El documento presenta 10 claves para el éxito de un proyecto de Master Data Management (MDM). Estas incluyen: 1) definir claramente el proyecto MDM, 2) distinguir MDM de datos almacenados, 3) establecer gobierno de datos, 4) asegurar acceso a todos los datos, 5) descubrir metadatos, 6) limpiar datos, 7) crear registros maestros únicos, 8) entregar datos maestros correctos, 9) gestionar el cambio organizacional, y 10) calcular el retorno de la invers
Master Data Management - MDM - Pasos para implementar MDMJose Pla
¿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
Sigma Data Services explica qué es la calidad de datos, cómo afecta a los resultados de la empresa y cómo implantar un sistema de calidad de datos que permita el control continuado de la calidad.
Consideraciones al construir una solución de Master Data Management (MDM)Software Guru
Artemio es cofundador de TAE IT, empresa proveedora de servicios en tecnologías de información con operaciones en México, España, Estados Unidos y Reino Unido. Actualmente Artemio es director de Sullexis, empresa especializada en proveer servicios de consultoría para la gestión de datos en empresas.
Artemio posee mas de veinte años de experiencia práctica como consultor, en los que ha participado en proyectos con un amplio rango de tecnologías (IBM Mainframe, Microsoft, Java, Oracle, Unix, Linux, Windows, MVS, OSX, iOS) y sectores industriales (finanzas, comercio, logística, energía, entre otros). Una de sus principales áreas de interés es la gestión de datos corporativos, lo que lo ha llevado a dedicar los últimos 10 años en proyectos de Data warehousing, Business Intelligence, Master Data Management y migración de datos.
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
Master Data Management - MDM - Pasos para implementar MDMJose Pla
¿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
Sigma Data Services explica qué es la calidad de datos, cómo afecta a los resultados de la empresa y cómo implantar un sistema de calidad de datos que permita el control continuado de la calidad.
Consideraciones al construir una solución de Master Data Management (MDM)Software Guru
Artemio es cofundador de TAE IT, empresa proveedora de servicios en tecnologías de información con operaciones en México, España, Estados Unidos y Reino Unido. Actualmente Artemio es director de Sullexis, empresa especializada en proveer servicios de consultoría para la gestión de datos en empresas.
Artemio posee mas de veinte años de experiencia práctica como consultor, en los que ha participado en proyectos con un amplio rango de tecnologías (IBM Mainframe, Microsoft, Java, Oracle, Unix, Linux, Windows, MVS, OSX, iOS) y sectores industriales (finanzas, comercio, logística, energía, entre otros). Una de sus principales áreas de interés es la gestión de datos corporativos, lo que lo ha llevado a dedicar los últimos 10 años en proyectos de Data warehousing, Business Intelligence, Master Data Management y migración de datos.
“Hacia un correcto gobierno de datos: cómo realizar un assessment de Data Gov...PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-data-governance-assessment
Es la gestión integral de los datos de una organización para asegurar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad en su totalidad.
En su compañía, ¿sabe quién es el responsable de los datos?, ¿existen políticas actualizadas para el gobierno de sus datos?, ¿sabe dónde está y hacia dónde ir?...
Un gran problema oculto en las compañías es un incorrecto o insuficiente gobierno de datos. Una falta de control y gobierno de los datos generará inconsistencia en los mismos que impactará de forma directa y negativa en el negocio y rumbo de la compañía. Data_governance_and_Compliance_for_Enterprise_File_Sharing.jpg
Una de los principales objetivos del Data Governance es asegurar que los datos sean siempre válidos y fiables en cada contexto empresarial, que la calidad no se pierda a lo largo del tiempo y que se creen mecanismos de control sobre los datos y responsables de los mismos. El objetivo empresarial de un correcto gobierno no es otro que los datos sean un activo importante en la compañía.
Para cumplir con dicho objetivo necesitaremos establecer un conjunto de estándares, procesos y políticas para que rijan los datos a nivel corporativo.
