¿Qué son los datos maestros de productos?
En pocas palabras, los datos maestros de un producto son una colección de todos los atributos relacionados con el producto y la información que se encuentra en la base de datos maestra en cualquier sistema ERP.
Para garantizar una visión unificada y precisa, la integración de datos MDM (Gestión de Datos Maestros) desempeña un papel crucial al agilizar el flujo de datos entre varios sistemas, garantizando la coherencia y fiabilidad de la información sobre los productos.
Un maestro de productos ayuda a proporcionar una visión unificada de toda la información relacionada con los productos y garantiza la coherencia de la información en todos los sistemas CRM (gestión de las relaciones con los clientes), ERP (planificación de recursos empresariales) y PIM (gestión de la información sobre productos) de la organización.
Un maestro de productos combina datos del maestro de artículos y del maestro de materiales para crear un perfil de producto completo. Mientras que el maestro de productos abarca los atributos y especificaciones del producto, el maestro de artículos profundiza en detalles específicos del inventario, como números de pieza y niveles de existencias, y el maestro de materiales detalla las materias primas y los componentes utilizados en la producción.
Juntos, estos elementos forman una visión global de la información sobre productos y materiales, garantizando que los datos maestros de la empresa se gestionan con precisión en todos los sistemas relevantes. Para más información sobre estrategias de gestión de datos ERP, consulte el artículo aquí.
A medida que las organizaciones crecían, se generaba un gran volumen de datos de productos en diferentes departamentos y silos. A menudo, las lagunas en los distintos procesos y la ausencia de prácticas de gestión y gobernanza de datos provocaban la "dilución" o "contaminación" de estos datos.
Así pues, la necesidad de una base de datos maestra de productos gestionada de forma centralizada se hizo patente de inmediato entre las empresas líderes de todo el mundo y los principales ERP empezaron a desarrollar soluciones listas para usar para PMDM dentro de sus ofertas.
Por ejemplo, SAP lanzó PMDM, un conjunto de funciones que pueden ayudar con el desarrollo de productos y los procesos de cambio, y del mismo modo otros proveedores que lanzaron su Herramientas MDM para ayudar a las empresas a implantar las soluciones de gestión de datos maestros, incluidos los datos maestros de productos como uno de los dominios de datos. Ayuda a gestionar y controlar de forma centralizada los datos relacionados con los productos y a integrarlos en sistemas internos y externos.
¿Qué campos están disponibles en un maestro de productos?
He aquí algunos ejemplos de campos disponibles en una instancia de Datos Maestros de Producto en cualquier ERP de una empresa.
Estos son algunos ejemplos estándar de puntos de datos relacionados con productos que suelen estar disponibles. Pueden variar en función del ERP y del sector de la empresa.
¿Por qué las empresas mantienen uno?
Para las operaciones más pequeñas, con equipos reducidos y menos líneas de productos, mantener la información de los productos de forma centralizada no supone un gran reto, ya que la mayoría de los equipos trabajan de forma bastante cohesionada y la información de los productos se almacena de forma relativamente más sencilla.
Sin embargo, las cosas se complican mucho más cuando se trata de empresas con más de $100 millones de ingresos anuales. En estas situaciones, la gestión de datos en varias plataformas -como sistemas CRM, ERPs y bases de datos externas- se vuelve aún más compleja.
Las incoherencias o desajustes en la disponibilidad de datos pueden obstaculizar procesos clave y provocar ineficiencias en la cadena de suministro y las funciones de salida al mercado. Gestión de datos maestros en la nube (MDM) es donde se resuelven estas cuestiones.
Con las soluciones MDM en la nube integradas con los sistemas ERP, las organizaciones pueden tener acceso en tiempo real a datos de productos precisos, coherentes y de una sola fuente. CLa MDM basada en loud ofrece un control centralizado que reúne múltiples silos de datos, lo que permite a las empresas gestionar la integridad de los datos con facilidad, mejorar la colaboración entre equipos y tomar decisiones basadas en datos.
En las industrias con una alta distribución, donde se trata de una amplia gama de productos, una solución de PMDM basada en la nube ofrece un gobierno de datos sin esfuerzo, con un mayor control de la información de los productos, una gestión de inventarios racionalizada y procesos óptimos de la cadena de suministro, todo ello al tiempo que se reducen los costes y los riesgos.
