Las organizaciones buscan continuamente aprovechar la tecnología para mejorar la eficiencia, la automatización y la toma de decisiones basada en datos. Entre estos avances, los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) se han convertido en la base de las operaciones empresariales, permitiendo una integración perfecta entre finanzas, compras, cadena de suministro, fabricación, recursos humanos y otras funciones clave.
Sin embargo, el éxito de un sistema ERP depende en gran medida de un elemento crucial: la gestión de datos maestros (MDM). Los datos imprecisos o de mala calidad pueden dar lugar a ineficiencias, problemas de cumplimiento y errores costosos. Este artículo profundiza en la importancia de la gestión de datos maestros de ERP, las mejores prácticas para mantener datos de alta calidad y cómo las plataformas impulsadas por IA como Verdantis están transformando este espacio.
Los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) se han convertido en herramientas indispensables para las empresas modernas que buscan agilizar las operaciones, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva. Estos sistemas integran diversas funciones empresariales, como las finanzas, la fabricación y la distribución, en una plataforma unificada que permite una mejor gestión de los recursos.
Comprender los datos maestros de ERP
Los datos maestros se refieren al información empresarial básica que permanece relativamente estable a lo largo del tiempo y al que hacen referencia diversos procesos empresariales dentro de un sistema ERP.
Un sistema ERP actúa como eje central, conectando funciones empresariales dispares en un todo cohesionado. Comprende varios módulos, cada uno de los cuales responde a necesidades organizativas específicas.
Planificación de recursos empresariales (ERP) software paquetes están integrados paquetes de software utilizado por empresas a administrar y automatizar empresa funciones-finanzas, recursos humanos, compras, logística, cadena de suministro, etc. Hay un particular formulario de datos llamado Datos maestros dentro de un paquete ERP. Datos maestros es el fundamental datos que es modificado relativamente menos a lo largo del tiempo y es utilizado por el funcional departamentos de la firme.
En Sistema ERP suele ser el centro primario para los Datos Maestros. Sin embargo, en organizaciones complejas con múltiples sistemas (como CRM, PLM y herramientas especializadas), una estrategia MDM central coordina los Datos Maestros en todas estas plataformas.
Por ejemplo:
- Una empresa dispone de un sistema CRM para las interacciones del equipo de ventas con los clientes.
- El sistema ERP gestiona el procesamiento de pedidos, el inventario y las finanzas.
ERP (Enterprise Resource Planning) es un conjunto de programas informáticos que integra diversas funciones empresariales en un único sistema.
Facilita una comunicación fluida entre los distintos departamentos, garantizando el acceso a los datos en tiempo real y permitiendo a las empresas tomar decisiones basadas en datos.
Por sectores, las categorías de datos maestros más importantes para cada sector son:
1. Datos maestros de materiales
Los datos maestros de materiales son una base fundamental de los sistemas ERP, ya que sirven de apoyo a la cadena de suministro, las adquisiciones y la gestión de inventarios. Realiza un seguimiento de las descripciones de los materiales, los números de identificación, las especificaciones, los detalles de aprovisionamiento, la información sobre proveedores, las ubicaciones de almacenamiento, los precios, los números de lote, las fechas de caducidad y los requisitos de cumplimiento. Un sistema de datos maestros de materiales bien estructurado garantiza una integración perfecta entre los departamentos de compras, fabricación, ventas y logística, mejorando el seguimiento del inventario, la previsión de la demanda, el análisis de costes y el cumplimiento de la normativa.
A pesar de su importancia, la gestión de datos maestros de materiales presenta retos como la duplicación de datos, convenciones de nomenclatura no estándar, falta de estandarización y registros obsoletos. Estas ineficiencias provocan retrasos en el aprovisionamiento, cuellos de botella en la producción, niveles de inventario incorrectos y mayores costes operativos.
La mala calidad de los datos desajusta las actividades de la cadena de suministro y aumenta los riesgos de cumplimiento, por lo que es esencial una sólida gobernanza de los datos. Las convenciones de nomenclatura estandarizadas, la limpieza de datos automatizada y la validación basada en IA mejoran la calidad y la eficiencia de los datos.