Un programa de Gobierno de Datos debe incluir la responsabilidad en el gobierno de los datos, procedimientos que apliquen el programa y un plan detallado para su puesta en marcha
"MDM: Cómo adquirir y retener más clientes" Master Data ManagementPowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/master-data-management-como-adquirir-retener-mas-clientes
Verás por qué es fundamental contar con una visión centrada en el cliente de su negocio para atraer, retener y desarrollar relaciones rentables y sostenibles con clientes, agentes y socios.
MDM: Atraer y retener cliente
Clientes: ¿Los conocemos?
Una estrategia MDM
Visión 360º de una estrategia MDM
MDM y Data Governance. ¿Qué es el customer golden record?
Ejemplo del sector seguro
Iniciativa de MDM alto nivel
Informatica
Contenido descargable gratuito
governance-1
El Data Governance supone un activo estratégico para su organización, así como una ventaja competitiva para obtener un valor económico real. Como ocurre con muchos otros conceptos, son necesidades que han existido siempre en las organizaciones y que se presentan en la actualidad con más fuerza, por la madurez tecnológica y el creciente impacto que la tecnología tiene en los sistemas de gestión.
Asegurando la calidad del dato en mi entorno de business intelligenceMary Arcia
El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que más demanda tiempo, gente y dinero dentro de nuestros proyectos de BI. Entendiendo el efecto clave en el proceso de la toma de decisiones que genera el” business intelligence”, no puede tratarse la calidad de los datos como un proceso tardío. En esta sesión vamos a conocer cómo tras una metodología de calidad de datos, los servicios de Data Quality Services de Microsoft SQL Server nos ayuda en este proceso de ahorrar tiempo y garantizar datos sanos y correctos para nuestros sistemas de BI.
Presentación de Gobierno de Datos en DAMA MéxicoRamón Hernández
Presentación del área de conocimiento de Gobierno de Datos según la 1a edición del DMBoK, la versión más reciente disponible es 2da edición, para que lo consideres cuando descargues esta presentación.
Esta presentación se dió en el año 2016 en un meetup de DAMA Capítulo México por parte de Ramón Hernández - VP de Marketing.
"Protege los datos sensibles de tu compañía y cumple las normativas vigentes"PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-enmascaramiento-datos-16-12-15
Los datos son uno de los activos más importantes de la empresas y poder mantenerlos seguros es uno de los principales retos que tienen la compañías de hoy día.
Conocer los tipos de enmascarmientos y entender su funcionalidad y beneficios es básico para los responsables de la seguridad de los datos.
Durante el Seminario Online veremos los diferencias entre enmascaramiento dinámico y persistente y un especialista de PowerData nos mostrará una DEMO de cómo se realiza un enmascaramiento persistente con PowerCenter de Informatica
¿Qué veremos durante el Seminario?
Cómo proteger tus datos
Diferencias entre enmascaramiento persistente y dinámico
DEMO de enmascaramiento persistente
Cómo afrontar un proyecto para asegurar tus datos
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.
Reseña del libro "Disrupting Data Governance. A Call to Action"Ramón Hernández
Reseña del libro "Disrupting Data Governance. A Call to Action" de Laura B. Madsen.
Puedes consultar el video con la presentación en https://youtu.be/FEmYD2V5khY
El libro presenta un enfoque de Gobierno de Datos Moderno utilzando DGOps que es una variante de DGOps y los métodos ágiles
Mejorando la calidad y el ciclo de vida de los datos en proyectos educativosAlex Rayón Jerez
Primer Webinar de SNOLA (Spanish Network Of Learning Analytics,http://snola.deusto.es/), titulado "Mejorando la calidad y el ciclo de vida de los datos en proyectos educativos"
Disponible también en vídeo aquí: https://plus.google.com/u/0/events/c5keobqquhp1k1h3o7dekd561bo?cfem=1
Porque es importante el enmascaramiento de datos y cuando ocupar enmascaramiento de datos en las empresas.
