Datos maestros: El reto estratégico detrás de la transformación logística
Hoy la conversación sobre transformación digital está dominada por Inteligencia artificial, algoritmos predictivos y plataformas 4.0, es decir, las tendencias tecnológicas del momento.
Sin embargo, existe un aspecto clave para el éxito de los proyectos logísticos que no siempre recibe la atención requerida: la gestión de los Datos Maestros (Master Data).
La falta de una arquitectura de datos sólida, gobernanza y gestión disciplinada, reduce las posibilidades de éxito de los proyectos de transformación logística.
El software necesita ayuda. ¿Por qué el ERP y el TMS requieren datos de calidad?
Los ERP, WMS o TMS son clave en la gestión de las organizaciones y son necesarios para generar una ventaja competitiva. A través de varios proyectos, se puede comprobar la realidad empírica: el éxito de estos sistemas está directamente relacionado con la capacidad organizacional para estructurar y gobernar su información.
Los datos maestros deben ser la “fuente única de la verdad”, información sobre productos, clientes, proveedores, etc. Si estos datos son inconsistentes, los algoritmos entregarán resultados incorrectos.
Existe un costo real relacionado con la mala calidad de datos
Investigaciones académicas (Božić et al., 2024) han demostrado que la calidad de los datos maestros impacta directamente en los resultados logísticos de la organización. La mayoría de las organizaciones considera que esto es un problema técnico de TI; pero la realidad es que afecta el rendimiento financiero de la organización:
- Ineficiencia en Procesamiento: El tiempo de procesamiento de pedidos se puede incrementar hasta en un 14.31% debido a errores en los datos maestros de productos
- Fricción Operativa: Costos asociados a retrabajos manuales debido a direcciones inconsistentes, parámetros de peso incorrectos, unidades de medida duplicadas. Estos costos reducen el margen neto.
- Silos de Información: Al tener datos aislados entre sistemas, es imposible tener una visión integral de la cadena de suministro.
Es necesario cambiar el modelo de la gestión técnica de los datos a la gobernanza estratégica
Es clave para las organizaciones convertir el “dato” en un activo estratégico necesario para crear una ventaja competitiva. Para esto la organización debe llegar a un modelo de Data Governance y Master Data Stewardship (Semarchy, 2025). Los pilares de este modelo son:
- Gobernanza Estructurada: Se deben contar con roles y responsabilidades claros (Data Owners y Stewards) los cuales cuidarán la integridad del dato desde su creación.
- Interoperabilidad por Diseño: Desarrollar una arquitectura que permita el consumo de datos compartidos, eliminando los silos entre sistemas.
- Crear una cultura centrada en el dato «Data-Centric»: Es necesario concientizar a los equipos operativos sobre las implicaciones negativas que tiene un dato mal ingresado al sistema. El resultado final puede significar desde un pedido retrasado hasta la pérdida de un cliente
La verdad
Estamos en la era de la Inteligencia Artificial, algoritmos de analítica avanzada, y podemos asegurar, que dichos algoritmos serán tan precisos, como los datos que la organización usa para alimentarlos.
Para explicar lo anterior, se puede utilizar la siguiente analogía: La tecnología es el motor del vehículo y los datos maestros son el combustible. Si el combustible es de mala calidad, el motor tendrá un mal desempeño, sin importar que tan nuevo sea.
Ante este panorama: ¿Están las organizaciones analizando que tan maduras son en la gestión de sus datos maestros? ¿Han analizado el impacto que tienen los datos maestros en la implementación de nuevos sistemas de información? ¿Saben las organizaciones la situación actual de sus datos maestros?
Start the digitisation of your supply chain with the help of our team of accredited professionals and advisors, who will be with you from the selection and evaluation of solutions, to implementation, technology administration and assistance.