Una empresa petrolera y de gas experimentaba incoherencias en la información sobre productos clave, como fluidos de perforación, tuberías y productos químicos. Por ejemplo, los materiales de las tuberías se registraban con distintos grados y especificaciones, como API 5L Grado B y API 5L X65, en los sistemas de adquisición, inventario y mantenimiento.
Además, se desconectaron los datos químicos de la empresa y se registraron distintos niveles de viscosidad para los fluidos de perforación, mientras que las fichas de datos de seguridad (FDS) de productos químicos como el Xileno y metanol no eran coherentes. Esto provocó retrasos en la contratación, el rendimiento de los proyectos y la presentación de informes sobre el cumplimiento de la normativa.
La empresa abordó estos retos introduciendo una solución de gestión de datos maestros de productos (PMDM). Así se consolidó toda la información sobre los productos, normalizando características importantes como el tamaño de los tubos, su grosor, el tipo de material y su contenido químico.
A cada producto se le asignó un código de producto distinto, y todos los datos asociados -como los valores nominales de presión, los rangos de viscosidad y la manipulación de seguridad- se sincronizaron en todos los sistemas. La solución PMDM se integró con los sistemas ERP y de aprovisionamiento, proporcionando actualizaciones en tiempo real, evitando la introducción de datos duplicados e imponiendo reglas de validación de datos.
Gracias a ello, la empresa experimentó mejoras sustanciales en la precisión del aprovisionamiento, la programación de proyectos y el cumplimiento de la normativa (por ejemplo, OSHA, EPA). Los datos combinados de los productos también permitieron mejorar la programación del mantenimiento de las tuberías, minimizaron los riesgos para la seguridad y garantizaron que los fluidos de perforación tuvieran una viscosidad definida para obtener el máximo rendimiento durante las operaciones.
Retos de la gestión de datos de productos
La mayoría de las empresas no son capaces de almacenar y gestionar los datos de los productos en un repositorio central debido a toda una serie de problemas, lo que subraya la importancia de la PMDM. A continuación se detallan los motivos.
Falta de normalización de los datos: Las organizaciones complejas que trabajan en silos suelen utilizar distintas convenciones de denominación, unidades de medida y formatos para el mismo producto, lo que puede dificultar bastante la centralización de los datos.
Gobernanza y propiedad de los datos: Cada registro de datos que se actualiza en el sistema debería idealmente ser examinado para detectar duplicados, puntos de datos obligatorios, sistemas de validación y debería contar con un sistema de aprobación que establezca claramente la responsabilidad y la propiedad para sacar el máximo partido del maestro de productos. - Estos procesos y sistemas son inexistentes en las empresas que no han estudiado antes en detalle su maestro de productos.
Complejidades técnicas: Ya hemos mencionado que uno de los principales objetivos de PMDM es mantener los datos en todos los sistemas para obtener una vista unificada. Sin embargo, su aplicación puede resultar técnicamente compleja y requerir conocimientos multiplataforma.
Problemas de escalabilidad: Es relativamente sencillo mantener un maestro de productos para una empresa con casos de uso limitados. Sin embargo, a medida que aumentan el tamaño y la complejidad del conjunto de datos, el esfuerzo de gobernanza y gestión de los datos no es proporcional, lo que plantea problemas de escalabilidad.
Múltiples variantes de productos: Las grandes empresas pueden tener miles de productos con numerosas variantes (por ejemplo, tamaño, color, envase). Puede ser un poco difícil gestionar estas variantes y garantizar que se vinculan los datos adecuados con cada variante.
Reserve una consulta con nuestro experto en productos
Con la Confianza de Líderes de la Industria en Todo el Mundo
Estrategias para los datos maestros de productos
En principio, la estrategia para racionalizar la gestión de datos maestros de productos no difiere demasiado de una estrategia genérica de implantación de la gestión de datos maestrosque consta principalmente de 3 piezas clave.
Varias plataformas de datos maestros ofrecen soluciones de gobernanza de datos listas para usar que también incluyen módulos para la gestión de datos de productos.
¿Cuáles son las ventajas de un maestro de producto?
En todo el mundo, las organizaciones intentan sacar el máximo partido de un maestro de producto, principalmente para obtener los beneficios que detallamos a continuación.
Operaciones de la cadena de suministro
Fácilmente uno de los beneficios más buscados de mantener un maestro de productos. He aquí algunos procesos de la cadena de suministro que pueden beneficiarse de ello.
