Excelencia en datos maestros

La importancia de la gestión de datos maestros ha cambiado, sobre todo en vista de los requisitos que impone el avance de la digitalización, afirma Andreas Stock, de zetVisions, al comienzo de la entrevista de E-3. "En pocas palabras: MDM se ha vuelto aún más importante. Desde que los datos se recopilaron, almacenaron y procesaron por primera vez, la calidad de los datos ha sido un problema constante en el mundo empresarial. Así que el tema no es nuevo. Lo que sí es nuevo en los últimos años es que los datos se están convirtiendo cada vez más en el centro de interés de las empresas ante los requisitos de la transformación digital."

Según el Informe de Investigación de DataIQ, un tercio de las empresas encuestadas afirma que la calidad de los datos es fundamental para el éxito de su transformación digital, y el 54% la considera uno de los componentes básicos. Mientras que el 87% de las empresas entiende que la calidad de los datos es un componente fundamental o significativo para el éxito de su transformación digital, al mismo tiempo el 68% está muy de acuerdo o de acuerdo con la afirmación de que una mala calidad de los datos tiene un impacto negativo en la transformación digital.

"En la era digital, en la que los datos se consideran cada vez más un factor de producción, la presión para proporcionar datos de alta calidad de forma permanente es cada vez mayor", subraya Andreas Stock. El responsable de zetVisions explica que solo hay que recordar una secuencia de los crecientes retos que plantea la calidad de los datos para desarrollar el necesario "sentido de la urgencia": "En los entornos basados en datos, los datos incorrectos conducen a información incorrecta y, por tanto, a decisiones incorrectas."

Según el investigador de mercado BARC, también hay aspectos que obligan a la organización a garantizar la fiabilidad de los datos. Entre ellos figura la necesidad de reaccionar con flexibilidad a los cambios dinámicos de los requisitos del mercado con transacciones.

Una gestión eficaz de los datos maestros podría ser el factor decisivo para minimizar los costes de integración. Además, cada vez se requieren más análisis interdepartamentales de los registros de datos integrados. Andreas Stock añade: "Las empresas basadas en datos, en particular, dependen de datos maestros de calidad garantizada para optimizar sus procesos empresariales y desarrollar nuevos servicios y productos basados en datos."

Jan Richter, de KPMG, considera que los mayores retos para el éxito de la MDM se encuentran en los aspectos organizativos de las estructuras corporativas. "Los cambios organizativos son difíciles y los empleados se resisten a abandonar rutinas que han llegado a amar, aunque sean ineficaces."Richter considera que la construcción técnica de las empresas es el segundo reto: "Cuanto mayor sea la organización, mayor será el número de sistemas y flujos de datos."

En tercer lugar, se refiere a los procesos de gestión empresarial: "Si la organización está dispuesta a aceptar el cambio técnico, los procesos pueden ajustarse para reflejar la nueva realidad. Yo consideraría que este reto es posterior e independiente de los otros dos, y no al mismo nivel. La razón es que la experiencia ha demostrado que se llega rápidamente a un acuerdo sobre cuestiones generales como la importancia estratégica y para qué deben utilizarse los datos maestros. Un enfoque sistemático permite a menudo definir rápidamente una imagen cualitativa del objetivo."

Los procesos de mantenimiento estándar probados, así como las funciones y perfiles estándar, ayudan a establecer una organización MDE preparada para el futuro con estructuras de gobernanza eficaces. "El principal reto es el proyecto de conversión", subraya Jan Richter. "En primer lugar, es importante comprender en grado suficiente quién participa en los procesos de MDM, cuáles son los requisitos específicos de la unidad de negocio correspondiente y dónde hay desviaciones de la norma previamente definida, y por qué. Por supuesto, es un reto adicional acompañar la transformación a nivel de grupo en lugar de a nivel de unidad de negocio. Esto se debe a que a menudo es necesario comprender en detalle cuál será el impacto si MDM se cambia de un día para otro y predecir cómo reaccionarán los usuarios si, por ejemplo, un determinado campo ya no se puede utilizar de la forma tradicional."

En lenguaje llano, según Richter, responsable de KPMG, esto significa: ¿Dónde se almacenará determinada información en el futuro, qué impacto tendrá el cambio en los sistemas y procesos anteriores y posteriores? El éxito de la MDM incluye siempre una amplia formación de todos los empleados afectados.

Y es que la Excelencia de los Datos Maestros va mucho más allá de la gestión de las estructuras de datos dentro de un sistema ERP, como ha demostrado el último estudio de la VDMA (Federación Alemana de Ingeniería): la digitalización de los procesos y el uso específico de los sistemas de aplicaciones operativas representan una medida clave para optimizar las medidas de ventas y garantizar una mayor fidelidad de los clientes.

