¿Qué es MDM? ¿Qué consideraciones tener para implementar MDM? ¿Cómo implementar MDM? Relación de MDM en el área de Inteligencia de Negocios - BI Casos de Estudio

1. Universidad CENFOTEC
Maestría en Bases de Datos
Curso:
Diseño y Calidad de Datos
Proyecto:
Master Data Management
Estudiantes:
Carlos Altamirano
José Agustín Plá
Profesor:
Marco Hernández
San José, Julio 2015.

2. Tabla de Contenidos
1 ¿Qué es MDM? .....................................................................................................................................3
1.1 ¿Para qué sirve?............................................................................................................................3
1.1.1 Objetivos que se buscan al implementar MDM ...................................................................3
1.1.2 Problemas que MDM puede solucionar ...............................................................................4
1.2 ¿Quién lo usa?...............................................................................................................................4
2 Elementos básicos.................................................................................................................................5
2.1 Enfoques MDM .............................................................................................................................5
2.1.1 MDM Analítico ......................................................................................................................6
2.1.2 MDM Operacional.................................................................................................................7
3 Implementar un MDM..........................................................................................................................7
3.1 Mi empresa necesita MDM?.........................................................................................................9
3.2 Vender la idea al negocio............................................................................................................10
3.3 Decidir qué entidades de datos maestros administrar...............................................................12
3.4 Decidir esquema de gobierno.....................................................................................................14
3.5 Seleccionar enfoque MDM .........................................................................................................14
3.6 Seleccionar herramienta de software.........................................................................................15
4 Ejemplos prácticos del uso de MDM’s exitosos en el mercado..........................................................16
4.1 Caso Teradyne Hub Personas......................................................................................................16
4.1.1 ¿Cuál situación llevo a la empresa a implementar un MDM? ............................................16
4.1.2 ¿Cuáles fueron algunos de los beneficios para Terdayne al implementar MDM?.............17
4.2 Caso Ciudad de Moscow.............................................................................................................17
4.3 Caso POSCO................................................................................................................................17
5 Diseño e implementación generales de un MDM ..............................................................................18
5.1 Arquitectura del sistema MDM...................................................................................................19
5.2 Las 10 Reglas de Oro para Implementaciones de MDM.............................................................20
6 Ventajas y desventajas para el Negocio..............................................................................................21
7 Uso de los MDM en la inteligencia de Negocio ..................................................................................22
8 Conclusiones .......................................................................................................................................24
9 Bibliografía ..........................................................................................................................................25

3. ¿Qué es MDM?
MDM es el desarrollo y mantenimiento de las organizaciones requeridas, proceso y herramientas, para
garantizar que todo elemento de dato maestro…
– Sea capturado una vez, a tiempo, con precisión, complete, correcta y constantemente,
permitiendo así la calidad de datos maestros.
– Se almacena en una forma que garantiza la integridad y un único punto de referencia.
– Está a disposición para aquellos que lo necesitan, cuando lo necesiten, tanto interna como
externamente. Y como un único punto de referencia.
Según el glosario de Gartner, “es una disciplina de tecnología, donde el negocio y TI trabajan juntos para
asegurar la uniformidad, precisión, corresponsabilidad, coherencia semántica y rendición de cuentas de
los datos maestros comunes oficiales de la empresa. Los datos maestros son el conjunto coherente y
uniforme de identificadores y atributos extendidos que describe las entidades fundamentales de la
empresa como clientes, prospectos, ciudadanos, proveedores, sitios, jerarquías y plan de cuentas.”
(Gartner, s.f.)
Consiste en un conjunto de procesos y herramientas que define y gestiona de forma consistente las
entidades de datos no transaccionales de una organización. Busca, por lo tanto, recopilar, agregar,
identificar, asegurar la calidad y la persistencia y distribuir los datos de forma uniforme en dicho contexto.
(Curto, 2010)
Entre las dos anteriores definiciones, se concluye que MDM es la información que describe el núcleo del
negocio, con entidades tales como clientes, productos, locaciones, proveedores, entre otros. Los datos
maestros típicamente son datos No transaccionales, compartidos por diversas aplicaciones y estáticos por
naturaleza.
1.1 ¿Para qué sirve?
El MDM se utiliza debido a una necesidad, es por ello que a continuación se describen los objetivos y
problemas que el MDM pretende solventar.
1.1.1 Objetivos que se buscan al implementar MDM
 Mejorar la habilidad de una organización para ajustarse rápidamente a los requerimientos
cambiantes del negocio
 Mejorar la eficiencia operacional
 Mejorar procesos de negocio
 Aumentar la calidad de datos
 Mejorar la eficiencia en la administración de la información
 Habilitar una integración de datos más amplia y compleja
 Eliminar actividades de administración de datos redundantes
 Eliminar actividades de integración redundantes
 Mejorar la toma de decisiones