Las plataformas basadas en IA, como Verdantis, están transformando la gestión de datos maestros de materiales mediante la eliminación de duplicados, la armonización de datos en todos los sistemas ERP y la mejora de la precisión a través de la automatización y el aprendizaje automático. Estas soluciones reducen los costes de adquisición e inventario, minimizan las interrupciones de la cadena de suministro y permiten tomar decisiones basadas en datos. Al dar prioridad a los datos maestros de materiales de alta calidad, las empresas pueden mejorar la eficiencia operativa y mantener una ventaja competitiva.
Ejemplo: Una empresa de alimentación y bebidas mantiene Nombre del ingrediente, ID de lote, Información sobre alérgenos, Fecha de caducidad, Valores nutricionales y Detalles de envasado para cumplir la normativa de seguridad alimentaria y garantizar la calidad del producto.
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2. Datos maestros de clientes
La gestión de datos maestros de clientes es esencial para que las empresas mantengan registros de clientes precisos, unificados y estructurados. Sirve de apoyo a funciones clave como ventas, marketing, finanzas y atención al cliente. Los datos de clientes mal gestionados generan ineficiencias, pérdidas de ingresos, riesgos de cumplimiento y malas experiencias de los clientes.
Con la transformación digital, las empresas deben adoptar un enfoque estructurado, accesible y en tiempo real para gestionar los datos de los clientes. Un maestro de clientes bien mantenido permite elaborar informes precisos, agilizar las operaciones, personalizar las experiencias de los clientes y mejorar el cumplimiento normativo, lo que, en última instancia, mejora las relaciones con los clientes y aumenta los ingresos.
Los datos maestros de clientes incluyen atributos esenciales como ID de cliente, nombres, direcciones, datos de contacto, números de identificación fiscal, límites de crédito y condiciones de pago. También contiene datos de ventas y marketing como historial de compras, segmentación y programas de fidelización, así como registros de servicio al cliente como tickets de soporte e historial de comentarios.
Los sistemas ERP dependen en gran medida de datos maestros de clientes de alta calidad para garantizar un flujo de información fluido entre departamentos. Mantener una única fuente de información mejora la coordinación entre los equipos de ventas, marketing y atención al cliente, mejora los esfuerzos de CRM y permite a los equipos financieros procesar las transacciones con precisión. También ayuda a las empresas a cumplir las normativas fiscales, las leyes de privacidad de datos y los requisitos específicos del sector.
Sin embargo, la gestión de los datos maestros de clientes conlleva retos como la duplicación de datos, los registros incoherentes, los errores de introducción manual, la falta de gobernanza y los problemas de integración entre ERP, CRM y otros sistemas empresariales. Las empresas deben aplicar un enfoque estructurado, que incluya repositorios de datos centralizados, políticas de gobernanza de datos estandarizadas, herramientas de limpieza de datos basadas en IA y una integración perfecta entre ERP y CRM.
Las auditorías periódicas de datos y los procesos de limpieza ayudan a mantener la integridad de los datos. El análisis predictivo permite conocer mejor el comportamiento y las tendencias de los clientes, lo que facilita el compromiso personalizado y la toma de decisiones informadas. Plataformas como Verdantis garantizan el cumplimiento de la normativa y reducen los riesgos financieros y legales al mantener datos de alta calidad sobre los clientes.
Ejemplo: Un minorista de comercio electrónico mantiene registros de clientes, incluidos el ID de cliente, el nombre, la dirección, el número de contacto y el correo electrónico, para adaptar las campañas de marketing y enviar confirmaciones de pedidos.
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3. Datos maestros de proveedores/vendedores
Los datos maestros de proveedores/vendedores son un elemento esencial en la gestión de la cadena de suministro y adquisiciones, ya que proporcionan un repositorio centralizado de información esencial sobre los proveedores. Los datos incluyen nombres básicos de proveedores, información de contacto, registros financieros, ofertas de productos y servicios, certificaciones de conformidad y métricas de rendimiento.
Unos datos maestros de proveedores adecuados son cruciales para el perfecto funcionamiento del sistema ERP, ya que garantizan el correcto procesamiento de las órdenes de compra, la exactitud de los pagos, la gestión de los contratos y la supervisión del rendimiento del proveedor.
Sin embargo, las organizaciones sufren duplicaciones de datos, incoherencias, registros obsoletos, falta de estandarización y problemas de integración en múltiples sistemas. Los datos de proveedores de mala calidad pueden causar ineficiencias en las compras, pérdidas financieras y riesgos de cumplimiento.