El estudio actual muestra que el mayor reto para las empresas en este contexto es, con diferencia, el mantenimiento de los datos para garantizar un alto nivel de calidad de los mismos: el 84% de los participantes en la encuesta califican de elevado el esfuerzo asociado a la introducción, búsqueda y mantenimiento de los datos.

Este aspecto es especialmente relevante, ya que el mantenimiento de los datos repercute directamente en su calidad y en la facilidad de uso de las soluciones informáticas. "Aquí
Aquí es donde las empresas deben empezar, porque el uso eficiente de los sistemas sólo puede garantizarse con una alta calidad de los datos.", afirma el profesor Claus Oetter, Director General de Software y Digitalización de la VDMA.

La solución al problema se llama Excelencia de Datos Maestros. Jan Richter: "La Excelencia en Datos Maestros describe un enfoque probado y holístico y consta de las cinco dimensiones siguientes: en primer lugar, visión, estrategia y métricas; en segundo lugar, gobernanza de datos; en tercer lugar, modelo de datos; en cuarto lugar, procesos y, por último, en quinto lugar, infraestructura tecnológica".."

Y en la entrevista de E-3, Andreas Stock añade: "Quizás la diferencia decisiva es que la oferta conjunta de KPMG y zetVisions sobre Excelencia de Datos Maestros no es sólo una solución de software, sino una gama ampliada de servicios relacionados con la gestión de datos maestros. Empezando por el análisis, la definición y la implementación de los procesos, pasando por la configuración de la herramienta de software y la posterior gestión de cambios, así como las directrices para la planificación, el control y el suministro de datos -gobierno de datos-, los socios ofrecen un servicio integral para la gestión de datos maestros."

Las ofertas de MDM parecen existir por doquier, con un número infinito de especializaciones. ¿Existen aquí clasificaciones y especializaciones? "Las ofertas de MDM pueden clasificarse según sean soluciones monodominio o multidominio", responde Andreas Stock. Según Aberdeen Group, la característica más definitoria de las empresas líderes en MDM es su capacidad para gestionar múltiples dominios de datos simultáneamente.

El MDM multidominio mejora la eficiencia de los datos de varias maneras: en primer lugar, la precisión de los datos es un 8,7% y la exhaustividad es un 11,9% mejor que con el MDM no multidominio. "Sin embargo, las ventajas del MDM multidominio se hacen aún más evidentes cuando se trata de los criterios de tiempo hasta la información y precisión de las decisiones, que son importantes sobre todo para un BI eficaz.", explica el director de zetVisions, Stock. Cuando se utiliza MDM multidominio, el 64% observa mejoras en el tiempo de obtención de información, frente a solo el 35% con MDM no multidominio.

Las empresas con una sola versión de la "verdad" y un registro maestro de datos para cada dominio clave dedican menos tiempo a buscar información o a confirmar la fiabilidad de los datos existentes y más a los análisis pertinentes. "El MDM multidominio centraliza toda la gestión de datos maestros. Todos los datos relevantes, desde las compras hasta las ventas, convergen en un sistema centralizado. Esto permite crear un registro de oro para clientes, productos y proveedores, por ejemplo, y reconocer las conexiones y correlaciones entre estos dominios.", Andreas Stock describe los retos.

La gestión de datos maestros es una disciplina en sí misma y el objetivo de la MDM es conseguir un registro de oro. "Se trata de tener un único punto de verdad", afirma Andreas Stock y explica que no se trata de datos maestros dispersos en varios silos por toda la organización y que a veces muestran más, a veces menos desviaciones.

"A menudo se trata de pequeñas cosas que causan confusión, exigen trabajo adicional, ralentizan los procesos y generan costes", Andreas Stock lo sabe por numerosos proyectos de clientes que han tenido éxito. La cuestión de si un cliente se llama "Bianca Peterhans" o "Bianca Hanspeter" es tan importante como si la dirección es "Osterbekstr. 90" o "90c". Hay numerosos ejemplos de esto para todas las categorías de datos maestros. "Los costes de la mala calidad de los datos son considerables", advierte el gestor de zetVisions.

La excelencia de los datos maestros hace visibles las correlaciones e interacciones en toda la empresa y, como resultado, suele generar un ahorro potencial considerable en términos de tiempo y costes. Por otro lado, se genera información crítica para la toma de decisiones empresariales. La eficacia en la toma de decisiones es una ventaja importante del mencionado enfoque multidominio de la gestión de datos maestros. Esto lo convierte en una garantía clave de éxito cuando se trata de basar las decisiones en hechos y tomar mejores decisiones a través del BI.