4. 1.1.2 Problemas que MDM puede solucionar
 Inhabilidad para reducir los costos de gestión de compras.
 Falta de interés de parte del proveedor para conocer de forma detallada al cliente y poder realizar
una oferta correcta que impacta negativamente la habilidad para crear relaciones largas y
rentables con el cliente.
 La falta de datos coherentes sumado a la mala gestión de los mismos, provoca que los datos no
lleguen a tiempo a las unidades estratégicas, lo que no permite anticipar las necesidades de
cambio en el negocio.
 Los silos de datos evitan compartir la información correcta con clientes, Partners, proveedores,
entre otros, lo que provoca inhabilidad para colaborar con los objetivos claves del negocio.
 Inhabilidad para modificar o diseñar nuevos procesos.
 Conexiones rígidas a las fuentes de datos Impide la innovación y diferenciación.
 Altos costos de integración con otros procesos “landscapes” heterogéneos.
 Falta de infraestructura tecnológica común
 Soluciones punto a punto con nuevas islas de información
1.2 ¿Quién lo usa?
Actualmente, la mayoría de organizaciones trabajan con grandes cantidades de datos (digitalizados o no).
Estos datos provienen de diferentes fuentes de origen y a través de diversos canales. En un mundo ideal,
los datos serían fiables y únicos. Ya sabemos que eso no pasa. La realidad impera y los datos presentan
dispersión en función del canal, la fuente y el problema se agrava con el paso del tiempo.
Como podemos imaginar este fenómeno afecta a muchos de los sistemas de información presentes en
una organización. A saber, Business Intelligence, CRM, ERP, PLM,…Y claro, empiezan a aparecer las
interfaces 1 a 1 entre aplicaciones para comunicarse los datos. No nos engañemos, a base de parches no
se soluciona el problema. Y al final la dictadura de la entropía prevalece, no queda otra que garbage-in
garbage out. (Alguacil, 2014)

5. 2 Elementos básicos
Los Elementos Básicos de un MDM, se sustentan en 3 razones primordiales:
Su enfoque es más amplio: Las únicas entidades importantes para administrar no son cliente y
producto, se necesita un enfoque que siendo flexible, abarque las otras entidades.
Enfocado en el proceso: Las soluciones enfocadas en TI, no han sido del todo efectivas. Las
organizaciones deben hacerse dueña de la data maestra y ser apoyadas por una herramienta
tecnológica.
Implementación incremental: Permite una implementación basada en quick-wins o éxitos tempranos
que ayuda a darle al proyecto momentum para que una implementación que inicie sobre una entidad
o área de negocio, se extienda a otras.
Comparación ente modelos para mejora en la calidad de datos.
*Ilustración se refiere a que la información es modificada en la fuente, lo que requiere un manejo de
comunicación más fuerte con los responsables de cada dominio implicado. En MDM, existe una
aproximación (analítica) no intrusiva. De los diferentes modelos expuestos en la presente tesis, se ha
elegido el enfoque MDM porque:
2.1 Enfoques MDM
Existen varias formas de implementar MDM, pero las 3 más populares son:
 Analítico
 Operacional
 Híbrido

6. Entre los dos primeros se ilustran y explican a continuación:
2.1.1 MDM Analítico
En el MDM analítico la bodega de datos (datawarehouse) toma los datos creados y mantenidos por MDM.
Es por esto que el MDM analítico es en algunos casos referido como “implementación pasiva de MDM”
Cuando se planea una implementación de MDM que tarda años, el MDM analítico es un candidato
importante para las primeras fases de implementación por varias razones:
 La implementación no es intrusiva pues las interfaces de usuario y los sistemas que estos usan no
cambian
 Los retos, riesgos y tiempos de implementación son relativamente bajos. No hay necesidad de
soportar la sincronización bidireccional
 El MDM analítico soporta una estrategia de quick-wins (éxitos tempranos), lo cual es crítico para
la primera fase de implementación de MDM para justificar la inversión y construir credibilidad
rápidamente.
Las anteriores razones explican porque muchas implementaciones empiezan con un MDM analítico, más
no necesariamente como el fin del proyecto.