Para contrarrestar estos problemas, las empresas deben aplicar buenas prácticas que incluyan la gobernanza centralizada de los datos, formatos de datos estandarizados, limpieza automatizada de datos e integración entre los sistemas ERP, de compras y financieros. Este artículo habla de las mejores prácticas para los datos maestros de proveedores.
Los siguientes son una mayor mejora de la precisión y eficiencia de los datos mediante auditorías periódicas y portales de autoservicio para proveedores. Las plataformas basadas en IA, como Verdantis, están transformando el funcionamiento de la gestión de datos maestros de proveedores mediante la automatización de la deduplicación, el enriquecimiento y la validación de datos, lo que permite la visibilidad y el cumplimiento en tiempo real.
La IA y el aprendizaje automático pueden aprovecharse para optimizar las relaciones con los proveedores, reducir los riesgos de aprovisionamiento e impulsar la eficiencia de costes. En definitiva, unos datos maestros de proveedores bien estructurados y de alta calidad ya no son solo una necesidad, sino un factor estratégico que favorece la agilidad operativa y la toma de decisiones basada en datos en las empresas modernas.
Ejemplo: Una empresa de fabricación mantiene el ID de proveedor, el nombre de la empresa, la dirección, los datos de contacto, las condiciones de pago, el NIF y la información bancaria para agilizar las adquisiciones, garantizar la puntualidad de los pagos y realizar un seguimiento del rendimiento de los proveedores.
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4. Datos maestros de los empleados
Los Datos Maestros de Empleados son el conjunto de datos básico que contiene toda la información crucial relacionada con los empleados en los sistemas de Gestión de Recursos Humanos (HRM) y ERP de una organización. Es, por lo tanto, la única fuente de verdad para todos los registros de empleados con el objetivo de mantener la coherencia, la precisión y el cumplimiento en múltiples funciones de RRHH.
Estos datos suelen incluir detalles personales (nombre, fecha de nacimiento, información de contacto, números de identificación), información relacionada con el empleo (cargo, departamento, designación, estructura jerárquica, fecha de contratación, situación laboral), detalles de nómina y compensación (estructura salarial, deducciones fiscales, beneficios, bonificaciones) y registros relacionados con el rendimiento (evaluaciones, historial de formación, certificaciones).
La gestión eficaz de los datos maestros de los empleados es crucial para la fluidez de las operaciones de RR.HH., incluido el procesamiento de nóminas, las evaluaciones del rendimiento, el seguimiento del cumplimiento, la planificación de la plantilla y el compromiso de los empleados. Sin embargo, pueden surgir problemas de redundancia de datos, incoherencia y seguridad cuando se trata de registros de empleados gestionados en distintos departamentos, ubicaciones o unidades de negocio.
Las organizaciones desarrollan su marco de gobernanza de datos, controles de acceso basados en roles y herramientas de automatización impulsadas por IA que validan, limpian y estandarizan los datos maestros de los empleados para gestionar estos riesgos. Con unos datos maestros de empleados correctos, las empresas mejoran la eficiencia de sus plantillas, la eficacia en la toma de decisiones, el cumplimiento de las normas y agilizan la experiencia de los empleados.
Ejemplo: Una planta de producción mantiene la identificación de los empleados, los niveles de competencia en habilidades, los registros de formación en seguridad, las asignaciones de turnos, el seguimiento de las horas extra y las certificaciones de manipulación de equipos para optimizar la gestión de la plantilla, garantizar el cumplimiento de las normativas de seguridad y mejorar la eficiencia operativa.
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5. Datos maestros de productos
Los datos maestros de productos son una colección de todos los atributos e información relacionados con los productos que se encuentran en la base de datos maestra de cualquier sistema ERP. Los datos maestros de productos son un conjunto de datos centralizado que contiene información detallada y estructurada sobre los productos o servicios de una empresa. Sirve como la única fuente de verdad para los datos relacionados con el producto a través de diversas funciones de negocio tales como ventas, compras, gestión de inventario, fabricación y servicio al cliente.
Los datos maestros de productos suelen incluir atributos como el nombre del producto, SKU (Stock Keeping Unit), descripciones, especificaciones, precio, unidad de medida, categoría, detalles del proveedor, certificaciones de conformidad y estado del ciclo de vida. 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 relaciones con los clientes), ERP (planificación de recursos empresariales) y PIM (gestión de información de productos) de la organización.