Como seleccionar una herramienta para enmascarar datos.
"MDM: Cómo adquirir y retener más clientes" Master Data ManagementPowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/master-data-management-como-adquirir-retener-mas-clientes
Verás por qué es fundamental contar con una visión centrada en el cliente de su negocio para atraer, retener y desarrollar relaciones rentables y sostenibles con clientes, agentes y socios.
MDM: Atraer y retener cliente
Clientes: ¿Los conocemos?
Una estrategia MDM
Visión 360º de una estrategia MDM
MDM y Data Governance. ¿Qué es el customer golden record?
Ejemplo del sector seguro
Iniciativa de MDM alto nivel
Informatica
Contenido descargable gratuito
governance-1
El Data Governance supone un activo estratégico para su organización, así como una ventaja competitiva para obtener un valor económico real. Como ocurre con muchos otros conceptos, son necesidades que han existido siempre en las organizaciones y que se presentan en la actualidad con más fuerza, por la madurez tecnológica y el creciente impacto que la tecnología tiene en los sistemas de gestión.
Asegurando la calidad del dato en mi entorno de business intelligenceMary Arcia
El aseguramiento de la calidad de datos es el proceso que más demanda tiempo, gente y dinero dentro de nuestros proyectos de BI. Entendiendo el efecto clave en el proceso de la toma de decisiones que genera el” business intelligence”, no puede tratarse la calidad de los datos como un proceso tardío. En esta sesión vamos a conocer cómo tras una metodología de calidad de datos, los servicios de Data Quality Services de Microsoft SQL Server nos ayuda en este proceso de ahorrar tiempo y garantizar datos sanos y correctos para nuestros sistemas de BI.
Presentación de Gobierno de Datos en DAMA MéxicoRamón Hernández
Presentación del área de conocimiento de Gobierno de Datos según la 1a edición del DMBoK, la versión más reciente disponible es 2da edición, para que lo consideres cuando descargues esta presentación.
Esta presentación se dió en el año 2016 en un meetup de DAMA Capítulo México por parte de Ramón Hernández - VP de Marketing.
"Protege los datos sensibles de tu compañía y cumple las normativas vigentes"PowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-enmascaramiento-datos-16-12-15
Los datos son uno de los activos más importantes de la empresas y poder mantenerlos seguros es uno de los principales retos que tienen la compañías de hoy día.
Conocer los tipos de enmascarmientos y entender su funcionalidad y beneficios es básico para los responsables de la seguridad de los datos.
Durante el Seminario Online veremos los diferencias entre enmascaramiento dinámico y persistente y un especialista de PowerData nos mostrará una DEMO de cómo se realiza un enmascaramiento persistente con PowerCenter de Informatica
¿Qué veremos durante el Seminario?
Cómo proteger tus datos
Diferencias entre enmascaramiento persistente y dinámico
DEMO de enmascaramiento persistente
Cómo afrontar un proyecto para asegurar tus datos
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.
Reseña del libro "Disrupting Data Governance. A Call to Action"Ramón Hernández
Reseña del libro "Disrupting Data Governance. A Call to Action" de Laura B. Madsen.
Puedes consultar el video con la presentación en https://youtu.be/FEmYD2V5khY
El libro presenta un enfoque de Gobierno de Datos Moderno utilzando DGOps que es una variante de DGOps y los métodos ágiles
Mejorando la calidad y el ciclo de vida de los datos en proyectos educativosAlex Rayón Jerez
Primer Webinar de SNOLA (Spanish Network Of Learning Analytics,http://snola.deusto.es/), titulado "Mejorando la calidad y el ciclo de vida de los datos en proyectos educativos"
Disponible también en vídeo aquí: https://plus.google.com/u/0/events/c5keobqquhp1k1h3o7dekd561bo?cfem=1
Porque es importante el enmascaramiento de datos y cuando ocupar enmascaramiento de datos en las empresas.
Como seleccionar una herramienta para enmascarar datos.
