Resumen rápido
El concepto de gobernanza de datos surgió a principios de la década de 2000, durante la era de las punto com. Inicialmente, el concepto se limitaba en gran medida a los equipos de TI y consistía principalmente en categorizar y catalogar varios puntos de datos para agilizar los procesos, gestionar el origen de los datos y garantizar su pertinencia.
Sin embargo, en los últimos dos años, dos cambios clave en el panorama tecnológico y empresarial han propiciado la aparición de la gobernanza de datos maestros como concepto clave que engloba más o menos el mismo objetivo, pero cuyo alcance se ha ampliado mucho. Los dos cambios clave fueron;
Por ejemplo, la mayoría de las decisiones empresariales actuales en materia de compras, contratación, incorporación de proveedores y relaciones con los mismos se basan en análisis y datos interpretados a partir de los sistemas ERP.
Muy pocos profesionales en 1900 habrían esperado que una sola entidad fuera responsable de la producción a tan gran escala. Hoy en día, es muy común que las empresas operen múltiples instalaciones de producción a gran escala que son responsables de la fabricación de miles de millones en productos terminados o que prestan servicios a proyectos cuyo alcance supera fácilmente los miles de millones de dólares. En resumen, la consolidación de las actividades empresariales y el aumento de la escala de las operaciones han dejado a las empresas sin otra opción que tomar decisiones basadas en datos, apoyándose en soluciones de software y sistemas ERP para una mayor facilidad operativa.
Master Data Governance (Basics)
Debido a los inevitables errores humanos, esta dependencia de los sistemas ERP, los datos de la empresa y la tecnología puede ser un arma de doble filo para las empresas.
Con el tiempo, las malas prácticas a la hora de cargar, mantener y eliminar los datos pueden dar lugar a datos "basura" en el ERP, lo que puede paralizar los procesos empresariales y provocar paradas de producción, elevados costes de mantenimiento de inventario, malas relaciones con los proveedores y una ausencia total de información sobre el comportamiento de los clientes.
Esta tendencia ha subrayado la necesidad de un sistema de "gobernanza de datos maestros", que es una pieza crítica en la gestión de datos maestros y posiblemente la mayor palanca que las empresas pueden aprovechar para garantizar que sus sistemas de datos maestros sean precisos, fiables y estén actualizados.
A Master Data Record is a central, authoritative set of information about a key entity in an organization, such as a customer, product, supplier, or employee.
It is used across various systems and processes to ensure consistency and accuracy. Master data typically includes essential details like names, addresses, IDs, and other key attributes that remain relatively stable over time and are shared across the organization
Master Data Governance (MDG) functions as a structured control layer over enterprise master data, enforcing data integrity, standardization, and compliance across domains such as Material, Customer, Vendor, and Finance.
It ensures that master data creation, updates, and deactivation occur in a controlled and auditable manner, mitigating risks associated with inconsistent or inaccurate data.
Domain-Specific Models
MDG relies on domain-specific data models that define:
Mandatory and optional fields
Hierarchical relationships
Cross-field dependencies and allowed value lists
These models enforce field-level validation and maintain cross-system consistency.
Por ejemplo: In the Material Master domain, fields like Material Type y Base Unit of Measure are validated to prevent incorrect entries from entering downstream ERP systems.
Data Quality Enforcement
MDG enforces technical controls across key dimensions:
Completeness: Mandatory fields must be populated before approval.
Consistency: Field values are uniform across systems.
Accuracy: Values match verified reference sources or business rules.
Workflow and Rule-Based Approvals
It implements structured workflows integrated with rule engines (e.g., BRF+) to control approvals, enforce validations, and route change requests based on domain, data type, or business hierarchy.
This ensures that master data adheres to governance policies before it propagates to transactional or analytical systems.
Duplicate Prevention
Master Data Governance uses duplicate detection mechanisms including fuzzy matching and key field comparisons. Records exceeding predefined similarity thresholds are flagged for steward review, preventing redundant or conflicting master data.
