{"id":94976,"date":"2021-08-26T13:30:00","date_gmt":"2021-08-26T11:30:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=94976"},"modified":"2022-05-01T09:55:59","modified_gmt":"2022-05-01T07:55:59","slug":"el-modelo-se-hace-realidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/el-modelo-se-hace-realidad\/","title":{"rendered":"El modelo se hace realidad"},"content":{"rendered":"
Recomendamos no empezar con todos los dominios de datos maestros -clientes, proveedores, material, socios comerciales, etc.- sino s\u00f3lo con un dominio para empezar. Hay varias opciones para la selecci\u00f3n. Puede abordar primero el dominio con mayores problemas de calidad o el que sea m\u00e1s importante para la empresa o prometa un \u00e9xito m\u00e1s r\u00e1pido. Se trata de una decisi\u00f3n individual. Despu\u00e9s de empezar con un dominio, se ampl\u00edan los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n
Gobernanza de datos y optimizaci\u00f3n de procesos<\/h3>\n\n\n\n
El tema de la excelencia de los datos maestros no es principalmente tecnol\u00f3gico y, por tanto, no es puramente una cuesti\u00f3n de TI. En las empresas, debe ser impulsado conjuntamente por los departamentos especializados y los de TI. Nuestra experiencia ha demostrado que los factores de \u00e9xito de los modelos operativos de MDM incluyen el apoyo de la direcci\u00f3n, una gobernanza de datos estructurada y espec\u00edfica y la optimizaci\u00f3n de los procesos. <\/p>\n\n\n\n
S\u00f3lo as\u00ed se garantiza que todos los empleados comprendan la importancia de una alta calidad de los datos maestros para el desarrollo del negocio y de los costes. Las directrices internas de la empresa para el tratamiento de los datos son absolutamente esenciales.<\/p>\n\n\n\n
La gobernanza de datos define normas, procesos y responsabilidades estandarizados para la introducci\u00f3n, publicaci\u00f3n y mantenimiento de datos, as\u00ed como indicadores clave de rendimiento (KPI) de la calidad de los datos. No s\u00f3lo hay que tener en cuenta los procesos centrales de la empresa, como compras, producci\u00f3n o ventas. Tambi\u00e9n deben optimizarse los procesos de datos maestros relacionados con la creaci\u00f3n, el mantenimiento o la supresi\u00f3n de datos. <\/p>\n\n\n\n
Un modelo operativo MDM invade estructuras, procesos y \"territorios\" tradicionales. La gesti\u00f3n del cambio es, por tanto, uno de los factores de \u00e9xito para convertir a los afectados en participantes y \"llevarlos con ellos\" al nuevo mundo. Por \u00faltimo, una soluci\u00f3n inform\u00e1tica profesional s\u00f3lo puede ofrecer apoyo. El apoyo inform\u00e1tico s\u00f3lo puede prestarse una vez que se han definido claramente los procesos y las autorizaciones para el mantenimiento y la aprobaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n\n\n\n
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SPoT de zetVisions <\/span><\/h3>\n\n\n\n
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Multidominio inteligente Gesti\u00f3n de datos maestros<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Una base de datos central para todos los dominios de datos maestros<\/li>
Gobernanza clara de los datos<\/li>
Mejora de la calidad de los datos<\/li>
Reducci\u00f3n de las fuentes de error mediante el mantenimiento automatizado de los datos<\/li>
Interfaces de usuario personalizadas <\/li>
Personalizaci\u00f3n de los modelos de datos<\/li>
Transferencia flexible de datos a sistemas SAP y externos<\/li><\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n
Independientemente de nuestra recomendaci\u00f3n de empezar con un dominio, las empresas deber\u00edan utilizar una soluci\u00f3n MDM multidominio. Se trata de una soluci\u00f3n de datos maestros que abarca varios dominios de datos maestros y centraliza toda la gesti\u00f3n de datos maestros en una sola plataforma. <\/p>\n\n\n\n
Esto abre nuevas perspectivas en el proceso empresarial. Las correlaciones e interacciones en toda la empresa se hacen visibles y, por tanto, a menudo ofrecen un potencial considerable para ahorrar tiempo y costes. De este modo, un MDM multidominio crea \"una verdad\" para diferentes dominios de datos maestros en todo el proceso empresarial.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de la gesti\u00f3n integrada de datos en toda la empresa, los sistemas MDM multidominio con reglas de calidad de datos y procesos de ciclo de vida tambi\u00e9n pueden apoyar la gobernanza de datos, es decir, condiciones marco, flujos de trabajo y responsabilidades estandarizados y vinculantes para la manipulaci\u00f3n, el mantenimiento y la distribuci\u00f3n de datos. Cuando se utilizan varios silos de datos unidominio, resulta naturalmente dif\u00edcil garantizar el cumplimiento de las normas definidas en toda la empresa. <\/p>\n\n\n\n
