Master Data Primero: La Jugada Sin Remordimientos que rompe El Dolor De Implementation

Cada implementación atorada tiene un villano, y en nueve de cada diez casos no es el software — es el master data. Puedes comprarte el ERP perfecto, ponerle MES, lanzar el WMS, conectar un PIM, pero si tus ítems, listas de materiales (BOMs), rutas de operación, clientes y proveedores están todos desalineados, vas a pasar la semana del “go-live” apagando incendios célula por célula. Afortunadamente, hay un camino más simple: poner los datos maestros primero. Cuando haces eso, el blueprinting se acelera, las estimaciones se vuelven reales, y las pruebas realmente prueban procesos — no corrigen erratas

Lo que “master data primero” realmente significa

En esencia, este enfoque establece una fuente gobernada de verdad para los registros que impulsan cada transacción. En manufactura, eso incluye ítems y sus variantes, unidades de medida, BOMs, rutas/operaciones, ubicaciones, clientes, proveedores, y atributos clave del producto (tamaño, material, certificaciones). También define quién es dueño de qué, estándares de nombres, reglas de validación, y en qué sistema vivirá cada campo después del go-live. En consecuencia, el equipo de proyecto configura el software para que se ajuste a datos limpios y estables — en lugar de torcer el sistema para aguantar el caos.

Por qué importa más que cualquier funcionalidad de tu shortlist

Primero, basura entra / basura sale es real: un solo SKU duplicado puede generar errores en compras, inventario, precios y e‑commerce. Segundo, tener maestros limpios comprime los tiempos porque los talleres dejan de debatir “¿cuál hoja de cálculo está bien?” y comienzan a decidir cómo debe fluir realmente el trabajo. Tercero, datos disciplinados reducen muchísimo retrabajo — menos solicitudes de cambio, menos retests, menos noches en vela. Finalmente, los proveedores pueden cotizar con confianza cuando la base de datos está sólida, lo que protege tu presupuesto.

Señales rojas de que tus datos van a descarrilar el proyecto

• Dos códigos para el mismo ítem (y ninguno coincide con la etiqueta del contenedor).

• Unidades mezcladas — milímetros acá, pulgadas allá, y sin estándar de conversión.

• “SKUs zombis” que aún aparecen en cotizaciones aunque fueron discontinuados.

• BOMs que no reflejan cambios de ingeniería, o rutas con pasos faltantes.

• Clientes duplicados por ortografía (“ACME Inc.” vs “Acme Incorporated”).
  Si estas situaciones te suenan, el software no es tu primer problema; lo es la gobernanza.

Una sprint práctica de limpieza de 30 días

Semana 1 — Asignar dueños y fijar estándares.
Nombra a los stewards de datos para ítems, BOMs, rutas, clientes y proveedores. Define convenciones de nombres, sistemas de unidades, listas de atributos. Escríbelos. Además, decide qué sistema “posee” cada campo después del go‑live (por ejemplo: el ERP posee el costo; el PIM posee el copy de marketing).

Semana 2 — Desduplicar y eliminar zombis.
Fusiona duplicados, retira SKUs obsoletos, y archiva clientes/proveedores antiguos con fechas finales claras. De esta forma tus catálogos, listas de precios y portales dejan de mostrar registros heredados.

Semana 3 — Normalizar y validar.
Convierte unidades a un estándar único, alinea valores de atributos (nada de “Red/RED/Rd”), y corrige BOMs y rutas para que coincidan con la verdad de ingeniería más reciente. Añade reglas de validación que bloqueen valores malos desde el origen.

Semana 4 — Piloto de corte con un segmento de alto valor.
Toma el top 10‑20 % de los SKUs activos y hazlos correr de extremo a extremo por tu stack objetivo — ERP + WMS + PIM/MES. Mide defectos, corrige los mapeos, y documenta el playbook para el resto del catálogo. Así tu equipo gana confianza antes de escalar.

Dónde debería “vivir” la verdad en cada sistema

• ERP (por ejemplo, SAP Business One): código del ítem, costo, unidad de medida (UoM), inventario, enlaces contables (GL)

• PIM (por ejemplo, Perfion): títulos, características, imágenes, traducciones, plantillas por canal.

• MES / Piso de planta: feedback de operación, tiempos de máquina, motivos de desperdicio.

• WMS: ubicaciones de bins, etiquetas/licencias, trazabilidad por lote o serie.

KPIs que prueban que ya estás listo

Rastrea la completitud de los datos (campos obligatorios llenos), la tasa de defectos (errores por cada 1.000 registros) y el tiempo de publicación (desde que se aprueba el SKU hasta que está en vivo). A medida que estos indicadores mejoran, los talleres se acortan, las pruebas de aceptación (UAT) pasan más rápido y el riesgo del go-live disminuye.

Errores comunes (y cómo esquivarlos)

Querer abarcar todo de una vez. No limpies todos los SKUs el día uno. En vez de eso, prioriza el 80/20 — primero los ítems activos y de mayores ingresos.
Dejar que sigan los spreadsheets sueltos. Después de establecer estándares, pon los archivos antiguos en solo lectura. Si no, los cambios rogue regresan.
Saltarse la documentación. Sin un diccionario de datos simple y un RACI, los estándares se van por la borda en un par de semanas.
Ignorar el control de cambios. Ata los cambios de ingeniería a actualizaciones automáticas de BOMs, rutas y atributos del PIM; si no, tus datos “limpios” se degradan.

La recompensa que sientes el día uno del blueprint

Porque los datos maestros están consistentes, los facilitadores pueden moverse rápido, las estimaciones dejan de titubear, y las decisiones tienen peso. Además, los stakeholders realmente confían en los resultados de las pruebas. La implementación deja de ser especulativa y se convierte en quirúrgica, y tu equipo comienza a ver valor más rápido — con menos incendios de fin de semana.