System Integration
MDG acts as the authoritative source across ERPs, CRMs, SCMs, and BI systems via:
Synchronous APIs/OData services for real-time propagation
Asynchronous IDocs/event queues for bulk replication
Federated lookup and reconciliation in co-existence or registry models
This guarantees consistent, high-quality master data across the enterprise, reducing operational risk and improving decision-making.
Cada una de estas disciplinas requiere un enfoque dinámico para la gobernanza de los datos. Además, las empresas se están dando cuenta cada vez más de que estos sistemas de gobernanza requieren un cierto nivel de flexibilidad en función de los sectores, la ubicación, los productos, los departamentos y los tipos de proveedores, y los sistemas heredados que existen actualmente en el mercado sencillamente no contemplan estos requisitos tan diversos.
Estrategias y tácticas para la gobernanza de datos maestros
Hay que señalar que las prácticas de gobernanza no se limitan a una "herramienta", un "software" o un "libro de normas", sino que se trata de una comprensión a nivel organizativo de los procesos empresariales y requieren la implicación de los equipos de TI, Compras, Éxito del cliente y Mantenimiento.
Los programas informáticos y las tecnologías no son más que el reflejo de procesos y flujos bien pensados, dirigidos por el personal adecuado para maximizar los resultados empresariales. Algunas de las tácticas que pueden aprovecharse son las siguientes.
Validación de datos
Validación es un elemento clave para garantizar que los datos maestros sean precisos, coherentes y conformes con las normas de la empresa. El proceso de validación comprueba la integridad de los datos maestros durante los procesos de creación, modificación y aprobación, evitando que se introduzcan errores o incoherencias en el sistema.
1. Definición de reglas y lógica
Reglas de validación: Se trata de reglas o lógicas empresariales predefinidas que definen lo que constituyen datos maestros válidos. Por ejemplo, una regla puede requerir que un ID de cliente sea único, que un código postal coincida con el país correcto o que una categoría de producto esté dentro de un conjunto definido de valores válidos.
Normas personalizadas: Las organizaciones pueden definir reglas de validación personalizadas utilizando herramientas como el Marco de reglas de negocio (BRF+), para adaptarse a sus necesidades específicas y a sus requisitos de datos.
2. Validación durante la introducción de datos
Cuando los usuarios crean o actualizan registros de datos maestros (por ejemplo, datos de clientes, materiales o proveedores), el sistema comprueba los datos con las reglas de validación predefinidas.
Validación en tiempo real: A medida que se introducen los datos, los programas informáticos realizan una validación en tiempo real para detectar problemas como la falta de campos obligatorios, formatos de datos incorrectos o incoherencias (por ejemplo, códigos de país incorrectos o números de teléfono no válidos).
Mensajes de error: Si se infringe una regla de validación, el sistema genera un mensaje de error o advertencia para notificárselo al usuario. El usuario DEBE corregir los datos antes de continuar.
Flujos de aprobación
Prácticamente todas las plataformas y soluciones de gestión de datos maestros incorporan una "matriz de aprobación" con distintos grados de flexibilidad. Esto garantiza que ningún miembro del personal tome por sí solo la decisión de "editar" o "crear" un registro de datos maestros, minimizando así los errores y garantizando que las partes interesadas adecuadas tengan conocimiento del proceso empresarial correcto.
Por ejemplo, Supongamos que una organización exige que datos maestros de proveedores cotejarse con una base de datos de conformidad para garantizar que el proveedor no figura en una lista negra ni es objeto de sanciones legales.
Cuando se crea un nuevo registro de proveedor o se modifica uno existente, el flujo de trabajo de aprobación dirige automáticamente el registro a la sección responsable de cumplimiento para su aprobación. El funcionario verifica que el proveedor supera todos los controles de conformidad antes de que el registro sea aceptado en el sistema.
