Contexto y Desafío
Una empresa minera global líder publicó una vacante para un “Asesor de Data Maestra”, cuyas responsabilidades se centraban en mantener la integridad de los datos de su cadena de suministro en sistemas como SAP. En lugar de simplemente listar mis cualificaciones, realicé un diagnóstico profundo de la oferta para identificar los problemas de negocio subyacentes que la empresa intentaba resolver.
Mi Propuesta de Valor Estratégica
Mi enfoque fue demostrar valor de inmediato. Para abordar directamente los desafíos identificados, desarrollé una propuesta integral compuesta por cuatro artefactos clave, diseñados para ser el punto de partida de la solución. A continuación, se presenta un plan concreto para lograr la visión de una operación fluida, segura y confiable, habilitada por una data maestra de clase mundial.
Artefacto 1: Hoja de Ruta Estratégica para la Gobernanza de Datos (Plan a 180 Días)
Fases del Programa de Gobernanza
| Fase | Duración | Objetivos Clave | Acciones Tácticas |
|---|---|---|---|
| Fase I: Diagnóstico y Quick Wins | Días 1–45 | Comprender el ecosistema actual, identificar los puntos de dolor más agudos y lograr victorias tempranas para generar momentum. |
1. Mapeo de procesos de creación/modificación de datos (proveedor, material, contrato). 2. Entrevistas con stakeholders clave (Compras, Contratos, Almacén, Finanzas, TI). 3. Perfilamiento inicial de la calidad de datos en SAP para cuantificar el problema (ej. % de duplicados). 4. Identificación y ejecución de 2-3 "Quick Wins" (ej. limpieza de una categoría crítica de materiales). |
| Fase II: Diseño y Fundación | Días 46–90 | Establecer las bases del programa de gobernanza: políticas, roles y métricas. |
1. Borrador de la Política de Gobernanza de Datos de Supply Chain. 2. Creación del Comité de Gobernanza de Datos con representantes del negocio. 3. Definición y asignación de roles: Data Owners y Data Stewards. 4. Definición de los KPIs de Calidad de Datos (ej. Precisión, Completitud, Puntualidad). |
| Fase III: Implementación y Despliegue | Días 91–150 | Implementar los procesos y controles definidos, y capacitar a la organización. |
1. Implementación de flujos de trabajo (workflows) de aprobación en SAP/Ariba para nuevos registros. 2. Desarrollo y ejecución de un plan de capacitación para usuarios clave. 3. Inicio de ciclos de limpieza de datos basados en las nuevas reglas. 4. Configuración del dashboard inicial de calidad de datos. |
| Fase IV: Optimización y Sostenibilidad | Días 151–180+ | Integrar la gobernanza en la cultura organizacional y buscar la mejora continua. |
1. Monitoreo continuo de KPIs de calidad y reportes al Comité. 2. Automatización de controles de validación de datos en el punto de entrada. 3. Auditoría de cumplimiento de procesos y políticas. 4. Integrar los estándares de datos en los nuevos proyectos de transformación digital. |
Artefacto 2: Framework de Gestión de la Calidad de Datos Maestros (MDM Quality Framework)
Este framework cíclico asegura que la mejora de la calidad de los datos sea un proceso continuo y sistemático, no un proyecto de una sola vez.
1. DEFINIR (Define)
Propósito: Establecer un estándar único de “lo que es bueno”.
Actividades:
Identificar los Elementos de Datos Críticos (CDEs) para Supply Chain (ej. RUC de proveedor, Part Number de material, fecha de vencimiento de contrato).
Crear un Diccionario de Datos: Definición de cada campo, su formato y reglas de negocio.
Asignar un “Data Owner” de negocio para cada dominio de datos (Proveedores, Materiales, etc.).
2. MEDIR (Measure)
Propósito: Cuantificar el estado actual de la calidad de los datos.
Actividades:
Ejecutar perfiles de datos en SAP para medir las 6 dimensiones de la calidad:
Completitud: ¿Están todos los campos obligatorios llenos?
Precisión: ¿Son los datos correctos? (ej. cruce con bases de datos externas como SUNAT).
Consistencia: ¿El mismo dato se representa igual en diferentes sistemas?
Unicidad: ¿Existen registros duplicados?
Puntualidad: ¿Están los datos disponibles cuando se necesitan?
Validez: ¿Se ajustan los datos a los formatos definidos?
Publicar un Scorecard de Calidad de Datos.
3. ANALIZAR (Analyze)
Propósito: Entender la causa raíz de los errores.
Actividades:
Análisis de causa raíz (RCA) para los problemas de calidad más frecuentes.
¿El error es por falta de capacitación, un fallo del sistema, o un proceso mal definido?
Cuantificar el impacto de negocio de la mala calidad (ej. “X horas perdidas por corregir órdenes de compra”).
4. MEJORAR (Improve)
Propósito: Corregir los datos existentes y el proceso que los crea.
Actividades:
Ejecución de planes de limpieza de datos (Data Cleansing).
Rediseño de procesos para prevenir errores en el origen.
Mejora de la interfaz de usuario en SAP para guiar la entrada de datos correctos.
5. CONTROLAR (Control)
Propósito: Asegurar que la calidad de los datos se mantenga en el tiempo.