Proceso de contratación
Bien gestionado datos maestros de aprovisionamiento incluidos los datos maestros de materiales en SAP, es clave para optimizar los procesos de aprovisionamiento. A continuación se enumeran algunas de las ventajas:
Precisión de las adquisiciones: La normalización de los datos de los productos garantiza que los equipos de compras realicen los pedidos correctos, lo que reduce los errores y las discordancias en los pedidos de compra.
Fabricación eficiente: La precisión de los datos de la lista de materiales garantiza una producción sin errores, lo que minimiza los tiempos de inactividad y el desperdicio de material.
Coordinación logística: La precisión de los datos dimensionales y de peso de los productos permite una planificación óptima de la carga, reduciendo los costes de transporte y los retrasos.
Gestión de existencias
Aplicando las estrategias adecuadas para gestionar los datos maestros del inventario, se optimizan las operaciones de la cadena de suministro, lo que se traduce en las siguientes ventajas:
- Previsión de la demanda: Al proporcionar una visión clara y precisa de los atributos de los productos, las tendencias históricas y los niveles de existencias, PMDM permite mejorar la previsión de la demanda, reduciendo los riesgos de exceso de existencias o de ruptura de las mismas.
- Optimización de las existencias de seguridad: Garantiza que las reservas de inventario se calculen con precisión basándose en datos fiables, minimizando los costes de almacenamiento excesivo y manteniendo al mismo tiempo los niveles de servicio.
- Visibilidad a través de los canales: Admite el seguimiento del inventario en tiempo real en almacenes, centros de distribución y puntos de venta, lo que facilita una asignación optimizada.
Gestión de productos
Gestión del ciclo de vida: Mantener datos precisos de los productos a lo largo de su ciclo de vida, garantizando transiciones fluidas desde su desarrollo hasta su descatalogación. Esto ayuda a los equipos a mantenerse alineados sobre el estado del producto y los próximos pasos.
Innovación: Utilizar datos detallados sobre el rendimiento de los productos y las opiniones de los clientes para identificar oportunidades de innovación. Esto permite adaptarse rápidamente a las demandas y tendencias del mercado.
Colaboración: Garantizar la alineación entre los equipos de productos, marketing, ventas y atención al cliente proporcionando acceso a la misma información actualizada sobre los productos, fomentando una toma de decisiones eficaz y unas operaciones fluidas.
Gestión de las relaciones con los proveedores
Aunque estas ventajas pueden no resultar obvias a primera vista, un PMDM planificado y sin fisuras, junto con un maestro de proveedores actualizado y fiable, puede mejorar significativamente la eficacia de las adquisiciones, reducir los riesgos operativos y garantizar que su cadena de suministro funcione sin problemas y de forma rentable.
Hay un módulo independiente para gestionar los datos maestros de los proveedores, que desempeña un papel crucial en la racionalización de los procesos de adquisición y la mejora de las relaciones con los proveedores. Al integrar este módulo con otros sistemas, las organizaciones pueden beneficiarse de:
- Comunicación estandarizada con los proveedores: Unas especificaciones claras de los productos minimizan los malentendidos o errores durante las negociaciones de compra o la realización de pedidos.
- Seguimiento del rendimiento de los proveedores: Los datos maestros de productos pueden vincularse con las métricas de rendimiento de los proveedores (por ejemplo, plazos de entrega, tasas de defectos) para evaluar y optimizar las relaciones con los proveedores.
- Mejora de las decisiones de aprovisionamiento: Al mantener una visión unificada de las especificaciones de los productos y las opciones de los proveedores, los equipos de compras pueden identificar alternativas rentables o artículos críticos de doble origen.
Planificación de la demanda
- Alineación en todos los niveles de la cadena de suministro: PMDM garantiza que todos los niveles de la cadena de suministro operan con el mismo conocimiento de los atributos de los productos, lo que reduce los cuellos de botella.
- Menos errores de cumplimiento: La información correcta sobre los productos minimiza los errores de envío, lo que mejora los índices de puntualidad en las entregas y la satisfacción de los clientes.
- Planificación dinámica de reaprovisionamientos: Permite tomar decisiones basadas en datos para la reposición de existencias a partir de información en tiempo real sobre las tendencias de ventas y los niveles de inventario.
Aprovechar la inteligencia artificial en el Product Master
Al igual que con la mayoría de las funciones a nivel orgánico, la Inteligencia Artificial está cambiando el panorama en PMDM, y a través de la Gestión de Datos en general. Este cambio se efectúa principalmente a través de un proceso mucho más preciso, eficaz y, lo que es más importante, menos lento para garantizar la excelencia de los datos maestros.
