cifras "duras", pero hay valores empíricos de proyectos y evaluaciones de los implicados en el proceso que permiten hacer afirmaciones sobre el rendimiento de la inversión.

Veamos primero los problemas típicos a los que se enfrentan las empresas. La creación de datos maestros de clientes y proveedores suele ser un proceso largo, y las interrupciones de medios en los procesos son la norma más que la excepción.

La elevada tasa de errores en la creación y el mantenimiento de los datos da lugar a frecuentes cambios, sobre todo en los datos de direcciones y bancarios. A menudo no se realiza una comprobación por duplicado. Al faltar regularmente una visión de conjunto de los "grupos de proveedores" y "grupos de clientes", se debilita la posición negociadora en compras y ventas. La mala calidad de los datos provoca envíos incorrectos y devoluciones (mailings, facturas, etc.).

En el caso de los datos maestros de material, el mero hecho de que un registro de datos maestros de material en SAP MM (Maestro de materiales) pueda tener hasta 1000 campos individuales supone un reto especial. Por supuesto, no siempre se ocupan 1000 campos, sino que pueden ocuparse entre 150 y 200 (según la empresa y el material).

Además de los datos maestros globales, que son los mismos para todos, existen datos dependientes de la planta que aumentan la cantidad de datos. Además, en el proceso de datos maestros de materiales intervienen muchos departamentos (compras, ventas, programación, etc.). Esto significa que hay un gran número de personas implicadas en el proceso y que la comunicación y la coordinación requieren mucho tiempo, sin un sistema de datos maestros y sin una gobernanza de los datos.

Muchas empresas también permiten que cientos de "usuarios ocasionales" creen datos maestros de materiales; para ellos, la creación y el mantenimiento son extensos y confusos. Por ello, la gestión profesional de datos maestros pretende reducir el número de usuarios y, por tanto, también el número de posibles fuentes de error. Con la gestión de datos maestros se intenta autorizar de forma más selectiva y permitir así quién crea, enriquece, modifica y libera los datos maestros en absoluto.

Un examen más detallado de los costes de la mala calidad de los datos y de las consecuencias de los largos plazos de creación de datos maestros deja claro dónde están los "tornillos de ajuste" y qué potencial alberga la gestión de datos maestros.

Costes de la mala calidad de los datos

La experiencia demuestra que casi ninguna empresa es capaz de demostrar los costes de la mala calidad de los datos con hechos concretos, es decir, con cifras. Lo que sí saben es que los datos maestros incorrectos de clientes y proveedores generan costes por entregas y pedidos erróneos, gastos de correo y mano de obra por envíos devueltos y una gran carga de trabajo para corregir errores.

Además, a menudo no tienen una visión de conjunto del volumen de pedidos a un mismo proveedor, lo que se traduce en precios excesivamente elevados en las compras. Unos datos maestros de material inadecuados generan costes, por ejemplo, a través de partidas de factura infravaloradas debido a listas de piezas incorrectas y costes logísticos excesivos debido a pesos incorrectos. El aumento de las reclamaciones por entregas incorrectas, pedidos de material erróneos y paradas de producción por falta de materiales son otros generadores de costes.

Los largos plazos de creación de datos maestros de clientes y proveedores provocan retrasos en los pedidos, y cuando se crean datos maestros de materiales, retrasan la salida al mercado. Si una empresa no sabe cuándo un material está "listo" en el sistema para iniciar la producción, el lanzamiento al mercado se retrasará en última instancia. Independientemente del ámbito de los datos maestros, los largos tiempos de ejecución de los procesos provocan retrasos en las entregas si un producto no puede pedirse a tiempo.

A esto se añade la insatisfacción de los empleados si no saben cuándo estará listo "su" material para seguir trabajando, o si tienen que corregir errores constantemente; la productividad de los empleados disminuye. Por último, la insatisfacción del cliente amenaza si no se puede afirmar con certeza cuándo se entregará lo que no se sabe en qué punto se encuentra el proceso empresarial.

En principio, la gestión de datos maestros crea valor añadido a dos niveles: por un lado, en las áreas administrativas, por ejemplo, a través de procesos de mantenimiento de datos maestros o proyectos informáticos más eficientes; por otro, mediante una mayor transparencia en las áreas operativas y, por tanto, una mejor capacidad de control, convirtiendo los datos en conocimiento en valor.

Las ventajas en el contexto de los procesos de mantenimiento de datos maestros y los proyectos de TI pueden verse, entre otras cosas, en la reducción del esfuerzo necesario para la búsqueda de datos, la disminución del trabajo de coordinación interna y la eliminación del trabajo duplicado para los cambios de datos o las entradas iniciales. Además, los datos maestros limpios constituyen la base de opciones de automatización escalables y reducen el esfuerzo necesario para las migraciones, como las conversiones a S/4 Hana.

