Los términos "datos maestros" y "datos de referencia" pueden confundirse con bastante facilidad. Ambos proporcionan datos que cambian sólo ocasionalmente con el tiempo y proporcionan datos diseñados para ser precisos y actualizados. 

Los datos maestros proporcionan la información precisa necesaria para las transacciones comerciales que son críticas para el funcionamiento de un negocio: la información permanente/semipermanente sobre clientes, empleados y proveedores, y los productos y activos de la organización. 

Los datos de referencia, por otra parte, suelen ser a largo plazo (pero no siempre) y se utilizan para definir y clasificar “otros” datos.

La confusión se ve exagerada por las revisiones de plataformas de software con títulos que se centran en datos de referencia, pero luego pasan a describir plataformas de gestión de datos maestros (MDM), y solo una o dos de las plataformas admiten datos de referencia.

No existe una definición estandarizada para datos de referencia. (Para comprender mejor los datos de referencia, piense en la sección de referencias de su biblioteca pública). “Otros” datos a largo plazo cubren una amplia gama de necesidades e industrias. Por ejemplo, en la industria financiera, datos de referencia es un término general para referirse a información detallada utilizada durante las transacciones (usando datos de referencia dinámicos. Los datos de referencia del crecimiento infantil, desarrollados por la Organización Mundial de la Salud, proporcionan otro ejemplo: el uso de datos de referencia estáticos. Una pequeña muestra de la variedad de tipos de datos de referencia incluye:

Los datos maestros proporcionan la información básica necesaria para las transacciones comerciales y pueden requerir acceso limitado por razones de seguridad. Los datos de referencia proporcionan información adicional que ayuda a que la empresa funcione de manera más eficiente y, a menudo, son fácilmente accesibles para todo el personal.

Los datos de referencia y los datos maestros deben ser precisos y estar actualizados.  

Las organizaciones pueden almacenar datos de referencia en varias ubicaciones. Si el software lo admite, los datos de referencia se pueden guardar en catálogos de datos, software de gobierno de datos y plataformas de gestión de datos maestros. Además, existen algunos programas de software específicos para datos de referencia. En algunas circunstancias, como cuando se utiliza un almacenamiento de datos, los datos de referencia se pueden configurar como una subdivisión de los datos maestros. 

Que es Dato de referencia?

Los datos de referencia provienen de una variedad de fuentes y deben administrarse para respaldar la sincronización de los sistemas de la empresa. Un método eficaz para hacerlo es utilizar una plataforma de gobierno de datos que incluya software de referencia de datos. Sin este tipo de gestión, los datos de referencia pueden ser aislada dentro de una organización departamental. También se puede definir y gestionar de manera diferente si diferentes departamentos utilizan sus propias tácticas para recopilar y almacenar datos de referencia. Ejemplos de datos de referencia comúnmente utilizados incluyen:

• Códigos de transacción
• Tareas y procesos de negocio.
• Jerarquías financieras
• Segmentación de clientes
• Información de moneda
• Códigos de estado o país
• Tipos de unidades organizativas
• Códigos de idioma
• Centros de costo

Los datos de referencia pueden tomarse de fuentes tanto públicas como privadas y suministran información a diferentes dominios. Debido a las complejas conexiones entre los dominios y las aplicaciones que respaldan los datos de referencia, gestionarlos puede presentar algunos desafíos. La gestión de datos de referencia no debe realizarse manualmente. Todos los departamentos de la organización suelen utilizar datos de referencia para ayudar a proporcionar contexto a sus datos. Es compatible calidad de los datos y usabilidad de los datos. 

Los datos de referencia proporcionan una base para el proceso de interpretación de datos que se utiliza en diversas aplicaciones, sistemas y procesos.

El objetivo principal de los datos de referencia es establecer definiciones, clasificaciones y relaciones comunes para los elementos de los datos. También utiliza códigos y valores predefinidos. Al hacer esto, los datos de referencia mejoran la calidad de los datos y agilizan el proceso de integración de datos. Esto, a su vez, simplifica el intercambio de datos.

Por ejemplo, la industria financiera utiliza identificadores de seguridad, como Números de identificación de valores internacionales (ISIN) o símbolos de teletipo que comunican datos de referencia que identifican instrumentos financieros: bonos, acciones y derivados. Durante el comercio electrónico, el uso de códigos de productos y categorización puede facilitar mucho la gestión de inventario y los precios estandarizados. En el sector sanitario, los sistemas de codificación médica ayudan a clasificar y facturar con precisión los servicios médicos.

Datos maestros y gestión de datos maestros Explicado

Se han desarrollado dos tipos de gestión de datos maestros: analítico y operativo. La gestión de datos maestros operativos describe los datos centrales que utiliza una organización para hacer negocios. Estos datos deben ser precisos y confiables para evitar problemas en las transacciones y entregas y respaldar el flujo fluido de los negocios.

