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July 14, 2020 Conecta Software

MDM, ¿qué es?

Las siglas MDM provienen del inglés Master Data Management, que en español se traduce como Gestión de Datos Maestros y hacen referencia las herramientasThe processes y las metodologías para generar datos maestros de manera precisa y consistente. A través de la gestión de datos maestros, es posible identificar la información más relevante de una organización, generando una única fuente verídica que ofrece a dicha organización la mejora de sus procesos. 

 

¿Qué son los datos maestros?

Los datos maestros son aquellas listas de datos que se comparten y se utilizan a través del sistema de una organización por las aplicaciones que lo componen. Dichas listas de datos son llamadas datos maestros. En función de los datos maestros, éstos pueden ser más complicados o más fáciles de entender e identificar. 

 

Tipos de datos en el MDM

Existen cinco tipos de datos maestros que pueden ser encontrados en las organizaciones, los cuáles, se describen a continuación:

  • Unstructured data. Son los datos que no tienen una estructura predefinida. Por ejemplo, los ficheros PDF que contienen textos. 
  • Datos transaccionales. Son los datos que están directamente relacionados por ejemplo, con las ventas o facturas.
  • Metadatos. Los metadatos son datos que hablan sobre datos. Por ejemplo, una foto contiene fecha de creación o autor, los cuáles son sus metadatos. Además, dichos metadatos pueden ser almacenados en ficheros como los XML.
  • Datos jerárquicos. Son los datos que guardan las relaciones que existen con otros datos. En determinadas ocasiones, se consideran como un súper dominio de la gestión de datos maestros debido a su complejidad. 
  • Datos maestros. Son los datos que componen la organización. Por lo general, se suelen agrupar en conceptos, lugares, personas o cosas. 

 

Buenas prácticas para el MDM

A continuación, se muestra un listado de buenas prácticas que deben ser aplicadas en las organizaciones respecto a la gestión de datos maestros.

  • Se debe implicar a toda la organización. 
  • Considerar problemas de rendimiento.
  • Llevar a cabo una implantación de manera minuciosa y poco a poco.
  • Creación de políticas de gobierno de datos.
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