Artemio es cofundador de TAE IT, empresa proveedora de servicios en tecnologías de información con operaciones en México, España, Estados Unidos y Reino Unido. Actualmente Artemio es director de Sullexis, empresa especializada en proveer servicios de consultoría para la gestión de datos en empresas. Artemio posee mas de veinte años de experiencia práctica como consultor, en los que ha participado en proyectos con un amplio rango de tecnologías (IBM Mainframe, Microsoft, Java, Oracle, Unix, Linux, Windows, MVS, OSX, iOS) y sectores industriales (finanzas, comercio, logística, energía, entre otros). Una de sus principales áreas de interés es la gestión de datos corporativos, lo que lo ha llevado a dedicar los últimos 10 años en proyectos de Data warehousing, Business Intelligence, Master Data Management y migración de datos.

1. Master
Data
Management
Consideraciones
al
implementar
una
solución
a
la
medida
Artemio
Mendoza
García
-­‐ CEO
TaeIT
US:
-­‐ amendoza@taeit.com
-­‐ CTO
Sullexis:
-­‐ Artemio.Mendoza@sullexis.com

2. De
acuerdo
a
David
Loshin*,
una
iniciativa
MDM
trata
de:
“crear
un
registro
que,
de
manera
única,
enumere
todas
las
instancias
de
una
clase
de
objetos
de
información,
que
son
relevantes
a
una
comunidad
participante”
*
Loshin
David,
Master
Data
Management,
Morgan
Kaufman,
2009
¿Qué
es
MDM?

3. MDM
y
el
Fútbol
Chicharito
Hernandez
México
#
14
Chicharito
Manchester
Little
Pea
Red
Devils
Chicharito
Hernandez
Guadalajara
#14
Javier
Hernandez
México
#
14
El
Chicharito

4. Golden
Record
(Golden
Pea?)
Chicharito
Hernández
México
#
14
Little
Pea
Manchester
Chicharito
Red
Devils
Chicharito
Guadalajara
#14
Javier
Hernández
México
#
9
Javier
Hernández
Balcázar
México
#14
Manchester
United
F.C.
#14
Diferente
Clase
de
chícharo!

5. * Objetivo:
compartir
guias
prácticas
para
construir
soluciones
MDM
* Los
consejos
expuestos
son
el
resultado
de
la
experiencia
personal
* Los
errores
expuestos
fueron
cometidos
previamente
(mea
culpa)
* No
es
una
guía
exahustiva,
sin
embargo,
abarca
errores
comunes
* Interrumpir
para
compartir
experiencias
Objetivo
y
premisas

6. Cuandrante
mágico
de
Gartner
• MDM
es
una
práctica
Madura
• Existen
diversos
proveedores
de
soluciones
en
el
mercado
• Integrados
a
ERPS,
uso
“automático”
de
dominios
por
módulos
–
CRM,
HR,
MM,
etc
• Especialización
por
dominios:
• Clientes
• Proveedores
• Materiales
• Empleados
• Nuevos
jugadores,
tendencia
hacia
MDM
ágil
y
multidominio

7. MDM
a
la
Medida
Independientemente
de
si
es
conveniente
o
no,
o
si
es
económicamente
viable,
las
soluciones
a
la
medida
existen
en
el
mundo
real

8. * Crear
llaves
artificiales
(surrogate
key)
para
todos
los
objetos
provienientes
de
la
fuente
* Identificar
cada
registro
con
el
Sistema
de
Origen
* CRM,
ERP,
Sistema
de
Crédito,
Sistema
de
Ventas,
etc
* Usar
funciones
hash
para
comparar
registros
existentes
y
para
validar
la
integridad
de
datos
* Agregar
columnas
de
metadat
para:
* Fechas
ingreso/update
* Usuario
que
insertó/modificó
* Motivo
de
cambio
* Estado
del
registro
(válido,
inválido)
* Borrado
lógico
Consideraciones
iniciales:
¡quick
wins!