7. La limitación más importante de este tipo de implementaciones es que no soluciona por completo el
problema de calidad de datos en los sistemas fuentes, dado que estos no reciben retroalimentación de la
bodega de datos sobre las operaciones que se realizaron sobre los datos.
2.1.2 MDM Operacional
Los dueños de los sistemas operacionales desean mantener control sobre cada registro en sus sistemas.
Consecuentemente, estos sistemas no pueden aceptar correcciones o modificaciones de datos desde el
sistema hub (sistema central MDM) en grandes cantidades de una sola vez. Estos sistemas se benefician
del HUB de datos cuando pueden buscar el HUB de datos antes de que un registro sea creado o editado
en el sistema fuente (capacidad de “Buscar antes de crear”). Este tipo de MDM es conocida como
implementación activa. Este tipo de implementación reduce el desgaste administrativo de los datos
redundantes, elimina duplicados e inconsistencias, facilita compartir la información a través de los
sistemas y aplicaciones empresariales y por último mejora la calidad de datos.
MDM operacional es una técnica poderosa que habilita la empresa para organizar sus datos maestros,
mantener continuamente una alta calidad de los datos y evitar proyectos continuos y recurrentes de
limpieza y depuración de datos que consumen recursos significativos. Los esfuerzos de depuración de
datos son frecuentemente ineficientes dado que no se enfocan en la causa raíz del problema.
3 Implementar un MDM
Se especifica el Flujo de procesos a ejecutar para implementar MDM en una empresa con más de un
sistema de información Detalle de las actividades a ejecutar en cada uno de los procesos.
Durante el desarrollo de las actividades de la guía se usarán algunas notaciones con íconos para destacar
puntos importantes, a continuación se presenta su significado:

9. 3.1 Mi empresa necesita MDM?
Ya el negocio conoce qué significa MDM, ahora es tiempo de implementarlo. Pero realmente su
empresa necesita MDM? Lo primero a tener en cuenta es que MDM no puede buscar un problema
para resolver. El problema debe existir y el negocio debe estar consiente de este problema.
A continuación las siguientes preguntas, puede ayudarse a descubrir los Problemas que hoy día su
organización enfrenta y que MDM puede ayudarle a resolver:
1. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de clientes?
2. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los productos?
3. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los proveedores?
4. ¿En cuántos sitios distintos almacena su compañía los datos de los empleados?
5. ¿Con qué frecuencia encuentra que los datos no coinciden entre los diferentes sistemas?
6. ¿Con qué frecuencia es necesario realizar alguna tarea para hacer coincidir datos entre sistemas
diferentes?
7. ¿Cuánto tiempo tarda su compañía en presentar un nuevo producto?
8. ¿Cuánto tiempo tarda el departamento de ventas en conocer los cambios llevados a cabo en los
productos?
9. ¿Dispone su compañía de los datos necesarios para cumplir con los últimos requisitos normativos?
10. ¿Qué porcentaje de datos de su compañía utilizan o pueden utilizar los responsables de la toma
de decisiones?
11. ¿Ha sentido inseguridad al presentar reportes temiendo que la información no esté correcta
debido a la administración de los datos?
12. ¿La calidad de sus datos suele ser cuestionable o pobre?

10. 13. ¿No sabe cómo un cambio en un dato maestro puede afectar otros datos? Y ¿cómo sincronizarlo
con otros sistemas?
3.2 Vender la idea al negocio
Administrar los datos maestros (MDM) tiene que ver más con el negocio, los procesos y las personas
que con la propia tecnología. Muchas empresas y proveedores de software para MDM, miran el tema
en términos técnicos, de seguro que MDM tiene varios retos tecnológicos, pero un enfoque como
este está condenado a fracasar. La verdadera responsabilidad de administrar los datos maestros debe
estar en las manos del negocio, no las de IT. Muchas organizaciones tienen dificultad para aceptar
este principio, dado que IT es asumido de ser el dueño de la “data” de la organización y el negocio es
reacio a tomar mucha responsabilidad en los temas de datos, pero dado que MDM posiblemente
implique cambiar procesos y un entendimiento profundo de los términos del negocio, el contexto y
la jerarquía de los datos, el negocio debe jugar un papel principal en cualquier iniciativa MDM desde
el principio.
MDM requiere más que el normal involucramiento del negocio. Requiere un compromiso persistente
y coherente de participación entre IT y el propio negocio Los proyectos MDM no son proyectos fáciles
de “vender” al negocio porque como se ha dicho anteriormente, requieren inversión en tiempo,
dinero y sobre todo, cambios en los procesos actuales de la empresa, lo que a su vez implica procesos
de gestión del cambio para cada uno de los integrantes y afectados por los procesos a modificar; lo
que es, tal vez, la parte más complicada. Por eso, un proyecto MDM NO es un proyecto de TI, donde
se compra una herramienta de Software y se capacitan unos cuantos usuarios para que lo usen. Un
proyecto MDM debe ser un proyecto que solucione un problema existente en el negocio y que alivie
un dolor, de manera que los resultados del proyecto se midan en términos de negocio y no