Debido a la complejidad inherente de las organizaciones de hoy en día, la mayoría de los flujos de trabajo de aprobación tienen múltiples responsables con diferentes niveles de acceso, que deben ser fácilmente configurables en los sistemas de gobierno de datos.
Gestión del ciclo de vida de los datos
Gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) en Gobernanza de datos maestros se refiere a los procesos y políticas que gestionan la ciclo de vida completo de datos maestros de su creación y utilice a su archivo o supresión. DLM garantiza que los datos sean precisos, seguros y cumplan la normativa durante toda su existencia, al tiempo que minimiza los riesgos de deterioro, redundancia o uso indebido de los datos.
Etapas clave de la GDL:
Creación: Los datos se introducen en el sistema con la debida validación y aprobación.
Utilice: Los datos son utilizados activamente por varios departamentos o aplicaciones, garantizando la coherencia y la integración entre los sistemas.
Mantenimiento: Los datos se actualizan y corrigen periódicamente para que sigan siendo exactos y se ajusten a las necesidades de la empresa.
Archivo: Los datos que ya no se utilizan activamente pero deben conservarse por motivos históricos o de cumplimiento de la normativa se almacenan en un archivo.
Supresión: Los datos se eliminan del sistema cuando ya no son necesarios o tras alcanzar un periodo de conservación definido.
Ejemplo
En un Datos maestros de proveedores proceso:
Creación: Se incorpora un nuevo proveedor y sus datos (por ejemplo, datos de contacto, condiciones de pago) se introducen en el sistema, se validan y son aprobados por Compras y Finanzas.
Utilice: Los datos de los proveedores se utilizan en todos los sistemas de compras, facturación y pagos.
Mantenimiento: Si la dirección del proveedor cambia, los datos se actualizan tras un flujo de trabajo de validación y aprobación.
Archivo: Si el registro del proveedor ya no se utiliza activamente pero debe conservarse por razones históricas o legales, se archiva.
Supresión: Después de que el proveedor esté inactivo durante un periodo determinado (por ejemplo, 7 años), sus datos se eliminan del sistema, siguiendo las políticas de conservación y cumplimiento.
DLM garantiza que los datos se gestionen de forma eficaz, coherente y conforme a los requisitos legales y reglamentarios durante todo su ciclo de vida.
Casos prácticos de sistemas de gobernanza de datos
Materiales y repuestos MRO
Ejemplo: Mejora de la disponibilidad de piezas de recambio y reducción del tiempo de inactividad en la fabricación
Problema sin ODM: A manufacturing company relies on a large inventory of materials and spare parts for machine maintenance. However, without proper governance over material master data, the company struggles with duplicate records, inconsistent part numbers, and incomplete descriptions, leading to delays in locating and ordering critical parts. As a result, machines may stay down for longer periods, causing operational disruptions and loss of production time.
Beneficio ODM: With Master Data Governance rules in place for materials and MRO spares, the company can ensure that each part has a single, standardized record with accurate descriptions, part numbers, and supplier information. Data quality rules enforce consistency across all systems, making it easier to track inventory, automate reordering, and prevent the purchasing of redundant parts.
Beneficios prácticos: La organización puede identificar y adquirir rápidamente las piezas correctas, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando la disponibilidad de las máquinas. También mejora la gestión del inventario al reducir el stock redundante, lo que supone un ahorro de costes y unas operaciones más eficientes.
Datos maestros de clientes
Ejemplo: Experiencia del cliente personalizada y conformidad en el comercio minorista
Problema sin ODM: A large retail chain struggles with duplicate or outdated customer records. Customers frequently change their contact information, or multiple accounts are created for the same person (e.g., due to name variations or typos). This leads to poor customer experience, as sales representatives cannot access complete or accurate customer histories. Additionally, legal and marketing teams cannot ensure compliance with data privacy laws like GDPR because the data is inconsistent.