Las ventajas de la MDM en los ámbitos administrativo y operativo, así como para el cumplimiento de las normativas, aumentan en última instancia la competitividad de las empresas. La buena calidad de los datos también garantiza la satisfacción de clientes, proveedores y empleados.

Retorno de la inversión

Si se quieren expresar en cifras los beneficios de la gestión de datos maestros, hay que basarse en valores empíricos. Los principales factores que influyen en el retorno de la inversión, tanto para los datos maestros de clientes y proveedores como para los de materiales, son el número de sistemas y actualizaciones de datos maestros, la duración de los tiempos de procesamiento y el esfuerzo de coordinación manual, así como los costes de seguimiento de datos incorrectos y duplicados. En el caso de los datos maestros de materiales, también se tiene en cuenta el número de centros de producción con vistas maestras de materiales específicas de cada planta.

Quienes participan en proyectos de gestión de datos maestros estiman que una herramienta MDM puede reducir los tiempos de procesamiento o rendimiento hasta en un 50%. A ello contribuye un esfuerzo de coordinación significativamente menor.

Una salida al mercado más rápida es difícil de especificar con exactitud, pero el siguiente ejemplo da una idea del potencial: Si una empresa informa de que tarda 70 días en crear por completo un nuevo material en el sistema y se extrapola esto al número de piezas que se instalan en un producto, se obtiene una idea de lo que se puede conseguir con un sistema que reduzca el tiempo de creación del material de 70 días a unos pocos días (por ejemplo, de dos a tres días en un caso concreto).

Otro valor empírico afirma que los costes de error causados por la intransparencia de los procesos pueden reducirse entre un 80 y un 90%. La razón: la gestión de datos maestros garantiza una transparencia total a lo largo de toda la cadena de procesos, de modo que siempre se sabe en qué punto se encuentra el proceso de datos maestros. Según las estimaciones, el 53% de los datos pueden encontrarse más rápida y fácilmente. Además de la cuestión del ROI de la gestión de datos maestros, KPMG ofrece las siguientes cifras sobre indicadores empresariales específicos:

Reducción de entre un tres y un ocho por ciento de la duración del ciclo del proceso: menor esfuerzo de búsqueda de datos, menor esfuerzo de conciliación de datos, sin duplicación de la introducción de datos, menor necesidad de coordinación, posibilidades de automatización del proceso.

Reducción del gasto entre un dos y un cinco por ciento: agrupación eficaz de los volúmenes de compra, mejor posición negociadora en las compras, estructura de acreedores y árboles genealógicos analizables; mejor gestión de los grupos de productos para saber qué se compra a quién; información para evaluar a los proveedores; incorporación más rápida de los proveedores si se ha implantado el proceso de datos maestros.

Entre un cuatro y un siete por ciento menos de costes de proyectos informáticos: menor esfuerzo de migración de datos, ya que se producen menos problemas durante las actividades de M y A o la armonización de sistemas, porque los datos entran primero en el ERP a través del sistema de datos maestros; menor esfuerzo de limpieza de datos; menor complejidad del sistema, porque un sistema de datos maestros transfiere los datos maestros; y menor esfuerzo de mantenimiento.

Mejora del crecimiento de las ventas entre un 1% y un 2%: mejor posición negociadora, condiciones de precios transparentes y estandarizadas, datos maestros de clientes y árboles genealógicos analizables, mejor identificación del potencial de venta cruzada.

Entre un cinco y un diez por ciento menos de capital circulante: gestión eficaz del almacén y menores costes de inventario si, por ejemplo, se sabe que diez materiales con sólo una ligera desviación en los datos maestros son en realidad un solo material y, en consecuencia, sólo es necesario mantener las existencias necesarias para un material (menos doble almacenamiento); mejor verificación de las facturas, gestión eficaz de los ingresos y las cuentas por cobrar.

Además de estos beneficios cuantitativos de la gestión de datos maestros, KPMG también cita una serie de ventajas cualitativas. Entre ellas, la reducción de los riesgos debido a la disminución de las violaciones de la protección de datos, la reducción de los riesgos en materia de aduanas e impuestos (cumplimiento) y la reducción de los riesgos de crédito. La gestión de datos maestros no sólo ofrece ventajas para la analítica, sino que también es esencial.

Cualquiera que ofrezca mantenimiento predictivo, por ejemplo, debe tener ya sus datos maestros bajo control para poder encontrar el objeto que actualmente está informando de una necesidad de mantenimiento. KPMG ve otras ventajas en la realización del potencial de automatización si se sabe lo que puede derivarse de los datos maestros y en una mejora de la reputación gracias a unas entregas sin problemas, menos reclamaciones y un enfoque correcto del cliente.

Conclusión

La gestión de datos maestros no es un fin en sí mismo, sino que influye directa e indirectamente en el valor de la empresa y puede convertirse en un factor competitivo diferenciador. Esto se aplica en particular a los modelos de negocio nuevos o modificados, como la incorporación de áreas de negocio centradas en los servicios a los modelos de negocio tradicionales.