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 diversos procesos y la ausencia de prácticas de gestión y gobernanza de datos provocaban la "dilución" o "contaminación" de estos datos de productos.
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 de forma similar otros proveedores que lanzaron sus herramientas MDM para ayudar a las empresas a implementar las soluciones de gestión de datos maestros, incluidos los datos maestros de productos como uno de los dominios de datos. Ayuda a gestionar y gobernar de forma centralizada los datos relacionados con los productos y a integrarlos en sistemas internos y externos.
Ejemplo: Una empresa de fabricación mantiene el código de producto, la composición del material, la lista de materiales (BOM), las especificaciones de producción, la unidad de medida, el período de garantía y las certificaciones de conformidad para garantizar una producción estandarizada, supervisar los ciclos de vida de los productos y cumplir los requisitos normativos.
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Descubra cómo las soluciones basadas en IA de Verdantis pueden optimizar la gobernanza de datos, mejorar el cumplimiento e impulsar la eficiencia operativa.
6. Datos maestros financieros
Los datos maestros financieros son los datos fundamentales utilizados para todas las transacciones financieras, informes y procesos de cumplimiento de una organización. Los datos maestros financieros actúan como una fuente de verdad para los elementos financieros esenciales a través de diversas funciones de negocio, proporcionando coherencia, precisión y cumplimiento de la normativa.
Los datos maestros financieros se componen normalmente de entidades principales como un plan de cuentas, centros de coste, centros de beneficio, cuentas del libro mayor, códigos fiscales, datos bancarios, tipos de cambio de divisas y jerarquías financieras, centrales para la elaboración de presupuestos, planificación financiera, facturación, impuestos e informes financieros.
Los datos maestros financieros son datos básicos que constituyen la columna vertebral de las transacciones financieras, los procesos contables y las estructuras de información de una organización. Es una única fuente de verdad para los elementos financieros en todas las operaciones empresariales, garantizando así la precisión de los datos, la coherencia y el cumplimiento de la normativa. Todas las transacciones financieras de un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) dependen de datos maestros financieros bien estructurados, lo que los convierte en uno de los componentes más importantes de la gestión de datos empresariales.
Mantener unos Datos Maestros Financieros limpios y bien estructurados es crucial para elaborar informes financieros precisos, agilizar las auditorías, cumplir la normativa (como las NIIF, los PCGA y la SOX) y tomar decisiones eficaces. La mala calidad de los datos financieros puede dar lugar a errores en los estados financieros, errores de cálculo en la declaración de impuestos e ineficiencias en la consolidación financiera. Las organizaciones suelen aprovechar los sistemas ERP con sólidas funciones de gestión de datos maestros financieros para garantizar la precisión de los datos, eliminar redundancias y mejorar la gobernanza financiera.
Ejemplo: Una empresa mantiene los códigos del libro mayor, el plan de cuentas, los centros de costes, los números de identificación fiscal, los datos de las cuentas bancarias, las condiciones de pago y los códigos de moneda para garantizar la precisión de los informes financieros, agilizar las transacciones, cumplir la normativa fiscal y optimizar la gestión presupuestaria en los distintos departamentos.
¿Qué son los datos maestros en ERP?
Los datos maestros hacen referencia a la información empresarial básica que se utiliza en múltiples funciones dentro de una organización. Constituyen la base sobre la que funciona un sistema ERP.
Los datos maestros suelen incluir:
Clientes: Nombre, datos de contacto, condiciones de crédito, preferencias de pago.
Vendedores/Proveedores: Información comercial, datos bancarios, identificación fiscal.
Materiales/Productos: Descripciones de productos, precios, números SKU, niveles de inventario.
Empleados: Datos personales, funciones, información sobre la nómina.
Datos financieros: Plan de cuentas, centros de coste, códigos fiscales.
Los datos maestros no son datos transaccionales, sino que proporcionan los puntos de referencia esenciales en los que se basan todas las transacciones del ERP.
Módulos clave de ERP que dependen de los datos maestros
- Finanzas y contabilidad - Requiere datos maestros financieros precisos para la elaboración de informes, el cumplimiento y la presupuestación.
Compras y cadena de suministro - Los datos maestros de proveedores y materiales desempeñan un papel crucial en la gestión de proveedores y la optimización de inventarios.
Fabricación y producción - Se basa en datos maestros de material estructurados para la lista de materiales (BOM) y la planificación de la producción.
