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10 claves para un proyecto
Master Data Management
Juan Oñate
14 de Mayo de 2013
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
1.- Definición del proyecto
Master
Data
Management
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técnicas.
• MDM y DW entregan datos con calidad a la empresa
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instante y retroalimentación a los sistemas origen
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información para el DW
• Ambos sistemas requieren calidad de datos, metadatos e
infraestructura de integración de dato
3.- Gobierno de Datos
Organización
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Ejecución
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
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
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6.- Limpieza efectiva de los datos
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datos e informes de las acciones de limpieza
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8.- Utilizar los registros correctos
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10.- Cálculo del ROI
¿cómo aplica para MDM?
10 claves para el éxito en un proyecto MDM
1. Definición del proyecto
2. Diferencias entre MDM y DW
3. Gobierno de Datos
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Diez claves Proyecto MDM

  • 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
  • 3. 1.- Definición del proyecto Master Data Management
  • 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
  • 16. 10.- Cálculo del ROI ¿cómo aplica para MDM?
  • 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