Actividades:
Implementar reglas de validación automáticas en el ERP.
Monitoreo continuo a través de dashboards de Power BI.
Realizar auditorías periódicas de calidad de datos.
Artefacto 3: Mockup de un “Dashboard de Salud de la Cadena de Suministro”
Este no es solo un reporte, es una herramienta de diagnóstico y decisión que se vuelve posible ÚNICAMENTE con una data maestra confiable. Demuestra el “para qué” de todo este esfuerzo.
Dashboard KPIs Supply Chain
| Sección del Dashboard | Indicador Clave (KPI) | Descripción y Relevancia Estratégica |
|---|---|---|
| 1. Salud de la Data Maestra (El Fundamento) |
• Puntuación de Calidad de Datos (%) • Tasa de Duplicidad de Proveedores/Materiales • Tiempo Promedio de Creación/Actualización de Registros |
Mide la salud de la base de datos. Una puntuación alta aquí es el principal indicador de la eficiencia y confiabilidad de toda la operación de Supply Chain. Permite prevenir problemas en lugar de reaccionar a ellos. |
| 2. Gestión de Proveedores y Riesgo |
• % de Gasto con Proveedores Estratégicos • On-Time Delivery (OTD) por Proveedor • Días de Pago Promedio (DPO) |
Habilita la segmentación de proveedores, la negociación basada en datos y la gestión proactiva del riesgo. Permite responder preguntas como: ¿Estamos concentrando demasiado riesgo en un solo proveedor? |
| 3. Eficiencia de Contratos y Compras |
• % de Gasto Bajo Contrato • Tasa de Cumplimiento de Contratos (Contract Compliance) • Ciclo Promedio de Orden de Compra (PR to PO) |
Revela oportunidades de ahorro y eficiencia en el proceso de adquisición. Ayuda a asegurar que se aprovechen los precios y condiciones negociados, atacando directamente la fuga de valor. |
| 4. Gestión de Inventario y Materiales |
• Rotación de Inventario (por categoría) • Tasa de Fill Rate (Nivel de Servicio) • % de Inventario Obsoleto o de Lento Movimiento (SLOB) |
Transforma la gestión de inventario de una tarea contable a una ventaja estratégica. Permite optimizar los niveles de stock para liberar capital de trabajo sin comprometer la disponibilidad para la operación. |
Artefacto 4: Playbook de Gobernanza & Controles (RACI + flujos MDG + auditoría)
RACI (extracto)
| Actividad | Owner | Accountable | Consulted | Informed |
|---|---|---|---|---|
| Definir CDEs por dominio | Data Owner (Compras/Operaciones) | Head MDM | Legal, SHE, TI | Auditoría |
| Alta/cambio (MDG Workflow) | Solicitante | Head MDM | Compras, Finanzas, Legal | Operaciones |
| Aprobación técnica | MDM Lead | Head MDM | Compras/TI | Auditoría |
| Validación contratos | Legal/Contratos | Head Legal | MDM, Compras | TI, Auditoría |
| Gestión de duplicados | MDM | Head MDM | Compras, Almacén | Auditoría |
| Evidencias auditoría | MDM | Head MDM | Auditoría Interna | Áreas |
Flujos de aprobación (MDG)
- Alta Material/Servicio → Validación CDEs → Detección duplicados (fuzzy) → Aprobación técnica MDM → Aprobación Compras/Almacén → Activación.
- Alta Proveedor → KYC/Documentación → Validación Legal/Finanzas → Aprobación MDM → Activación.
- Contrato → Validación atributos (vigencia, categoría, retenciones, anexos) → Legal/Contratos → MDM (enlace a proveedor/material) → Activación
Rulebook DQ (muestra 10 reglas)
| # | Dominio | Regla | Severidad | Umbral | Evidencia |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Material | Unidad de medida válida | Alta | 100% | MDG Log + muestra |
| 2 | Material | Descripción larga estandarizada | Media | ≥95% | CSV fallas |
| 3 | Material | Código duplicado (fuzzy ≥0.92) | Alta | 0 | Reporte dedup |
| 4 | Servicio | Categoría UNSPSC asignada | Media | ≥98% | Export SAP |
| 5 | Proveedor | RUC/Razón social válidos | Alta | 100% | Validación externa |
| 6 | Proveedor | Certificados vigentes | Alta | 100% | Repositorio legal |
| 7 | Contrato | Vigencia > hoy | Alta | 100% | Ariba/SAP |
| 8 | Contrato | Retenciones/IGV mapeadas | Media | ≥98% | Muestra |
| 9 | General | Fecha/usuario de última act. | Media | 100% | Bitácora |
| 10 | General | SLA de aprobación | Media | ≥90% | KPI MDG |
Auditoría & evidencias
Bitácora de cambios por entidad (quién, cuándo, qué), snapshots mensuales, muestreo 5% de altas, carpeta por auditoría con rulebooks, KPIs y casos trazados end-to-end.
Esta propuesta es una demostración de mi enfoque: diagnóstico, estratégico y orientado a resultados. Los artefactos presentados son marcos de trabajo probados que he implementado en entornos industriales complejos para convertir la gestión de datos en una fuente medible de valor financiero y operativo.