Exposición sobre el tema Master Data Management (Administración de Datos Maestros) realizada por Adriana Rodriguez y Luis Fernando Ortiz para la clase de Modelado y Gestión de Información en la Especialización en Proyectos Informáticos de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Bogotá, Colombia. Noviembre de 2010.

1. Adriana Rodríguez
Luis Fernando Ortiz
Modelado y Gestión
de Información

2. ¿Qué es MDM?
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.

3. ¿Qué son los datos maestros?
Un dato maestro es un registro único que sirve de referencia para toda la
empresa. Por ejemplo, el nombre de un cliente, el código de un producto
o un número de cuenta son datos de referencia.
Gestión de datos maestros (MDM)
La integración de datos juega un papel fundamental en el marco de una
estrategia de gestión de datos maestros (MDM)

4. Esta gestión se basa en:
•La unificación de los datos en un repositorio único.
•La puesta al día de los datos gracias a la centralización de las
actualizaciones.
•La fiabilidad y la limpieza de los datos
•La validación de los datos en conformidad con los derechos y las
normas de seguridad de la organización.
•La disponibilidad de los datos y su divulgación por toda la organización.

5. Una problemática de integración de datos
Existen múltiples enfoques para gestionar los datos de referencia, todos ellos
se basan en la construcción de un repositorio (único o por categoría de datos
de referencia) y tienen, fundamentalmente, las mismas necesidades de
accesibilidad, disponibilidad, calidad, coherencia, auditabilidad y seguridad de
los datos.
En efecto, las empresas deben ofrecer una plataforma unificada que
proporcione servicios de datos compartidos, utilizables en múltiples
procesos y en entornos de datos heterogéneos, así como funciones de
desarrollo colaborativo que se califica como “elementos decisivos para dar
soporte al MDM”.
* VentanaMonitor™: “Informatica addresses Master Data Management”, David Waddington, Ventana Research, 18
de abril de 2006.

6. Ámbitos de aplicación MDM

7. ETAPAS DEL PROCESO MDM
Una iniciativa completa de gestión y mantenimiento de datos maestros puede
también comprender (desde otra perspectiva) las etapas 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.
•Implementar un programa de gobierno de datos.

8. •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.

9. Características principales de una solución de MDM
Una vez hecho el conteo de las etapas descritas anteriormente, una solución de
MDM (tanto si se trata de una plataforma genérica que incluya todas las
categorías de datos de referencia como de una solución específica a una sola
categoría) debe:
•Permitir la definición de las funciones y los derechos de acceso individuales para
cada etapa del proceso de gestión de los datos maestros.
•Ofrecer funciones completas de ETL para extraer los datos de referencia de las
diversas fuentes y cargarlos en el repositorio.

10. Características principales de una solución de MDM
•Prestar servicios de limpieza de datos para comparar y desduplicar los registros.
•Ofrecer capacidades de colaboración para coordinar las decisiones de reconciliación y de
racionalización de los datos maestros.
•Ocuparse de la detección de los cambios, la sincronización bidireccional y la replicación
de los datos para trasladar a los sistemas afectados cualquier cambio efectuado en el
repositorio.
•Permitir el control de versión y la validación de los cambios en el conjunto del sistema. En
especial, la solución debe permitir la recreación de un estado anterior de los datos y el
modelado de estados futuros.

11. ADMINISTRACIÓN DE DATOS MAESTROS COMO
FUNDAMENTO DE LOS PROCESOS DEL NEGOCIO
La administración de datos
maestros es un componente
integral de la estrategia de una
empresa y de la arquitectura para la
administración de datos
empresariales y la gestión interna y
externa del flujo de datos

12. A través de las iniciativas MDM para la gestión y administración de los datos
maestros, las compañías pueden:
•Salvar información clave acerca de los datos maestros esenciales.
•Actualizar centralmente los datos maestros.
•Transferir cambios en los datos rápida y automáticamente a los sistemas de
destino.