This presentation illustrates best practices in master data governance through a rich set of case studies. The presentation leverages seven years of in-depth experience in the field from the Competence Center Corporate Data Quality.
Calidad de datos: La base del éxito para la modernización de sistemas de información
La ponencia tratará los aspectos más importantes a considerar para llevar a cabo una exitosa migración de datos de una organización en la modernización de los sistemas de información o la adquisición de nuevos sistemas o aplicaciones. Se cubren aspectos como la metodología, buenas prácticas y el proceso para la migración de bases de datos, haciendo énfasis en el análisis de la calidad de los datos.
Ponente; Magda Meléndez
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.
Gestión de datos: 5 tendencias para lograr el cambioDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3C4ZnwE
Hoy más que nunca, las organizaciones tienen una dependencia crucial de los datos. Es por ello, que las empresas son conscientes de la importancia de una integración y gestión de los datos que sea eficiente, para hacerlos de fácil acceso, confiables y gobernados. Esta necesidad que tienen todas las organizaciones, ha impulsado la llegada de estilos modernos de integración de datos.
En este webinar hablaremos de las cinco tendencias que se esperan para este 2022 en materia de integración de datos y cómo ayudan a las empresas a acelerar el cambio y aprovechar los datos de manera efectiva.
No te lo pierdas si quieres estar al día sobre los diferentes modelos de integración que usan las organizaciones hoy en día. Conéctate y conoce:
- ¿Cómo impulsan las organizaciones los datos y el análisis de toda la empresa para automatizar tareas de integración, preparación y exploración de datos?
- ¿Cómo eliminar el cuello de botella de una infraestructura centralizada?
- ¿Es posible democratizar el acceso a los datos?
Mejora el Rendimiento y la Gobernanza de tus Datos con un Data Fabric LógicoDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/38Xpn32
En esta presentación, veremos el papel de la arquitectura de Data Fabric lógica en el ecosistema actual de gestión de datos, revisaremos una arquitectura de referencia para gobierno de datos y nuevos patrones para gobierno federado como el Data Mesh. Presentaremos mejores prácticas de experiencias de implantación de clientes.
Administración de Metadatos | Foro Gobierno BBVAJavier Chacon
Metadata slideshow for the 3rd Data Management Forum hosted by BBVA in Colombia
Capturas de la presentación de metadatos para el 3er Foro de Gobierno de Datos realizado por BBVA en Colombia
Marzo 2022, se autoriza su uso con atribución
Big Data - Desarrollando soluciones efectivasJoseph Lopez
Como continuación a la presentación titulada "Introducción al mundo de las Bodegas de datos", esta presentación le explicará qué es Big Data y sus beneficios, incluyendo casos de uso. Así mismo, discutiremos cómo Hadoop, la nube y procesamiento masivamente paralelo (MPP) está cambiando la forma en los almacenes de datos se están construyendo. Hablaremos de arquitecturas híbridas que combinan datos in situ con datos en la nube, así como datos relacionales y no relacionales de datos (no estructurados). Veremos también los beneficios del MPP en SMP y cómo integrar datos desde dispositivos en la Internet (IoT). Aprenderemos también lo que debería verse como un almacén de datos moderno y cómo cuadra su papel de un mar de datos y Hadoop. Al finalizar esta exposición, tendremos una orientación sobre la mejor solución para el almacén de datos en el futuro.
Generando Toma de Decisiones Inteligente con Microsoft Big DataJoseph Lopez
Big Data llama mucho la atención e interés de los tecnólogos así como a los usuarios de negocios por igual. Sin embargo pocas organizaciones pueden en realidad cosechar los beneficios de Big Data hoy porque las barreras para acceder a esta tecnología son todavía demasiado altas. Las herramientas de trabajo existentes (Microsoft Windows Server 2012 R2, Microsoft Azure, Microsoft SQL Server 2014, Microsoft Visual Studio 2014 - SQL Server Data Tools 2013 y Microsoft Office 2013) así como de terceros que son muy complejas y requieren a su vez, conocimientos profundos entre otros de Hadoop y Análisis de Datos que son en definitiva, la fuente de origen de todo. En esta sesión, les mostraré cómo Microsoft está democratizando Big Data para las masas. Microsoft permite administrar todos los datos de cualquier tipo o tamaño, enriquecer sus datos con los datos de todo el mundo y entregar conocimientos a todos los usuarios con herramientas conocidas como Excel.