Recursos Humanos (RH) - Necesita datos maestros limpios de los empleados para las nóminas, las prestaciones y la planificación de la plantilla.
Mantenimiento de la planta: Seguimiento y gestión de las actividades de mantenimiento de equipos e instalaciones.
Gestión de la calidad: Garantiza la calidad de los productos mediante inspecciones, pruebas y procesos de control de calidad.
Una característica clave de un sistema ERP es su naturaleza integrada. Los módulos están interconectados, lo que permite un flujo de información fluido entre departamentos.
Esta integración se ve facilitada por bases de datos compartidas y, sobre todo, por tablas maestras. Estas tablas maestras contienen los datos fundamentales que se utilizan repetidamente en todo el sistema, dando soporte a diversas aplicaciones, áreas funcionales e incluso diferentes ubicaciones geográficas.
Gestión de datos maestros (MDM) en ERP
La gestión de datos maestros (MDM) es la disciplina y la tecnología utilizadas para crear y mantener una visión única, precisa y coherente de los datos maestros de una organización. Implica establecer procesos, políticas y tecnologías para garantizar la calidad, coherencia y accesibilidad de los datos en toda la empresa. Una MDM eficaz es crucial para maximizar el valor de un sistema ERP.
Estos sistemas se basan en datos maestros para crear una única fuente de verdad, eliminando los silos de datos y las incoherencias entre los distintos módulos.
📘 Los componentes clave de MDM en ERP incluyen:
Gobernanza de datos: Establecer funciones, responsabilidades y procesos claros para gestionar los datos maestros. Esto incluye definir la propiedad de los datos, la administración de los datos y las normas de calidad de los datos.
Gestión de la calidad de los datos: Implantar procesos y herramientas para depurar, normalizar y validar los datos maestros. Esto incluye la identificación y corrección de errores, duplicados e incoherencias.
Integración de datos: Integración de datos maestros de diversas fuentes en un repositorio central. Esto garantiza una única fuente de verdad para los datos maestros de toda la organización.
Modelización de datos: Definir la estructura y las relaciones de los elementos de datos maestros. Esto garantiza la coherencia y facilita el intercambio de datos en toda la empresa.
Seguridad de los datos: Aplicación de medidas de seguridad para proteger
Retos de la gestión de datos maestros de ERP
Muchas organizaciones luchan por mantener datos maestros limpios y precisos en sus sistemas ERP. Algunos de los retos más comunes son:
Inconsistencias de datos entre funciones empresariales - Los distintos departamentos mantienen sus propias versiones de los datos, lo que da lugar a registros no coincidentes.
Datos duplicados y redundantes - Sin una gobernanza adecuada, pueden existir múltiples entradas para el mismo proveedor, material o cliente.
Falta de normalización - Las diferentes convenciones de denominación, formatos y datos incompletos dificultan el uso eficaz de los datos.
Impacto en el rendimiento empresarial - La mala calidad de los datos se traduce en ineficiencias operativas, discrepancias financieras e informes empresariales inexactos.
Mejores prácticas para una gestión eficaz de los datos maestros de ERP
Hemos debatido algunos de los mejores prácticas para implantar la gobernanza de datos maestros de ERP, Del mismo modo, existen estrategias que las empresas pueden adoptar para implantar eficazmente la gestión de datos maestros de ERP:
Establecimiento de políticas de gobernanza de datos
Establezca y defina la propiedad de los datos, la responsabilidad de poseerlos y quién es el responsable.
Establecer procedimientos operativos normalizados para la introducción y el mantenimiento de datos.
Garantizar la exactitud, integridad y coherencia de los datos
Validar y normalizar los datos maestros antes de introducirlos en el ERP.
Aplicar reglas para convenciones de nomenclatura y estructuras de datos.
Limpieza y enriquecimiento de datos basados en IA
- Aproveche la IA para detectar y corregir errores en los datos maestros.
- Utilice modelos de aprendizaje automático para identificar y eliminar duplicados.
Auditorías periódicas de datos y
Controles de calidad
- Revisar y depurar periódicamente los datos maestros.
- Garantizar el cumplimiento de las políticas reglamentarias e internas de gobernanza de datos.
El papel de la automatización en MDM
Automatice los procesos de validación y depuración de datos.
Utilice herramientas basadas en IA para enriquecer y clasificar los datos maestros de forma dinámica.
