Necesidades de aprendizaje para la gestión de datos maestros

En el recientemente presentado "Estudio de mercado 2015 - Sistemas de gestión de datos maestros multidominio" del Instituto Fraunhofer de Ingeniería Industrial IAO, queda claro que entre las ventajas de utilizar software de datos maestros, los encuestados valoran más la armonización de los datos maestros de toda la empresa que, por ejemplo, la regulación de responsabilidades claras en la gestión de datos maestros o la implantación de estándares en los procesos de MDM.

La armonización por sí sola no basta

"Nuestra opinión no es esa, porque la armonización por sí sola no es en absoluto suficiente".

comenta Monika Pürsing, Directora General de ZetVisions.

"Las reglas y normas para manejar los datos maestros son tan imprescindibles como la definición de responsabilidades claras. Sin una gobernanza de datos eficaz, simplemente no funciona si no quieres empezar de cero cada vez."

El estudio también confirma las conclusiones del "Trend Study Master Data Quality 2013" de la Universidad de Heilbronn, según el cual el 70% de las empresas considera que el mayor reto para garantizar la calidad de los datos maestros es el elevadísimo esfuerzo de mantenimiento manual.

Susceptibilidad a los errores

Después de todo, el cumplimiento de los requisitos de conformidad ocupa el cuarto lugar cuando se trata de la cuestión de qué requisitos actuales de las TI corporativas se apoyan esencialmente en el uso de software de datos maestros.

En primer lugar, sin embargo, las empresas se preocupan por promover el crecimiento de las ventas. En segundo y tercer lugar están la mejora de la evaluación y el uso de la información y la mejora de la interacción con los clientes y socios de la empresa.

"La evaluación y el uso de los datos -hablamos de los datos en los que luego se basa la información- se está convirtiendo en un reto cada vez mayor en tiempos de Big Data. El factor decisivo es que la calidad de los datos debe ser correcta. No puede haber información 'buena' a partir de datos 'malos'".

dice Pürsing.

Sólo una gestión profesional de los datos maestros proporciona la base para generar "buena" información a partir de "buenos" datos y, a continuación, con la ayuda de análisis eficaces, conocimientos fiables, que a su vez permiten tomar decisiones empresariales bien fundamentadas.

Industria 4.0

En su estudio de mercado, el Fraunhofer IAO también examinó la cuestión de qué tendencias generales de TI consideran los fabricantes de software MDM especialmente relevantes para el futuro desarrollo del software de datos maestros.

Las cinco tendencias de TI más importantes para el software de datos maestros son Rich Internet Applications/HTML5, Partner Collaboration, Data Shareconomy, Evaluation of Unstructured Data y Predictive Intelligence. Big Data ocupa el noveno lugar y la tan debatida Industria 4.0, el decimoctavo.

"Eso es bastante sorprendente"

se pregunta Monika Pürsing.

Según PwC, el grado de digitalización de las cadenas de valor aumentará rápidamente en el futuro. Solo el grado de digitalización de la cadena de valor horizontal, es decir, la interconexión entre el cliente, la empresa y el proveedor, debería aumentar del 24% (2014) al 86% en cinco años. El componente más importante de esta digitalización son los datos.

"Y la calidad de estos datos no es ni mucho menos la mejor. Ya en 2013, en su estudio "El trabajo de producción del futuro" sobre la Industria 4.0, la IAO descubrió que en el 51% de las empresas encuestadas, la mala calidad de los datos de producción requería intervenciones a corto plazo en el control de la producción en un grado alto o muy alto; Otra razón importante es la falta de datos actualizados sobre la producción (44% en gran medida/muy en gran medida). Las empresas fabricantes deben reconocerlo: Industria 4.0 pertenece muy arriba entre los impulsores relevantes para el software de datos maestros."