Beneficio ODM: By implementing Master Data Governance for customer master data, the retailer can enforce data validation rules (e.g., ensuring only one customer account exists per individual), apply standardized formats for contact information (e.g., phone numbers, addresses), and establish data stewardship processes to periodically cleanse outdated records.
Beneficios prácticos: The retailer improves customer personalization, as sales teams now have a single, unified view of each customer’s purchasing history, preferences, and interactions. This allows them to offer more tailored recommendations and promotions. Moreover, the retailer ensures data privacy compliance by maintaining accurate and up-to-date customer records, reducing legal risk and avoiding fines related to non-compliance.
Datos maestros de proveedores
Ejemplo: Agilización de la incorporación de proveedores y gestión de riesgos en las compras
Problema sin ODM: A global pharmaceutical company manages thousands of suppliers across various regions. However, without a proper Master Data Governance process for vendor master data, supplier records are fragmented across multiple systems, making it difficult to track supplier performance, certifications, and regulatory compliance status. This leads to delays in supplier onboarding and higher risks of working with non-compliant or low-performing suppliers.
Beneficio ODM: With vendor master data governance in place, the company can create a centralized repository where vendor records are consistently maintained. Governance rules enforce validation checks on key information, such as tax ID numbers, certifications, and contract terms. Workflow automation ensures that new suppliers undergo a standardized, compliant onboarding process before being added to the approved list.
Beneficios prácticos: By leveraging accurate and validated vendor data, the company can significantly speed up supplier onboarding, while ensuring that only compliant and high-quality vendors are approved. This reduces procurement risks, improves supplier relationships, and ensures compliance with industry regulations (e.g., FDA or ISO certifications). Moreover, the company can track supplier performance metrics over time, leading to better strategic sourcing decisions and cost savings.
¿A quién puede ayudar MDG Solutions?
El líder indiscutible en gobernanza de datos maestros es, con diferencia ODM SAP. Para permitir a las empresas gestionar mejor sus datos ERP, SAP lanzó SAP MDG en la década de 2000 para establecer un marco de gobernanza.
Desde entonces, varios proveedores de software de gobierno de datos maestros have entered the space with powerful alternatives. Oracle, Microsoft, IBM, and Stibo Systems have each released robust data governance suites, offering a range of features like workflow automation, data quality checks, role-based access, and integration capabilities to streamline and scale governance implementation.
Sin embargo, como ya hemos mencionado, las prácticas de gobernanza pueden variar en función de los sectores, los tipos de datos maestros, las políticas internas, las jerarquías organizativas, etc.
En nuestra experiencia hasta ahora como especialistas en soluciones de gestión de datos maestros, hemos observado que la mayoría de estos programas no están diseñados específicamente para este fin, su implantación puede resultar cara y requerir muchos recursos y, en general, se tarda mucho tiempo en ejecutarlos.
Al ver esta carencia, en Verdantis hemos creado nuestro propio producto de vanguardia para la gestión de datos maestros (Integrity©) que tiene en cuenta los casos de uso específicos del sector, fácilmente se integra con la mayoría de los ERP (incluido SAP MDG) y aprovecha modelos de aprendizaje automático específicamente entrenados para hacer más accesible el cumplimiento de la Gobernanza de Datos.
Conclusión
La gobernanza de los datos maestros ya no es una función de back-office, sino un factor clave para la resiliencia operativa, el cumplimiento normativo y la transformación digital. A medida que las organizaciones aceleran la toma de decisiones basada en datos, la capacidad de mantener datos maestros limpios, coherentes y gobernados se convierte en un diferenciador estratégico.
Lo que se necesita ahora son soluciones de gobernanza que vayan más allá de los marcos estáticos: herramientas adaptables, inteligentes y adaptadas a las necesidades específicas de las empresas modernas.
Las empresas que inviertan hoy en el enfoque de gobernanza adecuado estarán mejor posicionadas para escalar, responder a los cambios del mercado e impulsar la eficiencia sostenida en todas las funciones el día de mañana.