He aquí algunos casos en los que los modelos de aprendizaje automático están insuflando vida a un proceso que, de otro modo, sería manual y tedioso para lograr el éxito de los datos maestros.
Depuración automatizada de datos
Un modelo entrenado, especialmente uno que tenga contexto histórico de datos de productos específicos de la industria, puede hacer un trabajo mucho mejor en la corrección de registros de datos maestros individuales en las siguientes 3 áreas.
Enriquecimiento automatizado
Los equipos de Compras, Operaciones y Productos suelen confiar en los registros de datos maestros para tener un contexto completo de los registros de un producto determinado. Sin embargo, durante el proceso de creación y edición de los registros, algunos puntos de información clave simplemente no se actualizan debido a errores humanos, problemas sistémicos o falta de disponibilidad de la información.
Una solución inteligente y bien pensada para el maestro de productos puede ahora aprovechar los módulos de IA para enriquecer la información procedente de fuentes de primera mano, bases de datos de terceros o a través del enriquecimiento web.
Clasificación o normalización de datos de productos
Uno de los principales problemas de la gestión de datos maestros son los datos no estructurados, es decir, los datos escritos en campos no estructurados como "descripción breve" o "descripción larga".
Esto dificulta la toma de decisiones a gran escala, ya que los programas de automatización y análisis suelen basarse en campos de datos estructurados para funcionar con eficacia.
Cualquier solución maestra de productos que merezca la pena puede desplegar soluciones de IA para analizar datos y extraer atributos clave, unidades de medida y otros puntos de información clave y asignarlos automáticamente a campos relevantes y crear "tareas" para que los gestores de categorías las "revisen" y "acepten" antes de desplegarlas en la versión de producción de una base de datos maestra.
Conclusión
Una gestión eficaz de los datos maestros de productos (PMDM) es esencial para mejorar las operaciones empresariales, desde el abastecimiento hasta la gestión de inventarios.
Con unos datos de producto adecuados, las empresas pueden simplificar la cadena de suministro, minimizar los residuos operativos y mejorar la toma de decisiones de aprovisionamiento. Además, unos datos de producto precisos son un elemento clave de la logística, ya que permiten realizar envíos correctos, minimizar los fallos de cumplimiento y racionalizar los costes de transporte.
Contar con un sistema PMDM bien organizado no sólo mejora las operaciones internas, sino que también mejora la logística, haciendo que los procesos de entrega sean aún más fluidos y baratos.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es un ejemplo de maestro de producto?
Un registro maestro de producto almacena toda la información relativa a un único producto -Ejemplo: para una tableta de chocolate, las materias primas (cacao, leche, aceite de palma), los proveedores de cacao, los distribuidores, la maquinaria y las piezas de recambio son puntos de información que se almacenarán en el maestro de producto.
¿Cómo crear un maestro de producto?
Diferentes sistemas ERP tienen diferentes métodos para crear o actualizar un maestro de productos que se enumeran en su documentación. Estos son algunos de los más populares Maestro de productos SAP 2. Oracle Product Master 3. Maestro de producto de Informatica
¿Cuál es la diferencia entre PIM (gestión de la información sobre productos) y datos maestros?
Un almacén de datos maestros o de datos maestros de productos contiene información exhaustiva sobre un producto, incluidos, entre otros, sus proveedores, las materias primas necesarias, la información de envasado, los equipos necesarios, etc. El PIM, por su parte, tiene que ver más con la información relativa a la comercialización, el marketing, las promociones y la distribución de los productos.
¿Cómo se gestionan los datos maestros de productos en SAP?
SAP gestiona los datos maestros de productos a través de herramientas como Material Master en S/4HANA y SAP Master Data Governance (MDG). Estas herramientas centralizan la creación de datos, garantizan la precisión e integran la información de los productos en módulos como Ventas, Aprovisionamiento y Producción. Las funciones incluyen flujos de trabajo para aprobaciones, detección de duplicados y actualizaciones en tiempo real. SAP también admite el enriquecimiento de datos y la gestión del ciclo de vida, lo que permite una integración perfecta con sistemas de terceros y garantiza datos coherentes y de alta calidad en toda la empresa.
¿Qué programas o soluciones pueden utilizarse para gestionar el maestro de productos?
Varias soluciones de software, entre ellas Integrity© y Harmonize© de Verdantis, ayudan a resolver los retos críticos que plantean los datos maestros de productos - este post también detalla las principales soluciones de software para la gestión de datos maestros