Los sistemas analíticos de gestión de datos maestros utilizan datos maestros para evitar problemas derivados de información contradictoria y redundante. Sin el uso de datos maestros, diferentes departamentos desarrollarán sus propias versiones de datos maestros, lo que dará como resultado múltiples listados con errores.

Para comprender mejor los datos maestros, considere qué no son los datos maestros. 

• No son datos transaccionales: Los datos transaccionales son generados por las diversas aplicaciones que respaldan los procesos diarios de compra y venta de la empresa. Si bien esta información se registra y almacena, los datos transaccionales no se utilizan de forma regular.
• No son datos no estructurados: forma libre o datos no estructurados no está organizado ni formateado. Los datos de formato libre consisten en texto no estructurado, números, fechas y básicamente cualquier dato que no esté formateado/transformado para funcionar con el sistema de la organización. Los datos no estructurados pueden incluir el contenido escrito de páginas web o documentos, correos electrónicos, encuestas, artículos de revistas, investigaciones de mercados, etc.

Con el software adecuado, la gestión de datos maestros puede proporcionar una amplia gama de servicios, como limpieza de datos, transformación de datos y procesos de integración de datos. A medida que se añaden nuevas fuentes de datos, software de gestión de datos maestros puede identificar, recopilar, transformar e integrar nuevos datos en el sistema de datos maestros. 

A continuación se enumeran ejemplos de datos maestros utilizados normalmente:

• Información de los clientes: Generalmente considerada la forma de datos maestros más utilizada, los datos básicos del cliente incluyen direcciones de facturación, direcciones de correo electrónico y números de teléfono, pero han crecido hasta incluir preferencias de compra individuales basadas en compras anteriores.
• Datos del producto: Este tipo de datos enumera toda la información necesaria para respaldar los diseños, la producción, las entregas y el mantenimiento de los productos de una empresa. Los datos del producto incluyen las especificaciones técnicas, dibujos, piezas y conjuntos. También podrá incluir las facturas de materiales, instrucciones de trabajo y proveedores homologados.
• Datos de los empleados: Estos datos no deberían estar disponibles para todo el personal, sino sólo para unos pocos seleccionados. Por lo general, incluye el número de seguro social y la cuenta de depósito directo del empleado, que deben mantenerse privados. También se puede incluir información como la dirección de su casa, número de teléfono y familiares más cercanos.
• Compras: Los datos relativos a grandes compras y operaciones bursátiles específicas pueden figurar como datos maestros.
• Datos de ubicación de sucursales: La ubicación de sucursales, tiendas, instalaciones y franquicias es información permanente/semipermanente y se utiliza de forma regular.

Los datos maestros, combinados con la gestión de datos maestros, se pueden utilizar para respaldar el análisis de datos. Los datos maestros se utilizan a menudo con análisis, en parte porque son confiables, consistentes y dignos de confianza. Por ejemplo, una empresa que utiliza múltiples sistemas para almacenar los datos de sus clientes corre el riesgo de que cada sistema funcione con diferentes versiones de esos datos y arruine un análisis que combine los datos de los diferentes sistemas.

Varias organizaciones prefieren acceso limitado de los datos maestros a un pequeño número de personal adecuado (por razones de seguridad) y al mismo tiempo poner los datos de referencia a disposición de todos los miembros de la organización.

Almacenes de datos, datos maestros y datos de referencia

Un almacén de datos es una forma de gestión y almacenamiento de datos diseñada para respaldar el análisis y el desarrollo de inteligencia empresarial . Además, se puede utilizar para almacenar tanto datos maestros como datos de referencia. Los almacenes de datos son escalables y se pueden ampliar fácilmente. A medida que una empresa crece, sus necesidades de almacenamiento de datos aumentan, incluidas sus necesidades de una cantidad creciente de datos maestros y de almacenamiento de datos de referencia. Los almacenes de datos permiten este crecimiento.

Los almacenes de datos pueden realizar una variedad de tareas, incluido el desarrollo de inteligencia empresarial, y son especialmente útiles para analizar cantidades significativas de datos durante períodos prolongados.

Gestión analítica de datos maestros. se puede coordinar con un data warehouse donde centraliza y consolida los datos. Los datos fluyen hacia el almacén de datos desde una variedad de fuentes, incluidos datos recopilados de sitios externos, datos transaccionales internos, datos maestros operativos y datos de referencia. El proceso permite a las organizaciones obtener información valiosa a partir de sus datos.

Los datos de referencia se pueden almacenar en un almacén de datos, normalmente como una subdivisión de los datos maestros. Los almacenes de datos a menudo organizan los datos utilizando un esquema de estrella o copo de nieve, con una tabla central de "hechos" que contiene los datos primarios y tablas de "dimensiones" adicionales, que contienen datos de referencia relacionados con los datos primarios. Por ejemplo, en un almacén de datos bancario, su tabla de hechos podría contener datos bancarios, como el monto de un préstamo, la fecha en que se realizó el préstamo y el cliente que recibió el préstamo, mientras que las tablas de dimensiones (datos de referencia) podrían contener información sobre información del producto, datos demográficos del cliente y datos de ubicación.

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