¿Conoces a tus clientes? Gestión del dato maestro enfocado a cliente

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¿Conoces a tus clientes? Gestión del dato maestro enfocado a cliente

Alberto Aguilera Palomar | mar 03, 2021
La era de los datos
Actualmente vivimos en la era del dato, donde quien tiene mayor información, tiene mayor poder de decisión. Es el petróleo del siglo XXI. Para que nos hagamos una idea de la dimensión de datos que se están generando, Forbes publicó en una de sus ediciones que se han creado más datos en los últimos dos años que en toda la historia de la raza humana.
 

La información no siempre es estructurada. De hecho, solo el 20% de los datos a día de hoy son estructurados (BBDD, ficheros CSV, JSON, XML, etc…) y el 80% de los datos son no estructurados (emails, videos, imágenes, etc..).
 
Esta cantidad ingente de información no es posible de almacenar en una arquitectura propia por problemas de infraestructuras y costes. Por ello, las grandes empresas están migrando todas sus arquitecturas a la nube. De esta forma, ya no solo se evitan el problema de la arquitectura y almacenamiento, sino que ganan en operatividad, accesibilidad y seguridad.
 
Gracias a toda esta información que ahora somos capaces de almacenar, podemos conocer aspectos muy importantes de nuestros clientes con la ventaja de poder ofrecerles productos y servicios de su interés. Podremos realizar campañas de marketing mucho más efectivas, ahorrar costes y sobre todo, mejorar en calidad y ventas.
 
Pero, para logarlo, lo primero que debemos hacer es ser capaces de gestionar toda esta información del cliente. Sin una información clara y concisa de los datos de nuestros clientes, no podremos avanzar, por muchos datos que seamos capaces de almacenar en nuestros DataLakes.
 
Para ello, necesitamos herramientas que nos permitan hacer una sincronización, limpieza, des-duplicación y depuración de los datos (conocido como Data Cleansing y Data Matching) y además, nos ayuden con la gestión de los datos (conocido como MDM). Una vez tengamos los datos con calidad y bien gestionados, obtendremos el Golden Record.
 
El Golden Record, la clave del éxito
Como ya hemos citado anteriormente, los datos maestros nos describen toda la información que engloba a nuestros clientes de manera inequívoca y coherente. Parece algo evidente ya que esto es imprescindible para cualquier negocio, pero en la mayoría de los casos, esta información nunca se presenta de la manera adecuada. Prueba de ello, es cuando nos encontramos con casos como, por ejemplo:
 
  • Realizamos búsquedas de clientes y obtenemos resultados incoherentes o con errores que acaban impactando en los informes que se generan.
  • Almacenamos datos redundantes que implica un coste adicional a la hora de tratar la información con otras áreas del negocio.
  • Presentación de informes con datos inexactos o inconsistentes, lo cual deriva a la toma de decisiones errónea, con los costes que eso pueda ocasionar (campañas de marketing sin éxito, etc..)
Todo esto son síntomas de una mala gestión de los datos maestros, lo cual es vital para cualquier compañía y puede acarrear serios sobrecostes.
 
Cuando hablamos de Golden Record, nos referimos a la creación de esos datos maestros que nos permite tener una fiabilidad absoluta en todo lo que engloba a ese dato maestro. En el caso del dato maestro del cliente, sería todo lo que describe a nuestro cliente (DNI, dirección, nombre, teléfono, email, etc…).
 
Para poder crear ese Golden Record, será necesario el estudio de las reglas que puedan garantizar su calidad y completitud. Para ello, nos ayudaremos de reglas que en su conjunto vienen a ser nuestro Data Cleansing para depuración de datos, y Data Matching para eliminar duplicidades o agrupar características en un mismo registro de cliente.
 

Los datos maestros están en constante evolución. Los clientes pueden cambiar de teléfono o dirección y nuestra arquitectura debe estar preparada para afrontar estos cambios. Además, nuevos clientes se estarán incluyendo en nuestro maestro de clientes, por lo que debemos preservar la calidad constantemente, aplicando las reglas del Data Cleansing y Data Matching a diario. Dado que los datos maestros no son estáticos, necesitamos mantener una historia de su ciclo de vida, que nos permita ver cómo han ido evolucionando nuestros clientes.

Casos de uso frecuentes
Los casos de uso más frecuentes donde nos solemos encontrar la necesidad de aplicar una limpieza de datos maestros es principalmente en la adquisición de compañías. En estos casos, solemos hacer fusionados de bases de datos de clientes donde cada empresa ha utilizado diferentes estructuras de datos, terminologías, etc. En estos casos, lo que se realiza es la generación de un Golden Record para después procesar la extracción de los datos maestros en las bases de dato origen y después la transformación de estos a la estructura origen del Golden Record.
 
