¿HABLAMOS DE DATOS MAESTROS Y DATOS TRANSACCIONALES?

 

¿Qué son los datos maestros?

Existen diferentes motivos por el que se establecieron los datos maestros, ya sea por cambios de criterios de la empresa, o la ausencia de ellos, o bien por errores de tipado y/o duplicación de éstos. En un entorno corporativo era un hecho desastroso, y sólo añadía más ruido en los resultados y estadísticas de la compañía.

Para evitar estos errores, se diseñaron este tipo de datos. Éstos se definen como datos únicos y críticos de la compañía, los cuales se van a relacionar con el resto de información emergente. De esta manera, usando el identificativo de cada dato maestro se puede acceder a toda la información relacionada que contenga.

Por consiguiente, los datos maestros son la información central, de alto valor, utilizada para soportar los procesos críticos de toda la empresa.

Por lo que son datos que pueden estar relacionados con (entre otros):

Procesos y áreas de una empresa

Figura 1. Procesos y áreas de una empresa.

¿Por qué son tan importantes?

Dado su criticidad, los datos maestros se consideran el núcleo de cada transacción empresarial, aplicación y decisión. Por lo que es la parte clave de la información para dirigir una empresa de manera efectiva y eficiente.

¿Qué son los datos transaccionales?

Entendemos como datos transaccionales, aquellos datos que describen un proceso de la empresa, por lo que suele implicar un gran volumen de datos. En la mayoría de los casos se obtienen mediante un sistema informático (aplicaciones operativas), los cuales se crean a partir de datos maestros.

Datos Maestros vs Datos Transaccionales

Figura 2. Datos Maestros vs Datos Transaccionales

A diferencia de los primeros, los datos transaccionales son dinámicos – cambian constantemente, generalmente muchas veces por día, o cada vez que se realiza un proceso u operación.

Es importante subrayar que, si los datos transaccionales utilizan datos maestros defectuosos, éstos serán engañosos y en muchas ocasiones no tendrán valor. Por lo que ésto implicaría frustraciones tales como:

  • Información errónea o carente (dato no fiable).
  • Desconocimiento de si el sistema está funcionando correctamente.
  • Informes incorrectos.

Desencadenando en un grave problema en cuando al cumplimiento de la integridad de los datos (para más información en integridad de datos, leer el blog “Asegurando la Integridad del Dato con los Principios ALCOA”).

¿Cómo garantizar la fiabilidad de los datos?

Para asegurar su correcta definición y evitar que se puedan propagar errores en toda la cadena de valor de los productos, es necesario cumplir algunas reglas básicas:

  • Definición de un responsable único de datos maestros que gestione desde la creación del dato maestro, la coordinación de la definición de datos singulares por expertos de las diferentes áreas de la compañía y completar el proceso de aprobación de los mismos.
  • Utilización de herramientas de workflow que permiten gestionar de forma centralizada todo el proceso.
  • Versionado de los datos maestros, de modo que se establezcan las ventanas claras de aplicación de las versiones en vigor, y que además seamos capaces de saber en cada momento cómo estaban definidos dichos datos.
  • Utilización de herramientas de firma electrónica; de gran utilidad para aprobar el proceso de creación o modificación de los datos maestros del sistema. De este modo, se garantiza que únicamente el personal autorizado por la organización puede poner en vigencia datos nuevos o modificados.

En organizaciones maduras se observa como existe la figura de responsable de datos maestros (dependiendo de la organización puede llegar a ser un departamento), cuya función única es el garantizar la fiabilidad de dicha información.

Así pues, desde la óptica regulatoria es habitual solicitar la disponibilidad de un procedimiento de Datos Maestros, que refleje todo el flujo de creación, revisión y aprobación de datos maestros, así como definiendo claramente las responsabilidades sobre los mismos.

Y finalmente, como anécdota queremos contar un caso de implantación de un sistema ERP en una empresa de más de 1.000 colaboradores, en la que el mismo presidente de la compañía revisaba los datos maestros de los miles de materiales definidos. Era muy consciente de que la inversión millonaria que estaba realizando la compañía se podía poner en riesgo por una incorrecta definición de los mismos, con la consiguiente frustración de los usuarios.