Plataformas Analíticas como Soporte en la Era del Big DataDMC Perú
Actualmente las organizaciones vienen manejado sus estrategias comerciales en base a la información depositada en sus bases de datos operacionales, sin embargo estos datos, por lo frío que son, no indican si estas interacciones con el cliente guarda un nivel de afinidad o de satisfacción, actualmente los clientes utilizan las redes sociales para transmitir este sentimiento al mundo, esta nueva fuente de información, sumadas a otras como audios, videos, e imágenes son los nuevos medios de expresión de los clientes y las organizaciones deberán tener la capacidad de almacenar, gestionar y analizar esta ingente cantidad de datos, de naturaleza muy diversa y que se transmite a grandes velocidades, en esto se fundamenta el Big Data Analytics.
Principales retos en la integración de informatica cloud con salesforce versi...PowerData
WEBINAR; http://landings.powerdata.es/webinar-data-integration-informatica-cloud-con-salesforce
Debido al aumento del uso de aplicaciones en la nube, también crecen los problemas de integración. Actualmente, constituye un gran reto al que han de enfrentarse las organizaciones que quieren optimizar la gestión de datos de negocio sin renunciar a las nuevas oportunidades de gestión y de ahorro de costes que brindan las nuevas tecnologías.
Durante este Seminario, de manos de un experto, podremos ver los principales retos que nos encontramos en un proyecto de integración en la nube con sistemas como Salesforce. También podremos conocer la principal herramienta usada en el mercado para ello, la herramienta de integración de Informatica y sus capacidades. Situada en una posición de liderazgo en el cuadrante mágico de Gartner.
¿Qué veremos durante el Seminario Online?
Principales retos de la integración en la nube
¿Cómo abordar un proyecto de integración en cloud?
Herramientas de integración de datos para Salesforce
Como la Buena Gestión de sus Metadatos Beneficia a las áreas de IT y de negocioPowerData
WEBINAR: http://landings.powerdata.es/webinar-integracion-datos-metadata-manager-business-glossary
Lograr identificar el impacto de nuestros proyectos en nuestros modelos, procesos y reportes de información en un corto tiempo, es un reto importante para las áreas de IT y de negocio, si no se realiza correctamente pueden conllevar a malas estimaciones de tiempo y costo, e incluso no tener un real overview de las repercusiones de los cambios a realizarse. Así como poder gestionar nuestros metadatos correctamente permitiendo que tanto usuarios de negocio como de IT puedan entender nuestros modelos de datos, lógicas de negocios, indicadores, etc. Es un reto a tener en cuenta.
La posibilidad de gestionar e integrar metadatos de distintas aplicaciones proporciona a la empresa una fuerte alineación entre IT y negocios, de forma que mejora la agilidad de negocio, aumenta las capacidades de análisis y permite un conocimiento más profundo de las relaciones de los
Durante este webinar veremos las ventajas que nos proporciona “Metadata Manager & Business Glossary” para el negocio y el departamento de IT, y cómo nos ayuda a generar una visibilidad completa de los posibles efectos de los cambios de una regla de negocio, un campo o una tabla, permitiendo conocer rápidamente como están relacionados nuestros metadatos así como conocer el significado de negocio.
