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

10. Modelo de Datos

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