11. tecnológicos. Teniendo en cuenta lo anterior, el proyecto no debe ser vendido por TI, TI es el asesor
de la empresa en la solución de un problema de negocio, en el que posiblemente, MDM sea la
solución, el proyecto por tanto, debe surgir como parte del proceso de mejora del negocio mismo.
Para vender la idea al negocio puede apoyarse en el siguiente diagrama de flujo que le ayudará a
encontrar los datos que debe presentar para convencer al negocio de la importancia de gestionar los
datos maestros:

12. 3.3 Decidir qué entidades de datos maestros administrar
Si luego de responder a las preguntas de la sección 3.1, usted piensa que tiene varios de los problemas
que se presentaron allí, y obtuvo el visto bueno del negocio, el paso siguiente, es decidir qué
información va a administrar a través de MDM. Mientras la identificación de entidades de datos
maestros es bastante directa, no todos los datos que encajan en la definición de datos maestros
deberían ser manejados como tal. Se presenta a continuación un diagrama de flujo con algunas
actividades que se pueden tener en cuenta para tomar la decisión si una entidad deberá ser
administrada como datos maestros o no. Luego, del diagrama de flujo se amplían los conceptos que
proponen evaluar cada una de las actividades.

14. 3.4 Decidir esquema de gobierno
En este punto, es bueno pensar en que un proyecto de MDM necesita una oficina de gestión de
proyectos, también conocida por sus siglas OGP o PMO (del inglés project management office), que
es un departamento o grupo que define y mantiene estándares de procesos, generalmente
relacionados a la gestión de proyectos, dentro de una organización.
Este es tal vez el elemento más importante de la implementación porque en este punto se define la
logística MDM, es decir, quién será el líder, cuál es el papel del negocio frente a los datos y sus
compromisos, cuál es el papel de TI como líder, definir cómo se realiza la gestión del cambio, cómo
será la comunicación, como se tomarán las decisiones. El esquema de gobierno se debe definir
durante el proyecto de implementación, pero será usado y aplicado durante la operación diaria de la
organización.
3.5 Seleccionar enfoque MDM
Usted debe definir si cuál de los enfoque MDM va a tomar, si el enfoque Operativo o el enfoque
Analítico. Cuando se usan los datos maestros para reportes o análisis, el primer reto que se afronta es
administrar la historia de los datos maestros a través del tiempo. Dado que las bodegas de datos
administran y contienen datos históricos, normalmente es insuficiente mantener sólo el estado actual
de los datos maestros, pues al hacerlo así, se pierde el contexto histórico de las transacciones. Sin
embargo, es difícil capturar todos los cambios de los datos maestros y las relaciones a través del

15. tiempo y al mismo tiempo mantener una bodega de datos escalable y de alto desempeño. Se deberán
hacer algunas “renuncias” en el modelo de datos, su arquitectura y todos los procesos que la
soportan. Los datos operativos también podrían incluir alguna información histórica, pero no tanta
como se encuentra en un sistema analítico. Las soluciones operativas de MDM deben estar en
capacidad de responder a una gran cantidad de solicitudes de actualización y entrega de información
e incluir un componente de sincronización, especialmente si las transacciones se hacen en sistemas
distribuidos, además de soportar las iniciativas actuales o futuras de SOA.
3.6 Seleccionar herramienta de software
Investigando el portafolio de varios proveedores (Informática, IBM, Oracle, Hyperion, Microsoft, SAP,
Talend etc. ) y revisando las necesidades que resultan de la ejecución de los procesos MDM, se puede
entender que intentar hacer una buena comparativa de productos de integración y calidad de datos
es una tarea muy compleja, a no ser que se tenga los recursos de Gartner o Forrester para entender
la posición de cada uno de estos proveedores en el mercado, por eso se debe ser muy cautos a la hora
de analizar las comparativas que circulan por la red donde se pueden ver tablas donde comparan los
productos de IBM, Informática, Oracle, SAP, Talend y Pentaho, basados en siete u ocho parámetros
del tipo coste, riesgo, facilidad de uso, desarrollo, velocidad, escalabilidad, conectividad y soporte.
Estos datos sirven como base para conocer los productos líderes y mejor calificados desde un punto
de vista teórico, pero, lo realmente importante antes de elegir una herramienta para el manejo de
MDM es centrarse en las necesidades del negocio. La evaluación de las herramientas a utilizar
dependerá del nivel e profundidad y capacidad de recursos de la empresa que desea implementar un
modelo MDM, puesto que estas herramientas varían en precio y alcance.