La importancia de la migración de datos en la gestión de datos maestros de ERP
Los grandes gigantes de la industria y las organizaciones confían cada vez más en los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) para agilizar las operaciones, reducir costes y mejorar la toma de decisiones.
Sin embargo, el valor real de un sistema ERP sólo es posible si la información que se introduce en él es correcta, está actualizada y es coherente.
Este es el mejor ejemplo de la absoluta necesidad de migración de datos en el caso de la gestión de datos maestros (MDM) de ERP, especialmente los datos maestros de materiales, como base de los procesos de aprovisionamiento, gestión de inventarios y producción.
Migración de datos es el acto de trasladar datos de un sistema de origen a un sistema de destino, como trasladar datos de sistemas heredados o del mundo exterior a un nuevo sistema ERP.
Esta actividad es fundamental para el éxito de la implantación de un ERP, ya que la precisión, calidad e integridad de los datos trasladados repercutirá en el éxito de la solución ERP.
1. Garantizar la calidad y la integridad de los datos
Una de las razones más importantes para dedicar tiempo y dinero a la migración de datos es asegurarse de que los datos del sistema ERP son de buena calidad. Los sistemas ERP dependen en gran medida de la calidad de los datos para procesos importantes como el cumplimiento de pedidos, las compras, la planificación de la producción y los informes financieros. Si los datos del sistema son erróneos, incoherentes o incompletos, pueden causar problemas como:
Informes financieros incorrectos
Gestión ineficaz del inventario
Falta de comunicación entre departamentos
Retrasos en los ciclos de producción
La limpieza de datos, parte integrante de la migración de datos, aborda estos problemas localizando y corrigiendo las imprecisiones de los datos antes de su introducción en el nuevo sistema ERP. Al eliminar duplicados, normalizar formatos y completar la información que falta, las empresas pueden asegurarse de que sólo se transfieren datos correctos, coherentes y pertinentes.
2. Mejorar la eficiencia operativa
Una migración de datos eficaz mejora la eficacia operativa al garantizar que los empleados utilicen los datos correctos y más recientes. En el caso de los datos maestros de materiales, esto implica que los departamentos de compras utilizarán detalles precisos sobre proveedores, materiales e inventarios.
Los departamentos de producción disfrutarán de un acceso puntual a la información sobre la lista de materiales (BOM) y los detalles de las piezas, lo que reducirá al mínimo las posibilidades de errores y retrasos.
Una migración satisfactoria permite a las organizaciones eliminar los datos redundantes u obsoletos, de modo que sólo se conserven en el sistema ERP los datos más procesables y relevantes. El desorden de este tipo reduce los esfuerzos de los equipos a la hora de centrarse en actividades de valor añadido, y la toma de decisiones mejora con operaciones cotidianas más ágiles.
3. Facilitar el cumplimiento de la normativa y la gobernanza de datos
La gobernanza de datos es una característica clave de la gestión de datos maestros de ERP, y la migración de datos es el paso inicial para garantizar que los datos del sistema ERP cumplen los requisitos organizativos y normativos. Los datos maestros, y en concreto los datos maestros de materiales, están estrictamente regulados en una serie de sectores, como el manufacturero, el farmacéutico y el de alimentación y bebidas.
Trasladar los datos al sistema ERP con gobernanza inherente garantiza que el sistema cumplirá los requisitos normativos, por ejemplo, las certificaciones del sector o los controles internos. Esto evitará multas legales o monetarias como resultado del incumplimiento y garantizará una pista de auditoría sólida.
La gobernanza de datos también garantiza que los datos maestros de materiales sigan siendo precisos, coherentes y seguros en todos los departamentos, minimizando los silos de datos y asegurando la colaboración interfuncional.
4. Apoyo a la transformación digital y la escalabilidad
A medida que las organizaciones se someten a la transformación digital, buscan modernizar su infraestructura tecnológica y mejorar la escalabilidad de sus operaciones. Un proceso de migración de datos sin problemas es crucial para garantizar que los sistemas ERP puedan apoyar eficazmente esta transformación.
Al asegurarse de que los datos están bien estructurados y depurados antes de la migración, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento a largo plazo de su sistema ERP.