También es frecuente hacer una limpieza y homogeneización previa cuando nos encontramos migraciones a S/4HANA. Antes de hacer una migración de datos, es recomendable hacer una limpieza previa para partir con un sistema lo más limpio y homogéneo posible.
 
Una vez los datos están depurados en nuestros sistemas, es imprescindible llevar una gestión de los mismos para no caer en errores del pasado. Para ello, se hace uso de herramientas MDM.

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¿Qué es un MDM?
MDM es el acrónimo de Master Data Management, y se llama así a la gestión de los datos maestros. Su objetivo es gestionar y preservar la calidad de los Golden Record, ya que como hemos dicho anteriormente, los Golden Record están en constante evolución. Un buen MDM debe garantizar los siguientes atributos en los datos:
 
  1. Coherencia
  2. Fiabilidad
  3. Integridad
  4. Exactitud
  5. Actualización
Gobierno del Dato, más allá del MDM
Además de un MDM que nos permita gestionar los datos maestros, hay mucha información (metadatos), seguridad y gestión alrededor de esos datos que tiene gran valor y que también deben ser gobernados. Es por eso que hoy en día existe lo que se denomina Gobierno del Dato.
 
El Gobierno del dato es la capacidad de una organización para gestionar el conocimiento de los datos, de tal forma que podamos contestar preguntas como:
 
  • ¿De dónde provienen los datos?
  • ¿Tienen la calidad necesaria?
  • ¿Qué sabemos sobre nuestra información?
  • ¿Están estos datos alineados con nuestra política de empresa?
  • ¿Tiene toda la organización la misma visión sobre el dato?
El Gobierno del Datos debería gestionar todos los aspectos relacionados con el dato y tener  una responsabilidad end-to-end de los mismos. Esta responsabilidad es conjunta tanto de Negocio como de IT.
 
Pero, ¿Por qué se debería implementar un gobierno de datos? Las razones pueden ser varias: 
 
La primera y más inmediata es que, existen normativas europeas como la del GDPR que obligan a tener un control exhaustivo de la información sensible referente a tus clientes, y debes garantizar que se cumple. Las multas económicas por incumplimiento de estas normativas pueden llegar a ser del 4% del ingreso anual de tu empresa.
 
Por otro lado, un Gobierno del Dato te permitirá habilitar la toma de decisiones estratégicas y tácticas más allá de lo que se consigue con herramientas de BI.
 
Por último, un control sobre tus datos puede abrir nuevas líneas de negocio en tu empresa con dicha información.

Beneficios del Gobierno del Dato

Además de las razones expuestas anteriormente, la gobernanza de los datos nos ofrece las siguientes cualidades:

  • Disponibilidad de los datos: Las organizaciones disponen de sistemas de información distribuidos en múltiples plataformas, por lo que tendremos acceso a los datos en cualquier momento.
  • Consistencia de los datos: El GD garantiza la consistencia de los datos, lo que facilita el trabajo con ellos, ya que elimina confusión, redundancia y genera un flujo de trabajo consistente.
  • Implementación de Roles: Facilita otorgar derechos de acceso basados en los roles de un individuo a los datos maestros. Esto permite hacer una gestión personalizada en función de los requisitos funcionales.
  • Identificación de datos clave del negocio: Lo usuarios pueden decidir qué tipo de datos entran en los procesos de gestión, por lo que resulta más sencillo y útil obtener información para las necesidades del negocio.
  • Eficiencia Empresarial: Facilita el uso de datos para la mayoría de las operaciones de negocio, aumentando la eficiencia operativa y de negocio
  • Flexibilidad de los datos: La flexibilidad de los datos es mayor, ya que tanto el almacenamiento de los datos como la disponibilidad y el uso son más fáciles de administrar
¿Qué herramientas SAP nos ayudan?

SAP DATASERVICES / SDI: Son herramientas ETL de integración y transformación de datos combinadas con funcionalidades de Data Quality. Permite desarrollar y ejecutar flujos de trabajo que toman datos de fuentes predefinidas denominadas almacenes de datos (extractores, SAP BW, servicios web, archivos planos, bases de datos, etc.) y combinar, transformar y refinar esos datos para luego enviar los resultados a los mismos o diferentes almacenes de datos.

SAP MDG: es una solución de gestión de datos maestros de última generación, que proporciona una gestión de datos maestros lista para usar, para crear, cambiar y distribuir de forma centralizada los datos maestros en todo el entorno de tu sistema empresarial. Permite la gestión, el cumplimiento y la transparencia de los datos maestros durante la creación y el cambio a través del almacenamiento integrado, la aprobación y la auditoría central.

SAP INFORMATION STEWARD: SAP IS permite al usuario final analizar, monitorizar y evaluar la calidad de tus fuentes, creando cuadros de mando e indicadores clave que puede compartir con el resto de la compañía. Es una herramienta que combina el perfilado de datos con la gestión de metadatos, proporcionando a los usuarios de negocio una visión única y continua de la calidad de la información de sus empresas.

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