16. 4 Ejemplos prácticos del uso de MDM’s exitosos en el mercado
Las implementaciones de MDM son muy diversas, dado que el problema es general para cualquier
organización o compañía que haya alcanzado una madurez en su manejo de datos.
4.1 Caso Teradyne Hub Personas
Master de Personas (MDM)
Es la consolidación y normalización de los datos de clientes y empleados Teradyne que proporciona una
vista única y precisa de los datos de clientes y empleados. MDM extrae los datos de HRMS / CLARIFY /
TAAC / Merlín y sistemas de origen de Active Directory. MDM a su vez actúa como una fuente de OID. Los
datos en el OID (Oracle Internet Directory) utilizado por nuestro portal externo. La Herramienta ETL
Informática es utilizada para extraer los datos de sistema de origen y la carga en la base de datos MDM.
1. Flujo de Datos.
Los sistemas fuente del MDM son HRMS, Merlín, clarify, AD y TAAC.
ETL de Informática son los utilizados para extraer los datos de los sistemas de origen.
4.1.1 ¿Cuál situación llevo a la empresa a implementar un MDM?
Teradyne es una empresa global que atreves de años ha adquirido otras empresa con diferentes ERP’s,
diferentes estructuras de datos para manejo de, maestros de Clientes y Empleados. Lo cual creó la
necesidad de buscar la mejor manera de integrar todos estos datos en una única verdad, de una forma
estandarizada y alineada a sus procesos. Otra causa fue la necesidad de crear un OID con el propósito de
proporcionar información de empleados y clientes atreves del portal externo
http://www.teradyne.com/support/eknowledge donde tanto empleados como clientes se le proporciona
acceso a múltiples servicios.
HRMS
Clarify
MDM
TAAC
Merlin
Oracle
Internet
Directory
OID
http://www.terad
yne.com/support/
eknowledge

17. 4.1.2 ¿Cuáles fueron algunos de los beneficios para Terdayne al implementar MDM?
 Mejorar la habilidad de una organización para ajustarse rápidamente a los requerimientos
cambiantes del negocio
 Mejorar la eficiencia operacional para tonto empleados como clientes.
 Aumento la calidad de datos al tener una única verdad de la información de empleados y clientes
 Mejoro la eficiencia en la administración de la información
 Habilito la Integración de datos para futuras adquiciones.
4.2 Caso Ciudad de Moscow
La Ciudad de Moscow, la cual consta con alrededor de 11.5 millones de habitantes, era víctima de datos
corruptos, falsos e inconsistentes. 50 agencias, las cuales son responsables de brindar 285 diferentes
servicios, manejaban datos de cada ciudadano. Al analizar la información que cada ciudadano proveía, la
ciudad pudo prevenir fraude, hacer a los ciudadanos responsables por deudas o multas, y asegurar que
se esté brindando un servicio adecuado.
La solución dio buenos resultados, reduciendo en un 70%, el tiempo requerido para crear nuevos
registros. La alta automatización, junto con la introducción de un portal web, redujo el número de errores
de procesamiento en un 85%. Finalmente el tiempo para completar las solicitudes y tramites de los
ciudadanos, bajaron en un 80%, de 10 días hábiles a solo 2 días.
Las herramientas utilizadas para alcanzar estos resultados, fueron: IBM InfoSphere® Master Data
Management Advanced Edition, IBM InfoSphere Master Data Management Collaborative Edition, IBM
Cognos® Business Intelligence V10, IBM Business Process Manager Advanced V8.5, IBM Power® 770, IBM
AIX® 6 y IBM Business Partner ZAO Prognoz.
La reputación del gobierno local mejoro según la opinión de sus ciudadanos.
(IBM, 2014)
4.3 Caso POSCO
POSCO es la empresa líder en la industria del acero en Korea del Sur. Para las empresas manufactureras,
el aspecto de logística y cadena de manufactura es fundamental, cualquier mejora en estas áreas, se
traduce en ganancias directas para la empresa, al verse como una reducción de costos.
POSCO escogió los productos Oracle Product Hub, Oracle E-Business Suite y Oracle Engineered Systems.
La implementación no se basó únicamente en las herramientas escogidas, pero en vez creó un protocolo
de implementación llamado POSPIA 3.0, un proceso propietario e innovador para la optimización global
de los sistemas de TI, que involucraran la mejora en rendimientos, eficiencia operacional e incrementar
la satisfacción del cliente.
Al centralizar los pedidos para cada producto, se bajó el tiempo de respuesta de 10 días a solo 1 día.
POSCO también implementó Oracle Business Process Management (BPM) Suite junto con Oracle Product
Hub, para la creación de un mejor Sistema de gestión de datos, uno que revise las actualizaciones sobre
los datos. Oracle BPM ayuda a garantizar que los empleados actualicen la información o agreguen datos
faltantes, mediante alertas. (Hartquist, 2014)

