Los datos maestros constituyen la base de casi todos los procesos empresariales, por lo que una falta de calidad en los mismos puede tener graves consecuencias para el valor añadido de los procesos y sobre la elaboración de informes. Una estrategia de datos maestros bien fundamentada y el uso específico de herramientas pueden mejorar la situación inicial. Sin embargo, se necesita más para beneficiarse de una buena calidad de los datos a largo plazo.
Unos datos maestros incompletos o incorrectos retrasan los procesos posteriores y hacen que funcionen de forma ineficaz. El mejor ejemplo de ello es la creación del Maestro de Materiales, un objeto de datos maestros muy complejo e integrador que utilizan muchos departamentos. Si, por ejemplo, no se graban correctamente ciertos campos a la hora de crear inicialmente determinados materiales, pueden surgir problemas en la clasificación arancelaria. Esto hace que el proceso de expedición sea innecesariamente laborioso, ya que hay que obtener la información correcta a contrarreloj.
El Maestro de Materiales es sólo un ejemplo de ello; en el caso de los objetos críticos, la mala calidad de los datos maestros afecta a casi todas las áreas de una empresa, desde el departamento financiero hasta el de marketing. Por el contrario, unos datos maestros de alta calidad ofrecen ventajas como una mayor eficacia en los procesos empresariales, una mayor fiabilidad en las previsiones y una mejora de los informes. Los datos maestros de alta calidad también ayudan a aprovechar el potencial de la digitalización y a utilizar las nuevas tecnologías con mayor eficacia.
En el mundo empresarial actual, impulsado por los datos, la calidad de los datos maestros es un factor estratégico para el éxito a largo plazo de una empresa.
Los datos maestros en la transición a SAP S/4HANA
Siempre es el momento adecuado para abordar la cuestión de la calidad de los datos maestros. Sin embargo, en algunas situaciones resulta imposible evitarlo, por ejemplo, cuando hay integraciones pendientes como parte de actividades de fusión y adquisición. A menudo, las empresas sólo abordan sistemáticamente la cuestión de la calidad de los datos maestros como parte de la transformación a SAP S/4HANA. El alcance total de los problemas de datos maestros se detecta entonces en los estudios preliminares para la transformación, lo que denominamos «efecto de descubrimiento». Esto se hace evidente con respecto a los datos maestros de clientes y proveedores, por ejemplo, cuando se introduce el SAP Business Partner, que es un objeto central de datos maestros en S/4HANA y combina varias funciones empresariales. Sin embargo, deben cumplirse ciertos requisitos de calidad antes de introducir el Business Partner. cbs utiliza su propia herramienta de análisis, cbs MDV, para comprobar la compatibilidad de los datos maestros actuales con el Business Partner. Nuestra herramienta también permite realizar un seguimiento del avance de las medidas de corrección y limpieza.
La transformación de S/4HANA ofrece una valiosa oportunidad de armonización y estandarización, especialmente si se eligen enfoques de transformación selectivos. Una recomendación es aprovechar este momento, que también es clave para afianzar la calidad de datos maestros como un tema de vital importancia visto como una tarea continuada dentro de la empresa.
Obtener datos limpios: ¿Cómo se puede mejorar la calidad de los datos?
Las iniciativas individuales no suelen bastar para mejorar fundamentalmente los procesos y la calidad de los datos. Por lo tanto, se recomienda una estrategia de datos maestros como base fundamental para orientar cualquier proyecto de datos maestros. Este proyecto comienza con un análisis intensivo de la situación actual, en el que se puede utilizar la herramienta MDV de cbs, por ejemplo, para determinar el uso y las características de los datos maestros en todos los sistemas y determinar el potencial de armonización. Además de los análisis cuantitativos, también son importantes los métodos cualitativos, por ejemplo, para identificar los puntos débiles actuales y consolidar diferentes perspectivas sobre el tema.
A partir de ahí, se desarrolla una estrategia de datos maestros mediante un análisis de adecuación, que proporciona un plan definido sobre cómo la empresa debería, idealmente, recopilar, gestionar, utilizar y distribuir determinados datos maestros dentro de su entorno de sistemas en el futuro. cbs ha desarrollado su propio modelo de procesos basado en los denominados «bloques de construcción», que pueden conformar una estrategia de datos maestros completa. Además de los aspectos técnicos, también se tienen en cuenta la gestión y la organización. Estos componentes se seleccionan en función de las necesidades del cliente y de las circunstancias específicas del proyecto. Para organizar el proyecto con eficacia, también es importante disponer de una matriz de prioridades centrada en objetos de datos maestros concretos.