13. ADMINISTRACIÓN DE DATOS MAESTROS
OPERACIONALES Y ANALITICOS
Las empresas deben sincronizar la
jerarquía y relaciones en los datos
maestros en términos de la
normalización o esquemas de
estrella en la base de datos. Esto
abarca los campos de Consolidación
Financiera, Administración de Datos
Financieros como también la
Planeación y Presupuesto.

14. IMPLEMENTACION EMPRESARIAL DE UN MDM
•Para asegurar el éxito y minimizar los riesgos de la implementación
de iniciativas MDM, las compañías deben considerar la creación de un
centro de competencia.
•El equipo de trabajo tendrá que determinar los niveles de madurez
para las personas, políticas corporativas y factores tecnológicos. Esto
es el comienzo de la fase de análisis y la primera parte de un proceso
de optimización interactivo MDM.

15. En la fase de análisis, los centros de
competencia definirán cambios,
identificarán objetivos y factores de
éxito, y describirán posibles escenarios
de solución.
La planeación es una parte más de la
etapa de análisis, en la cual el equipo
definirá dimensiones especiales de
MDM como perfiles de datos y
metadatos, arquitectura de soluciones,
procesos y reglas de negocio para los
proyectos seleccionados

16. La etapa de “Hacer o Ejecutar” se
refiere a la ejecución de actividades.
La “verificación” subsecuente
monitorea las operaciones, con el fin
de valorar los proyectos y entregar la
retroalimentación para evaluar los
siguientes proyectos MDM planeados.

17. ¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE DATA WAREHOUSING Y MDM?
Un data warehouse agrupa los datos procedentes de varias fuentes
para alimentar aplicaciones de inteligencia empresarial, creación de
informes y análisis.
Si bien unifica los datos procedentes de los sistemas fuente, el data
warehouse no ha sido concebido para devolver los datos
modificados a estas fuentes.
Es decir, un data warehouse emplea un proceso monodireccional,
mientras que el MDM necesita un proceso bidireccional que
garantice la sincronización de los datos entre el repositorio y los
sistemas de origen y de destino asociados.

18. La implementación de MDM resuelve los siguientes problemas
empresariales:
•Dificultad de captar y retener a clientes
•Incapacidad de mejorar la eficacia y reducir los costos
•Integración deficiente de fusiones y adquisiciones
•Gestión ineficaz de gobierno, cumplimiento de normativas y riesgos
• Duplicidad e incoherencia de los datos

19. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Canales de comunicación elegidos por los ciudadanos:

20. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Complejidad en la integración de nuevos servicios:

21. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Definición de MDM:

22. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Proyecto típico de MDM:

23. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Los pilares del éxito en proyectos de bases de datos únicas:
Control de proyectos y gobierno
Modelo de Gobierno
Visión y Misión MDM
Patrocinio ejecutivo
Oficina de proyectos
Disponibilidad de recursos
Alineación de propietarios de datos y
sistemas
Propiedad del dato
Plan de Gobierno de Datos
Administración del Proceso de
Cambio
Entrenamiento
Alcance y requerimientos del
negocio
Fases, objetos
Fuentes de datos
Aplicación de alimentación de datos
Integración de las aplicaciones
consumidoras
Organizaciones y canales
impactados
Idioma
Segmentos y volúmenes de datos
Reportes
Business Intelligence
Calidad de datos y migración
Calidad de los datos en la fuente
Metas de calidad
Reglas de limpieza
Reglas para asociar datos similares
Reglas de sobrevivencia
Procesos correctivos
Identificación de referencias
cruzadas
Herramientas de limpieza

24. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Los pilares del éxito en proyectos de bases de datos únicas:
Integración, procesos y flujo
Conectividad / estándares
Maestro / esclavo
Asociación de la Estructura de datos
Coordinación del flujo de trabajo
Manejo de errores
Referencias cruzadas
Seguridad, confiabilidad
Rendimiento / Escalabilidad
Flexibilidad / Costo mantenimiento
Actualizaciones
Tecnología y arquitectura
Red / Ancho de banda
Tecnología de migración
Tecnología de integración
Tecnología analítica
Instancia soberana vs. conjunta
Federación
Orquestación de procesos
Garantía de mensajería y
persistencia
Prueba de carga máxima
Centro de datos y
consideraciones de operación
Disponibilidad 24 x 7
Acuerdos de servicio
Continuidad del negocio
Recuperación en caso de desastre
Alta disponibilidad, monitoreo
Guía de producción
Manejo de excepciones
Respaldo y recuperación
Plan de capacidad
Múltiples ambientes y migración a
producción

25. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Hechos de la administración de datos:

26. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Tipos de datos en la entidad pública:

27. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Tipos de datos en la entidad pública:

28. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Tipos de datos en la entidad pública:

29. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
Arquitectura ideal de información:

30. Caso de Aplicación:
Tendencia al Uso de Base de datos única para la prestación de servicios al
ciudadano
MDM como fuente de datos limpios:

31. Recomendación
Las organizaciones deben organizar su estrategia de MDM de manera que puedan
incluir en ella la integración de datos y asegurarse de que cubre todas sus
necesidades de migración, replicación y sincronización de los datos de referencia.
Aquellas empresas que busquen una solución de integración de datos flexible
deberían considerar compañías proveedoras de soluciones de integración de datos
empresariales, como la base de soporte para su arquitectura de información y
como elemento de apoyo para la gestión de datos maestros.

32. CONCLUSIONES
•MDM abarca la integración de datos, calidad de datos, consolidación de
datos, conciliación de datos de clientes y productos y la administración de
metadatos.
•Las personas, políticas de la empresa y las tecnologías son tres importantes
parámetros para el éxito de las iniciativas MDM. Los factores blandos como
las personas y las políticas tienen una influencia más fuerte que los factores
duros como son las tecnologías.
•Los modelos de nivel de madurez son un recurso importante para una
implementación organizada de las iniciativas MDM.
•Todas las soluciones MDM se enfocan en el activo más valioso de una
empresa: la información en sus sistemas operacionales y analíticos. Sin reglas
de disciplina y de negocio para la manipulación de los datos, las compañías
experimentarán beneficios limitados desde la implementación de MDM.

33. BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA
Godinez, Hechler, Koenning…The Art of Enterprise Information
Architecture. Capítulo 11: Master Data Management. Págs.: 324 – 327. IBM
Press. Marzo de 2010.
www.informatica.com The Data Integration Company. Gestión de
datos maestros. 2008 Informatica Corporation.
http://www.google.com.co/url?
sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F
%2Fwww.informatica.com%2FINFA_Resources
%2Fbr_mdm_es.pdf&ei=ls7UTMm4KoX7lwfr7uGOCQ&usg=AFQjCNG
x-tLtNshxXmQsg4nIcjGXX9mRdA&sig2=68hzm45Grr7wqfSHM9-01g
Rubio, Félix. Generalidades y tendencias en el uso de una base de datos
única para la prestación de servicios al ciudadano. Bogotá, Mayo 7 de 2009.
http://www.google.com.co/url?
sa=t&source=web&cd=1&ved=0CBUQFjAA&url=http%3A%2F
%2Fcamara.ccb.org.co%2Fdocumentos
%2F4205_felix_rubio.pdf&ei=48vUTOiUIYWBlAfBl5WCCQ&usg=AFQjCNEWo_f
3aAeI6kOTYKSGKeK6qanExg&sig2=cJ2qweNBtnTV3d5FT1JgbA

34. Multimedia:
Información multimedia sobre MDM
http://www.informatica.com/solutions/master
_data_management/Pages/multidomain_md
m_resources.aspx
Presentación en Vimeo:
http://vimeo.com/16555681