En lo que respecta al momento adecuado para iniciar la gestión de datos maestros, Jan Richter de KPMG afirma: "Como en la escuela, cualquier momento es bueno para hacer los deberes. En la práctica, conviene aprovechar el impulso externo, como en la escuela. En el contexto del MDE, este impulso es el de un proyecto de transformación, por ejemplo, la transformación del S/4, u otras iniciativas de digitalización relacionadas con los datos maestros, como la previsión predictiva y la planificación predictiva. En la práctica, observamos los siguientes tres factores desencadenantes en particular que favorecen una iniciativa de MDC: en primer lugar, la constatación de que la calidad actual de los datos conlleva elevados costes de oportunidad, por ejemplo, debido a la pérdida de oportunidades de negocio. A menudo, los procesos de mantenimiento de datos son sencillamente ineficaces y, por tanto, costosos debido a las tareas de reelaboración y limpieza."

Básicamente, se puede resumir que en cuanto la cantidad de datos y el número de sistemas afectados alcanzan cierta masa, los efectos ya no pueden captarse simultáneamente.

Según Jan Richter, la respuesta de alto nivel es: "En cuanto determinados datos -por ejemplo, el nombre de un producto, el número de un cliente o la dirección de un proveedor- se utilizan en varios sistemas pero no se introducen de forma centralizada, es decir, no siempre por la misma persona, y/o se introducen en sistemas diferentes, es sólo cuestión de tiempo que se produzca un importante caos de datos."

"El cambio a S/4 Hana no sustituye a un sistema de gestión de datos maestros", Andreas Stock lo sabe por su exitosa práctica profesional. "La sostenibilidad no puede lograrse únicamente mediante la armonización y consolidación de los sistemas ERP. Sobre todo cuando los datos se encuentran en un entorno de sistemas heterogéneo. A primera vista, esto puede parecer más fácil en un entorno de un solo ERP."Un estudio realizado por Omikron Data Quality hace unos años demostró que el objetivo y el estado real de la calidad de los datos en ERP distan mucho.

Según el estudio, sólo un tercio de los más de 200 usuarios de ERP encuestados afirmó que el estado real de la calidad de los datos cumple los requisitos de las aplicaciones empresariales. El 29% señaló ciertas desviaciones y el 39% de los encuestados incluso informó de discrepancias importantes.

"En este contexto, existe una tendencia a la armonización y consolidación en las empresas con el objetivo de reducir la complejidad, las fuentes de error y los costes y mejorar la calidad de los datos mediante un menor número de sistemas.", subraya Andreas Stock en la entrevista. Este objetivo se cree alcanzable con los proyectos One ERP.

One-ERP se refiere al plan para sustituir el heterogéneo panorama ERP por un único sistema ERP. Esto también puede ayudar a corto plazo, afirma Andreas Stock: "En cualquier caso, un sistema ERP es mejor para la calidad de los datos que muchos sistemas ERP, pero a medio y largo plazo faltan los procesos de validación y los controles de calidad de los datos, es decir, precisamente los aspectos que conforman una solución de gestión de datos maestros y que son necesarios para garantizar la calidad de los datos a largo plazo. Sin embargo, hay quien rehúye el gasto que supone una solución de este tipo."

Con MDM, los pasos de optimización de procesos son especialmente importantes, ya que una iniciativa de datos maestros implica automáticamente evaluar y adaptar los procesos empresariales, como subraya repetidamente Luka Mucic, CFO de SAP. Este análisis y consultoría de procesos requiere muchos recursos, porque sólo cuando los procesos están claros y todo el mundo sabe quién tiene la soberanía de los datos, quién mantiene qué datos, qué datos almacena quién, sólo entonces el software MDM entra en escena.

"En última instancia, sólo mapea lo que se había definido previamente en el lado de los procesos. Esto ilustra una diferencia clave entre un proyecto One ERP y una iniciativa de datos maestros: el segundo analiza los procesos existentes, los adapta al estado objetivo requerido y define procesos, reglas y normas para la gestión de datos; el primero consolida varios sistemas ERP en uno, pero generalmente deja los procesos tal como están y no define ninguna gobernanza de datos vinculante...", explica Andreas Stock.

A los clientes de SAP se les pide que piensen en términos de algoritmos y estructuras de datos. Cualquiera que se ocupe de la gestión de datos maestros reconocerá que One-ERP tiene muchas ventajas, pero la calidad sostenible de los datos no puede lograrse únicamente con la armonización de varios sistemas ERP.

"Esto requiere una solución MDM", subraya el director de zetVisions Stock, "que tiene en cuenta principalmente el aspecto de la gobernanza de datos. Si todavía no se ha realizado One-ERP y sigue existiendo un entorno ERP heterogéneo, se plantea la cuestión de si debe establecerse una solución MDM, ya que permite controlar todos los sistemas ERP existentes con respecto a los datos maestros normalizados."