Disponer de datos limpios y organizados permite a las empresas ampliar sus operaciones con mayor eficacia a medida que aumenta la demanda. Por ejemplo, si una empresa planea expandirse a nuevos mercados, introducir nuevas líneas de productos o fusionarse con otras empresas, una base de datos sólida facilitará la integración fluida de nuevos modelos de negocio, proveedores y cadenas de suministro en el sistema ERP sin causar interrupciones.
Migración de datos de SAP ECC a S/4 HANA
Migración de SAP ECC (ERP Central Component) a SAP S/4HANA es un cambio enorme para las empresas, ya que están pasando de un sistema ERP al viejo estilo a una suite empresarial inteligente de nueva generación basada en SAP HANA.
SAP S/4HANA es una plataforma optimizada y en tiempo real que combina procesos empresariales fundamentales con funciones sofisticadas como IA, aprendizaje automático y análisis predictivo. El paso a S/4HANA permite a las empresas:
Racionalice las operaciones: El sistema tiene un modelo de datos y una interfaz de usuario sencillos que minimizan la complejidad de las operaciones.
Mejorar el rendimiento: Respaldado por la base de datos en memoria SAP HANA, S/4HANA ofrece tiempos de procesamiento más rápidos y análisis en tiempo real.
Aumentar la flexibilidad: Ofrece una mayor flexibilidad en cuanto a opciones de implantación, ya sea en las propias instalaciones, en la nube o híbrida.
Impulsar la innovación: El sistema permite a las empresas aprovechar tecnologías de vanguardia como IoT, automatización e inteligencia artificial, lo que simplifica la innovación y la competitividad en una economía digital.
Para las empresas que están migrando a S/4HANA, esta transición no sólo actualiza su pila tecnológica, sino que también pone sus operaciones en línea con el futuro de la gestión empresarial.
Soluciones agnósticas ERP
Perfecta integración inmediata o personalizada con los principales ERP
SAP
Integración nativa con S4/Hana y SAP Business One
INFOR
Integración personalizada para Integrity y Harmonize
Oracle
Integración nativa con JD Edwards y NetSuite
ODOO
Integración personalizada para Integrity y Harmonize
Cómo la IA está transformando la gestión de datos maestros de ERP
La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo la forma en que las empresas gestionan sus datos maestros de ERP. Los avances clave incluyen:
Limpieza y enriquecimiento de datos con IA: Al detectar y corregir automáticamente las discrepancias, las tecnologías de IA minimizan el trabajo humano.
Mejorar la precisión de los datos mediante el aprendizaje automático: Los modelos de IA siempre aprenden de patrones, lo que aumenta la fiabilidad de los datos.
Análisis predictivo para una gestión proactiva de los datos: La IA garantiza la calidad de los datos anticipándose a los problemas antes de que se produzcan.
Estudio de caso: El uso de la IA de Verdantis para transformar MDM Durante los últimos 20 años, Verdantis ha liderado el enriquecimiento y la depuración de datos impulsados por la IA, ayudando a las empresas a racionalizar sus datos ERP.
Integrar datos maestros de todas las fuentes: Integre los datos maestros de varios sistemas en un repositorio central para crear una única fuente de verdad.
Formar a los empleados en las mejores prácticas de gestión de datos: Impartir formación a los empleados sobre procedimientos de introducción de datos, calidad de datos y gobernanza de datos.
Supervise periódicamente la calidad de los datos: Supervisar periódicamente los parámetros de calidad de los datos para identificar y abordar los problemas de forma proactiva.
Establezca indicadores clave de rendimiento (KPI): Definir los KPI para medir la eficacia de las iniciativas de MDM y realizar un seguimiento de los avances a lo largo del tiempo.
Tendencias futuras en la gestión de datos maestros de ERP
El campo de ERP MDM está en constante evolución. Algunas de las tendencias clave a tener en cuenta son:
MDM basado en la nube: Adopción creciente de soluciones MDM basadas en la nube, que ofrecen escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad.
Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM): Aprovechar la IA y el ML para automatizar la limpieza de datos, la correspondencia de datos y las tareas de gobernanza de datos.
Datos como servicio (DaaS): Utilizar proveedores de DaaS para acceder a datos maestros de alta calidad.
Centrarse en la seguridad y la privacidad de los datos: Mayor énfasis en las normativas de seguridad y privacidad de datos, como el GDPR, en las iniciativas de MDM.
Gestión de datos en tiempo real: Avanzar hacia la gestión de datos en tiempo real para apoyar procesos empresariales ágiles y la toma de decisiones.