Por el contrario, si s\u00f3lo hay una fuente de datos maestros, los usuarios tienen mucha menos autonom\u00eda para elaborar definiciones y reglas para los datos, ya que la arquitectura de datos entre dominios es vinculante y transparente. El resultado: principios de gobernanza eficaces y colaboraci\u00f3n interfuncional entre departamentos. Ambas cosas juntas redundan en una mayor eficacia de los procesos y una mejor asignaci\u00f3n de los recursos.<\/p>\n\n\n\n
Haga preguntas<\/h3>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de tener en cuenta los factores de \u00e9xito descritos, es importante plantearse primero las preguntas adecuadas. La experiencia de numerosos proyectos con clientes nos lo ha demostrado. Entre ellas figuran las siguientes preguntas: \u00bfQu\u00e9 significan los datos maestros en nuestro contexto? \u00bfC\u00f3mo se definen estos datos maestros? \u00bfQu\u00e9 datos maestros deben armonizarse y cu\u00e1les deben transferirse inicialmente? \u00bfQu\u00e9 son datos maestros globales o locales? \u00bfQu\u00e9 solapamientos existen entre estos datos maestros y los conjuntos de datos existentes? \u00bfC\u00f3mo deben ser los procesos de destino? \u00bfQu\u00e9 sistemas deben conectarse? <\/p>\n\n\n\n
En consecuencia, la respuesta a estas preguntas mediante la implantaci\u00f3n de una soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de datos maestros permite apoyar la gobernanza de los datos. Como todos los sistemas utilizan la misma versi\u00f3n de los datos maestros, la calidad de los datos mejora \"autom\u00e1ticamente\" y los datos \"correctos\" est\u00e1n siempre disponibles a diario. Los procesos \u00e1giles sin entrada de datos manual y redundante en los distintos sistemas -y el esfuerzo de coordinaci\u00f3n asociado entre departamentos- reducen la complejidad y recortan los costes.<\/p>\n\n\n\n
Procesos de inversi\u00f3n y cambio<\/h3>\n\n\n\n
Bas\u00e1ndose en los procesos y directrices de gobernanza de datos definidos en el modelo operativo MDE, los procesos de creaci\u00f3n y modificaci\u00f3n necesarios se dise\u00f1an como parte del proyecto de implantaci\u00f3n de la soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de datos maestros. Los procesos basados en flujos de trabajo se utilizan, por un lado, para garantizar la gobernanza de los datos y, por otro, para asegurar una colaboraci\u00f3n interdepartamental fluida a la hora de crear o modificar un registro maestro en varios departamentos o sistemas. Esto significa que tambi\u00e9n pueden vincular procesos entre distintos sistemas m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites de \u00e9stos.<\/p>\n\n\n\n
En una empresa internacional especializada en la fabricaci\u00f3n de vidrio y vitrocer\u00e1mica que utiliza zetVisions SPoT para el proceso de creaci\u00f3n de productos configurables, los datos del cliente y la consulta individual del producto se registran inicialmente en el sistema CRM. <\/p>\n\n\n\n
A partir de ah\u00ed, los datos b\u00e1sicos se transfieren a zetVisions SPoT, donde se introducen previamente como material configurable de SAP. Una vez completados todos los datos requeridos por el sistema ERP a trav\u00e9s de departamentos como producci\u00f3n y gesti\u00f3n de productos, el registro de datos maestros se transfiere al sistema SAP.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, la transferencia de datos a trav\u00e9s de interfaces preconfiguradas no se limita al mundo SAP. En otro ejemplo de aplicaci\u00f3n, los datos de los concesionarios registrados en el sistema SPoT de un fabricante de motocicletas y coches deportivos (por ejemplo, nombres y direcciones) se transfieren a un sistema de gesti\u00f3n de contenidos para que los clientes puedan buscar concesionarios en el sitio web de la empresa. <\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, los procesos garantizan la transparencia necesaria en cuanto al estado de la consulta hasta que se libera un registro maestro, ya que la consulta se desglosa en pasos de proceso individuales y los mecanismos de flujo de trabajo permiten ver en todo momento en qu\u00e9 fase se encuentra el proceso.<\/p>\n\n\n\n