18. 5 Diseño e implementación generales de un MDM
La implementación de todo MDM, debe ser orquestada por la gerencia superior del negocio y no de forma
independiente como una simple idea de mejora de TI.
MDM no se basa en el uso de una herramienta de software, en vez, se refiere a una estandarización de
los procesos de manejo de datos vitales para la organización.
Los primeros pasos van muy de la mano a los 7 pasos de mejora continua (Revista Certificación, 2013):
1. Seleccionar el problema
2. Clarificar y subdividir el problema
3. Analizar las causas de su raíz
4. Establecer nivel exigido
5. Definir y programar las soluciones
6. Implantar y verificar las soluciones
7. Acciones de garantía
La selección de cada problema va restringida por la importancia del mismo, para esto es importante
clasificar mediante un Pareto, los datos que más se usan ente diferentes departamentos, los datos sobre
una misma entidad pero que poseen diferentes fuentes.
Como se pudo ver en la sección de ejemplos, para el caso de Teradyne fueron personas (cliente y
empleados), para el caso de la Ciudad de Moscow fueron ciudadanos y para el caso de POSCO fueron
productos.
Aun cuando se identifiquen varios grupos de datos que deberían unificarse en una sola fuente, la
implementación se debe ejecutar un problema a la vez.
Aparentemente de acuerdo a la opinión de la experta Linda Briggs, la gestión maestra de datos (MDM) no
es lo mismo que el análisis de datos (BI) proveniente de un mercado de datos (DW), es mucho más sencillo
y se garantiza un resultado correcto sobre el análisis, cuando los datos ya han sido unificados y depurados.
(Briggs, 2009)
Los cubos y mercados de datos, no deben ser confundidos con los ejes de MDM, estos últimos son solo
datos sobre una misma entidad, compartidos y manipulados por diferentes aplicaciones o departamentos.
Los ejes de MDM a su vez pueden usarse en los mercados de datos, por lo que no son para mantenidos
para brindar un análisis profundo, sino para proporcionar integridad y garantizar confianza sobre los
análisis realizados.
Tareas para implementar un MDM son las siguientes:
 Identificar las fuentes de origen de los datos
 Identificar los productores y consumidores de datos maestros
 Recopilar y analizar metadata sobre los datos maestros recopilados en el primer paso.
 Determinar los responsables (administradores) de los datos maestros.

19.  Implementar un programa de data governance (y de forma consecuente tener un grupo
responsable de dicho programa).
 Desarrollar el modelo de metadatos maestros.
 Escoger una solución o conjunto de soluciones como medio para mejorar la calidad de datos.
 Diseñar la infraestructura necesaria.
 Generar y testear los datos maestros.
 Modificar los sistemas consumidores y productores de información.
 Implementar un proceso de mantenimiento.
Después de haber terminado el análisis del sistema MDM se comenzó con el diseño de software. En esta
parte se aplicaron técnicas y principios con el propósito de definir un conjunto de diagramas con los
suficientes detalles para permitir la implementación de MDM.
5.1 Arquitectura del sistema MDM
En la arquitectura del sistema se pueden observar de forma general los niveles del sistema. En principio
todo depende del proceso que se elija (Gestión de Negocio, Gestión de Procesos o Administración de
Proyectos Específicos), ya que de acuerdo al proceso se desplegarán las prácticas correspondientes. Al
elegir una de las prácticas del proceso se podrá acceder (consultar) a los documentos de entrada y salida
y se podrán crear o guardar los documentos de salida, de dicha práctica, que se encuentran en la base de
datos.
MASTER
DATA
MANAGEMENT
Organización
Herramientas
Estándares
Capturar Distribuir
Almacenar
Procesos