9. * Por
razones
técnicas
y
razones
legales,
todo
cambio
realizado
a
los
datos
debe
ser
auditable,
mínimamente:
* Cual
era
el
valor
original
* Cual
es
el
valor
actual
* Quien
lo
cambió
* Motivo
del
cambio
* Fecha
de
cambio
Usar
Area
de
Landing/Staging
• El
uso
de
Area
de
Staging
y
area
de
Landing
facilita
mantener
la
historia
• Si
es
necesario,
crear
llaves
artificiales
(surrogate
keys)
en
Landing

10. * Evitar
Modelos
E-­‐R
complejos
* Uso
de
Modelos
Canónicos
simples
(tipo
estrella)
Uso
de
modelos
simples
Simple,
fácil
de
leer,
Entender
y
mantener
Complejo,
dificil
de
leer,
de
implementar
y
mantener.
Probablemente
contiene
transacciones

11. * Crear
Golden
Record
como
un
registro
artificial:
!No
Seleccionar
un
registro
como
Golden
y
descartar
el
resto!
* La
clave
consiste
en
crear
clusters,
y
luego
asociarlos
a
un
Golden
Record
creado
artificialmente.
Fácil
mantenimiento,
sin
perdida
de
datos
* Los
objetos
similares
se
agrupan
en
clúster
* Los
objetos
duplicados
se
marcan
como
duplicados
y
(eventualmente)
se
resuelven
en
la
fuente
Crear
cluster,
luego
Golden
Records

12. * En
DWH
(tradicional)
:
* !No
modificar
datos!
* El
objetivo
es
reportar
lo
que
existe
* En
MDM:
* es
perfectamente
razonable,
y
esperado,
que
los
datos
de
la
fuente
sean
erroneos
(o
incompletos).
* Uno
de
los
objetivos
es
encontrar
esas
inconsistencias
y
corregirlas
* Enviar
datos
erróneos
a
la
fuente,
uno
de
los
objetivos
a
mediano
y
largo
plazo
-­‐
Harmonización.
Técnicas
de
DWH
vs
MDM

13. * Evitar
la
tentación
de
“recargar
y
reprocesar”
el
universo
completo
* Para
los
Data
Stewards,
verificar
datos
puede
ser
eterno
* Posible
consecuencia:
deprecación
no
deseada/manejo
complejo.
* Posible
fragmentación
de
datos
* ¿Que
hacer?
* Carga
inicial
con
un
SOE
(Trusted
Source)
* Primer
ronda
de
DQ
&
Match
&
Merge
-­‐
Golden
* Segunda
y
tercer
ronda
-­‐
publicar
* Cargar
siguiente
fuente
(s),
y
compara
contra
Golden
* Solo
cargar
lo
que
haya
cambiado
(uso
de
Hash
keys)
* !Cuidar
los
datos
que
ya
han
sido
cargados
y
validados!
Técnicas
de
DWH
vs
MDM

14. * Identificar
Datos
Maestros
¿tarea
fácil?
son
aquellos
que
no
cambian
(mucho)
en
el
tiempo.
Las
transacciones
son
aquellas
que
existen
durante
un
periodo
del
tiempo,
son
dinámicas,
y
ocurren
sobre
los
datos
maestros.
* Diferenciarlos,
en
la
práctica,
puede
ser
tarea
complicada:
* Contratos:
supermercado
vs
Agencia
de
Publicidad/compañías
de
reaseguros
* Ordenes
de
Compra:
¿que
pasa
con
blanket
POs?
–
estáticas
en
naturaleza
* Ciudades,
estados,
países
–
¿datos
de
referencia?
Para
algunas
empresas,
existen
países
que
son
creados
artificialmente,
o
sus
datos
son
enriquecidos
en
forma
tal,
que
tienen
que
ser
centralizado
* ¿Que
pasa
cuando
se
introducen
Transacciones
en
la
solución
de
Datos
Maestros?
* ¿esto
nunca
ocurre
en
la
práctica?
* ¿Como
minimizar,
por
diseño,
que
esto
suceda?
Master
vs
Transactional

15. * La
implementación
de
una
iniciativa
de
MDM
es
una
solución
que
necesita
ser
planeada
con
cuidado
* No
importa
el
cuidado
que
se
ponga
al
planear,
seguramente
habrá
que
modificar
el
diseño
y
re-­‐
trabajar
los
modelos
* Por
lo
tanto,
la
mejor
estrategia
es
aquella
que
nos
permite
adaptarnos
rápidamente
* ¿MDM
ágil?
Conclusiones

16. ¿Preguntas,
comentarios?
“No vale la pena llegar a la meta si uno
no disfruta del viaje”
-Roger Martínez
González