Extraer datos desde los sistemas corporativos gracias a servicios de analítica avanzada, Lagos de datos, Bodegas de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
La capacidad de aprovechar al máximo los datos se ha convertido en un diferenciador crucial para las organizaciones. En este contexto, los sistemas SAP no solo funcionan como pilares fundamentales para la gestión empresarial, sino que también albergan una riqueza de datos que puede impulsar decisiones estratégicas y operativas, ya que extraer datos SAP de forma eficiente es crucial para que las organizaciones aprovechen el poder de sus datos. Por tanto, para llevar datos desde SAP hacia servicios de analítica no es una opción avanzada que esté disponible, sino una necesidad imperativa para innovar y mantener la competitividad en mercados dinámicos, su importancia radica entonces en la capacidad de convertir datos complejos en conocimientos accionables.
En un mercado donde la velocidad y la precisión son fundamentales, la capacidad de analizar datos de manera efectiva marca la diferencia entre el liderazgo y la obsolescencia. A continuación algunas razones por las cuales la extracción de datos desde sistemas empresariales son cruciales para el negocio:
- Análisis Avanzado – Los sistemas corporativos suelen contener una gran cantidad de datos transaccionales y operativos, donde al trasladarlos a un entorno de Big Data, las empresas podrán realizar análisis más avanzados y complejos, como análisis predictivos, de tendencias y de comportamiento de sus clientes.
- Escalabilidad – Los servicios de Big Data están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y escalar horizontalmente según sea necesario para gestionar eficazmente grandes cantidades de información sin comprometer el rendimiento.
- Variedad de Fuentes de Datos – Los sistemas corporativos a menudo almacenan datos estructurados en bases de datos relacionales, pero también hay una gran cantidad de datos no estructurados o semi-estructurados que pueden provenir de fuentes como redes sociales, registros de servidores web, sensores IoT, etc, para lo cual los servicios de Big Data pueden integrar fácilmente estos diferentes tipos de datos para un análisis más completo.
- Rápido Procesamiento en Tiempo Real – Al aprovechar herramientas de Big Data sistemas de streaming, las empresas pueden procesar datos en tiempo real y obtener información instantánea sobre lo que está sucediendo en sus operaciones comerciales.
- Reducción de Costos – Al trasladar los datos a plataformas de Big Data basadas en la nube, las empresas pueden aprovechar los modelos de pago por uso y evitar los altos costos de mantenimiento de infraestructuras locales.
Acceso directo a la información: Extracción de datos con facilidad
La extracción de datos del sistema SAP ERP puede realizarse utilizando una variedad de métodos, que van desde consultas ad-hoc hasta soluciones de almacenamiento de datos y análisis integradas. La elección del método dependerá de las necesidades específicas de la empresa y de los datos que se deseen extraer.
Algunas opciones más comunes son:
- Consultas Ad-Hoc – Existen herramientas de consulta ad-hoc que permiten a los usuarios realizar consultas directamente en la base de datos, como SAP Query, SAP QuickViewer o SAP ABAP Query. Estas herramientas permiten a los usuarios crear y ejecutar consultas personalizadas para extraer datos según criterios específicos.
- Informes Estándar – Incluye una amplia gama de informes estándar que proporcionan información sobre diversos aspectos del negocio, como finanzas, ventas, inventario, recursos humanos, etc. Estos informes pueden ser ejecutados directamente desde el sistema y pueden ser personalizados según sea necesario.
- Extracción de Datos mediante SAP BW/4HANA – Soluciones de almacenamiento de datos y análisis que pueden integrarse con SAP ERP para extraer datos de manera estructurada y realizar análisis avanzados y que ofrece capacidades de modelado de datos, integración con fuentes de datos externas y herramientas de análisis avanzado.
- APIs y Conectores – Application Programming Interfaces que permiten a los desarrolladores integrar sistemas externos con SAP ERP y extraer datos de manera programática. Además, hay conectores disponibles que facilitan la integración con herramientas de terceros, como herramientas de business intelligence o de integración de datos.
- Herramientas de Extracción de Datos Externas – Las empresas pueden utilizar herramientas de extracción de datos externas para acceder a la base de datos de SAP ERP y extraer datos de manera automatizada. Estas herramientas pueden incluir software de integración de datos, ETL (Extract, Transform, Load), o soluciones de replicación de datos.