20. 5.2 Las 10 Reglas de Oro para Implementaciones de MDM
1. Involucrar a los equipos técnicos, desde la fase de pre-planificación del proyecto.
2. Asegurar que se cuenta con los recursos necesarios para manejar los datos maestros.
3. Acordar en las definiciones claras de los roles y responsabilidades, entre organizaciones.
4. Establecer un plan solido de colaboración y comunicación.
5. Manejar los datos maestros en su lanzamiento, mapeo y semejanza con todos los involucrados.
6. Compartir el conocimiento de arquitectura y proceso de datos maestros.
7. Convenir en un detallado y realista acuerdo de servicios para MDM.
8. Definir el modelo empresarial, temprano en el proyecto y minimizar cambios.
9. Asegurar una entrega a tiempo de datos limpios y de alta calidad, para ser subidos y distribuidos.
10. Comunicar cambios en el alcance y tiempos de entrega, lo antes posible.

21. 6 Ventajas y desventajas para el Negocio
Empezando por las desventajas, algunas son:
 El costo es muy alto, dado que es un proceso continuo a conforme avanza el negocio y los datos
siguen creciendo.
 Para la creación de una entidad centralizada se requiere un experto de cada organización que
tenga relación con dicha entidad.
 Los datos maestros se vuelven aún más críticos para el negocio, debido a la cantidad de
sistemas, servicios y departamentos que dependen de estos.
 Requiere el impulso de gerencia, junto con la contribución de TI. Por lo que cualquier falta de
apoyo por alguno de los dos bandos, se traduce en fallas de implementación.
 No genera datos para reportes de datos transaccionales, aunque sí garantiza que dichas
transacciones usen datos integros de las entidades relacionadas.
 No es compatible con Big Data, debido a que los datos abiertos no van de la mano con la
integridad relacional que busca el MDM.
Por otro lado, las ventajas según el interesado:
 Chief Executive Officer (CEO)
o Liberar el poder de la sinergia interna dentro de su empresa.
o Permiten la verdadera toma global de decisiones
o Facilitar la integración de nuevas adquisiciones
 Chief Information Officer (CIO)
o Acelerar el ROI en las implementaciones de ERP en que se ha invertido.
o Proporcionan la base para su arquitectura 'orientada a los servicios'.
o Disminuir su "Costo Total de propiedad'
 Ejecutivo de Cadena de Suministros
o Mejorar su poder adquisitivo
o Optimizar la colaboración de la cadena de suministro con sus socios comerciales
 Ejecutivo de Ventas y Mercadeo
o Mejorar la colaboración comercial con sus clientes, llevando a mayor satisfacción del
cliente y así diferenciación competitiva.

22. 7 Uso de los MDM en la inteligencia de Negocio
El modelo a seguir es el Y, que consta de 3 caminos entre los Datos Maestros, el Almacén de Datos y el
OLTP (On Line Transactional Processing, en inglés). Este modelo es de gran importancia, crea simplicidad,
aclara dependencias y responsables.
Seguidamente se define la Estrategia, la Operación y la Ejecución.
 Estrategia
o Visión & estrategia
o Enfoque al negocio
o Fondos
o Establecer y liderar la organización
o Métricas e incentivos
 Operación
o Plan de acción
o Estándares de datos
o Proceso de mantenimiento de datos
o Controles de Calidad de datos
o Corresponsabilidad de datos
o Definición de SLA/KPI
Datos Transaccionales
Sistemas de
Datos Maestros
Sistemas
Transaccionales
(ERP, CRM, …)
Sistemas de
Almacenes de
Datos
Datos Maestros Datos Maestros