El modelo operativo de un sistema MDM tambi\u00e9n incluye la integraci\u00f3n de servicios externos que permiten comprobar la integridad y coherencia de los datos maestros. Ejemplos de ello son: la comprobaci\u00f3n del n\u00famero de identificaci\u00f3n a efectos del IVA, la comprobaci\u00f3n de direcciones y la comprobaci\u00f3n de la lista de embargos. Estas comprobaciones pueden integrarse a trav\u00e9s de un servicio web. <\/p>\n\n\n\n
Un proyecto de implantaci\u00f3n suele desarrollarse en varias fases, cada una de las cuales se completa con un hito antes de que comience la siguiente. En la fase de preparaci\u00f3n del proyecto se determina su alcance y se elabora un plan detallado. Una reuni\u00f3n inicial, que incluye la formaci\u00f3n del equipo, re\u00fane a todos los participantes. <\/p>\n\n\n\n
En la siguiente fase de concepci\u00f3n de objetivos, que sienta las bases para el \u00e9xito de un proyecto de datos maestros y es, por tanto, la fase m\u00e1s importante, se definen los objetivos individuales en talleres y debates; adem\u00e1s, se desarrolla un concepto basado en las necesidades para el mapeo apoyado por TI de los aspectos de gobierno de datos espec\u00edficos de la empresa, las autorizaciones y los procesos asociados. En esta fase tambi\u00e9n deben definirse los modelos de datos y las interfaces.<\/p>\n\n\n\n
Decidir qu\u00e9 datos maestros deben gestionarse en el sistema central tambi\u00e9n forma parte de esta fase. Al mismo tiempo, se instala el sistema MDM en el entorno del sistema. En la fase de implementaci\u00f3n posterior se ponen en pr\u00e1ctica los conceptos especializados individuales creados por zetVisions. <\/p>\n\n\n\n
Si es necesario, aqu\u00ed tambi\u00e9n se puede preparar una transferencia inicial de datos a la herramienta MDM. Tambi\u00e9n existe la oportunidad de probar ampliamente los ajustes o personalizaciones del nuevo sistema. Durante la preparaci\u00f3n de la producci\u00f3n, zetVisions ofrece apoyo en la planificaci\u00f3n de la puesta en marcha. Esta fase tambi\u00e9n incluye la formaci\u00f3n del personal. No s\u00f3lo deben ser capaces de manejar el sistema, sino tambi\u00e9n de realizar ajustes en el mismo (personalizaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n
Supervisar y optimizar<\/h3>\n\n\n\n
La calidad de los datos puede controlarse mediante el Analizador de Calidad de Datos (DQA) de zetVisions SPoT, una herramienta flexible para analizar y controlar la calidad de los datos en SPoT. El DQA puede utilizarse para crear KPI y puntuaciones de calidad para medir la calidad de los datos o la consecuci\u00f3n de objetivos individuales de calidad de datos, cada uno de los cuales puede ponderarse de forma diferente. Los objetivos de calidad de los datos se analizan durante periodos de tiempo libremente definibles en forma gr\u00e1fica y tabular en cuadros de mando de calidad de los datos.<\/p>\n\n\n\n
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Las cinco fases de un proyecto MDM<\/span><\/h3>\n\n\n\n
Fase de preparaci\u00f3n del proyecto: especificaci\u00f3n del alcance del proyecto, creaci\u00f3n del plan del proyecto, reuni\u00f3n inicial con formaci\u00f3n incluida.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Fase de concepto objetivo: Definici\u00f3n de objetivos individuales en talleres y debates. Desarrollo de un concepto personalizado para el mapeo asistido por TI de los aspectos de gobierno de datos espec\u00edficos de la empresa y los procesos asociados, instalaci\u00f3n de la soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de datos maestros en el entorno de sistemas del cliente.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Fase de aplicaci\u00f3n: aplicaci\u00f3n de los conceptos t\u00e9cnicos, personalizaci\u00f3n de los modelos de datos y procesos, preparaci\u00f3n de la transferencia inicial de datos si es necesario, pruebas exhaustivas y aceptaci\u00f3n.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Preparaci\u00f3n de la producci\u00f3n: apoyo en la planificaci\u00f3n de la puesta en marcha, formaci\u00f3n del personal.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Fase de puesta en marcha: aceptaci\u00f3n final del proyecto, puesta en marcha del sistema (incluido el despliegue), traspaso del proyecto al servicio de asistencia y a la base SAP local.<\/li><\/ul>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<\/a><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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