Reduciendo el tiempo de entrega y ayudar a los equipos de IT a obtener estimaciones de costos más precisas. Del mismo modo veremos como “Business Glossary”, complemento de MM, nos ayuda a entender mejor cada componente desarrollado bajo las definiciones de negocios dadas
Mejora la calidad de los datos de producto y lleva a tu negocio al siguiente ...PowerData
VER WEBINAR EN ESTE ENLACE: http://landings.powerdata.es/calidad-datos-producto-webinar
¿Tienes un gran catálogo de productos con información duplicada? ¿falta de integración de sistemas? ¿poca agilidad de a la hora de incorporar nuevos productos? ¿la inconsistencia de tus datos de producto está afectando al negocio? ¿necesitas optimizar tu abastecimiento? ¿...? Si tu compañía centra su negocio en los productos es normal encontrar este tipo de problemáticas.
Los retailers crean un 60% de productos nuevos de promedio por temporada, en los que un 20% de todos los errores cometidos son debido a la duplicación de información. Debido a la velocidad y agilidad necesaria en la introducción de productos en los catálogos y canales de venta, el valor de los datos maestros confiables aumenta. La sincronización de información, la integración de sistemas y la calidad de los datos de productos se posicionan como los principales dolores en el centro de los negocios enfocados a productos.
A gran escala, el contenido complejo creado a partir de los proveedores y fabricantes deben ser reutilizados para los sitios web de venta, catálogos y merchandising, y deben permitir la venta cruzada y up-sell. Gran cantidad de datos y multitud de fuentes, datos duplicados, falta de agilidad y estandarización en catálogos de productos... son los problemas que se solucionarian con soluciones de Calidad de datos
Veremos cómo poseer una calidad de datos de producto óptima nos ayudará a tomar mejores decisiones de negocio y cómo impactará en los resultados de la compañía.
Transformación en una compañía DATA-DRIVEN - PowerDataPowerData
El dato como centro de la toma de decisiones para la alta dirección. La cultura DATA-DRIVEN es la que se apoya en los datos para tomar mejores decisiones y escoger las alternativas
óptimas.
VÍDEO SEMINARIO ONLINE sobre DATA-DRIVEN: http://landings.powerdata.es/data-driven-company-video-webinar
1. 10 claves para un proyecto
Master Data Management
Juan Oñate
14 de Mayo de 2013
2. Objetivo de esta presentación
• Clarificar, comparar y desmitificar este
concepto
• Compartir la experiencia en
implementación de proyectos MDM
• Identificar los elementos críticos del
proyecto que conducen al éxito (o que
impedirían su consecución)
• Remarcar la naturaleza del MDM como un
gran proyecto de Integración de Datos
4. 2.- Clarificar las diferencias entre MDM y DW
• MDM y DW se complementan. Comparten algunas fases y
técnicas.
• MDM y DW entregan datos con calidad a la empresa
• MDM añade dos importantes valores: datos correctos al
instante y retroalimentación a los sistemas origen
• DW contiene transacciones. MDM reglas de negocio
• MDM construye el “golden record” y es una fuente de
información para el DW
• Ambos sistemas requieren calidad de datos, metadatos e
infraestructura de integración de dato
5. 3.- Gobierno de Datos
Organización
Procesos
Proyecto
Ejecución
6. 4.- Acceder a toda la información
• El acceso y la entrega de datos desde
cualquier origen a cualquier destino
• Todos los datos, en cualquier lugar
• Evitar silos de información
• Sin barreras tecnológicas
• Todas las latencias (por lotes o en tiempo
real)
• Alto rendimiento y disponibilidad
• Visibilidad de los metadatos
Acceder Data
Integration
7. 5.- Descubrir los datos
• Descubrir la naturaleza de los datos que se
van a incluir en el proyecto
• Documentar las anomalías en los datos.