23.  Ejecución
o Ejecución de mantenimiento de datos, eficiente y efectivo.
o Traqueo de la calidad de datos
o Historial de SLA & KPI
o Plan de mejora continua
La figura anterior, muestra la típica pirámide de negocio, donde las bases son los elementos claves del
negocio, el medio son las herramientas del día a día de manejo transaccional y la cúspide es para la toma
de decisiones gerenciales. Esto evidencia como MDM es vital al ser el pilar para el manejo de datos, pero
No es la herramienta dedicada en su totalidad y propósito a la toma de decisiones sobre el futuro del
negocio.
Almacén
de Datos Local,
Regional y Global
 Materiales
 Formulas
 Paquetes
 Procesos
 Clientes
 Precios
 Promociones
 Cuenta
Producto
Soporte de
Decisiones
Sistemas Globales
Transaccionales
Data Maestra
Global
 Cobro de envíos
 Contabilidad
 Logística
 Inventario
 RRHH

24. 8 Conclusiones
El uso de MDM, no es un requisito para una empresa, por lo menos no en sus inicios. Cuando un negocio
empieza o va en crecimiento, siempre y cuando siga las normas de diseño y uso de bases de datos
relacionales, va a garantizar la Atomicidad, Consistencia, Independencia y Durabilidad de los datos; pero
cuando el negocio crece a un nivel donde algún departamento maneje su propia herramienta de logística,
CRM, WMS, HRMS o ERP; es ahí donde las consultas sobre ciertas entidades vitales para el negocio, dejan
de venir de una sola fuente.
El crecimiento de la empresa, la adquisición de otras compañías, la migración de datos entre sistemas
heredados y nuevas implementaciones, es lo que trae como requerimiento el uso de MDM. Es donde
MDM deja de ser una opción y se convierte en una necesidad.
Actualmente, los requerimientos legales de una empresa referente a su contabilidad, manejo de datos
como personal y control de activos es algo complejo y que requiere interacción con entidades externas;
tal interacción también se convierte en un requisito para el uso de MDM.
Como último punto, hay que dejar claro que como se menciona en este trabajo, MDM tiene interacción
con almacenes de datos, pero su función no va directamente ligada al análisis de datos, el uso de MDM
en una empresa no garantiza que esta esté haciendo uso de Inteligencia de Negocios. Los datos unificados,
sin duplicados y limpios definitivamente ayudan proveer resultados válidos en los análisis o reportes; pero
no es el enfoque primario de MDM el tomar el rol de Inteligencia de Negocios, con almacenes de datos,
indicadores claves de desempeño o con cuadros de mando integral.

25. 9 Bibliografía
Alguacil, D. (14 de Diciembre de 2014). Master Data Management de Semarchy combinado con Calidad
de Datos. Intro y demo. Recuperado el 24 de Julio de 2015, de BI-Latino.com Portal en Español
sobre Business Intelligence: http://www.bi-spain.com/articulo/73860/calidad-de-
datos/todos/master-data-management-de-semarchy-combinado-con-calidad-de-datos-intro-y-
demo
Briggs, L. L. (3 de Febrero de 2009). Defining Master Data Management. Recuperado el 26 de Julio de
2015, de The Data Warehouse Institute: http://tdwi.org/articles/2009/02/03/defining-
mdm.aspx
Curto, J. (19 de Enero de 2010). ¿Qué es MDM (Master Data Management)? Recuperado el 24 de Julio
de 2015, de http://josepcurto.com/2010/01/19/mdm/
Gartner. (s.f.). Master Data Management (MDM). Recuperado el 26 de Julio de 2015, de Gartner IT
Glossary: http://www.gartner.com/it-glossary/master-data-management-mdm/
Hartquist, K. (23 de Setiembre de 2014). POSCO Selects Oracle Product Hub and Oracle Engineered
Systems to Provide Greater Customer Value with Advanced Order Process. Obtenido de Oracle
Press Release: http://www.oracle.com/us/corporate/press/2298228
IBM. (2014). Moscow City Government. doi:IMC14894USEN
Lopez, C. H. (s.f.). Qué es MDM. Recuperado el 24 de Julio de 2015, de Academia.edu:
http://www.academia.edu/9156176/Qu%C3%A9_es_MDM
Revista Certificación. (15 de Enero de 2013). Los 7 pasos de la Mejora Continua. Recuperado el 26 de
Julio de 2015, de Revista Certificación: http://www.revistacertificacion.cl/los-7-pasos-de-la-
mejora-continua/
Standen, J. (17 de Diciembre de 2009). Data migration Part 4- Creating a data dictionary how to tackle
master data management. Recuperado el 28 de Julio de 2015, de Datamartist:
http://www.datamartist.com/data-migration-creating-a-data-dictionary-how-to-tackle-master-
data-management