Reportar las incidencias
• Catalogar la:
• Integridad
• Coherencia
• Completitud
• Exactitud
• Duplicación
• Dependencias
Descubrir Data
Profiling
8. 6.- Limpieza efectiva de los datos
• Depuración de datos
• Enriquecimiento de datos
• Normalización de direcciones
• Seguimiento continuo de la calidad de los
datos e informes de las acciones de limpieza
• Formato condicional
• Reglas de validación
• Conversión de datos y nuevas reglas de
transformación
Limpiar Data
Quality
9. 7.- Masterización – Golden record
Crear, consumir, manejar y monitorear los
datos maestros
Relacionar un multidominio de datos
maestros y descubrir relaciones
Unir y crear una simple y confiable
versión de la verdad
Identificar duplicados de manera
rápida y exacta
Definir cualquier tipo de datos con un
modelo flexible
Modelar
Reconocer
Resolver
Relacionar
Gobernar
Master
Master
Data
Management
11. Golden Record
Otros Bienes
$190,157
$190,157
$383,522
Equidad
$3,342
$3,342
$40,666
Publico
Y
Y
Y
Calif. Credito
AAA-
AA-
AAA
Domicilio
France
USA
USA
Nombre Cliente
IXIS Corporate & Investment Bank
UnionBanCal
General Electric Company
FDC
1/31/2006
3/27/2006
4/15/2006
ADDR1
Elm and Carlton Streets
123 Main Street
57, rue du Foubourg
CIUDAD
Minneapolis
New Haven
Paris
ADDR5
50423
14263
75003
ADDR4
MN
CT
Nombre Completo
Union Bank of California
General Electric Company
IXIS Corporate & Investment Bank
SWIFT #
308-03-8500
005-10-4640
917-13-8500CRM
Rating
Baa
AAA
Aaa
Pais
US
US
FR
Nombre Banco
Union Bank.
General Electric
IXIS Corporate & Investment Bank
Cuenta#
30803850041
00510464002
91713850028
FDC
8/26/1950
6/15/1978
4/30/1953
Finance
Direccion
57 rue du Foubourg
6th and Marquette
123 Main St
Ciudad
Paris
Minneapolis
New Haven
C.P.
75003
55405
Estado
MN
CT
Company Name
IXIS CIB
Bank of Mitsubishi
GE Financial
SFA_ID #
21399
50382
62098
Legacy
Simbolo Ticker
WFC
GE
Total Bienes
$207,059
$207,059
$481,741
PAIS
USA
USA
France
Otros Bienes
$190,157
$383,522
$559,934
Equidad
$3,342
$40,666
$109,354
Total Bienes
$207,059
$481,741
$673,342
SIC Code
6021
6021
3511
Industria
6021
6021
3511
12. 8.- Utilizar los registros correctos
• Sincronizar los datos maestros fiables para
las aplicaciones relacionadas y almacenes
de datos
• Obtenga una vista unificada de los datos
maestros y datos relacionados con las
transacciones.
• Decidir si MDM es fuente o es destino (o es
combinación de ambos)
Entregar Data
Services
13. Pasos en una implementación MDM
Accesar
Descubrir
Limpiar
Master
Entregar
4
5
6
7
8
14. Esquema del proyecto MDM
ETL
Operational
ETL
Analytical
CIF
Legacy
Systems
Data
Warehouse
Data Marts
/
DaPortalshboar
d
Business
Intelligence
Legacy
Systems
ETL
Applications
Applications
Legacy
Third Party
Data
Master Data Management
Integración y Calidad de Datos
Data
QualityPerfiladoIntegración Entrega de
Datos
4 5 6 7
Master
Data
Management
8
15. 9.- Gestión del Cambio
• Aplicar técnicas de Gestión del Cambio:
– Procesos
– Descripciones de puestos de trabajo
– Objetivos de rendimiento
• Vencer resistencia
• Transición entre proyecto y función
• Visibilizar los resultados del proyecto:
– Nuevos procesos y políticas
– Nuevas responsabilidades de los datos
17. 10 claves para el éxito en un proyecto MDM
1. Definición del proyecto
2. Diferencias entre MDM y DW
3. Gobierno de Datos
4. Acceso a los datos
5. Descubrimiento
6. Limpieza de Datos
7. Masterización
8. Entrega registros correctos
9. Gestión del cambio
10. Cálculo ROI