Abriendo la puerta a la evolución de la analítica avanzada: Lagos de datos, Bodegas de datos y servicios de analítica
Estas nuevas tendencias de analítica avanzada en tiempo real están marcadas por la adopción de tecnologías modernas, como la nube, la automatización y la inteligencia artificial, para aprovechar al máximo el potencial de los datos y mejorar la toma de decisiones empresariales que ofrecen una mayor flexibilidad y eficiencia, permitiendo a las empresas almacenar y analizar grandes cantidades de datos de manera escalable y segura, además acercan el negocio a la utilización de tecnologías como Machine Learning e inteligencia artificial, que durante los últimos años han demostrado ser el nuevo motor de innovación corporativa. Por eso es importante no limitarse y explorar estas opciones que permiten aprovechar al máximo el valor de los datos.
👉 Arquitectura de datos
- Arquitecturas Orientadas a Eventos: Integración de arquitecturas orientadas a eventos para capturar y procesar datos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida y precisa.
👉 Lagos de Datos
- DataOps: La adopción de prácticas DataOps para mejorar la colaboración y la eficiencia en el ciclo de vida de los datos, desde la adquisición hasta la entrega.
- Gestión de Datos no estructurados: Enfoque en la gestión de datos no estructurados, como datos de redes sociales, imágenes y videos, para una comprensión más completa del panorama de datos.
- Automatización de Procesos: Mayor uso de herramientas de automatización para la ingesta, limpieza y transformación de datos en lagos de datos, acelerando el tiempo de entrega y mejorando la calidad de los datos.
- Lagos de Datos en la Nube: La migración hacia lagos de datos basados en la nube para aprovechar la escalabilidad, la flexibilidad y la economía de la nube.
👉 Bodegas de Datos
- Bodegas de Datos Modernas: La evolución hacia bodegas de datos modernas, ágiles y orientadas a la nube, que pueden manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Bodegas de Datos como Servicio (BDaaS): Aumento de la adopción de soluciones de bodegas de datos como servicio, que ofrecen flexibilidad y escalabilidad sin la necesidad de infraestructura local.
- Gestión de Metadatos Mejorada: Mayor enfoque en la gestión de metadatos para mejorar la gobernanza, la trazabilidad y la calidad de los datos en las bodegas de datos.
👉 Servicios de Analítica en Tiempo Real
- Analítica Predictiva en Tiempo Real: Mayor adopción de analítica predictiva en tiempo real para identificar patrones y tendencias emergentes y tomar decisiones proactivas.
- Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: Integración de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en servicios de analítica en tiempo real para mejorar la precisión y la relevancia de los insights.
- Streaming de Datos en Tiempo Real: Aumento de la capacidad de procesamiento de datos en tiempo real mediante tecnologías de streaming, como Apache Kafka y Apache Flink, para análisis continuo y detección de eventos en tiempo real.
- Analítica Prescriptiva: Avance hacia la analítica prescriptiva en tiempo real, que no solo identifica lo que está sucediendo, sino que también recomienda acciones específicas para abordar los eventos en tiempo real de manera efectiva.
Desbloqueando el Poder de los Datos: Innovación y competitividad
En un negocio moderno en constante crecimiento, la adopción de nuevas tecnologías es una práctica común cada año. Sin embargo, no todas estas tecnologías se integran con SAP, lo que genera silos de información que pueden limitar la colaboración y la eficiencia, por esta razón al contar con un repositorio de datos y los servicios adecuados que permitan la extracción desde cada una de las herramientas de la compañía se facilitará la integración de datos en corto tiempo y su integración con conjuntos de datos que forman parte del core del negocio. Esta capacidad de centralización, integración y unificación de datos es una ventaja clave que mejora la colaboración, optimiza la eficiencia y permite una visión completa y coherente de la información empresarial que aporta valor a la toma de decisiones basadas en información precisa y oportuna.
Al acceder a datos de diferentes fuentes y transformarlos en formatos compatibles con herramientas de análisis avanzado se logra la optimización de procesos, la identificación de áreas de mejora cuándo se analizan datos históricos y tendencias, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa y un ahorro de costos significativos. Así las empresas podrán continuar su camino de innovación y competitividad al contar con un repositorio de datos y servicios adecuados de extracción de datos que fomentan la innovación, explorando nuevas ideas y oportunidades basadas en el análisis de datos y manteniéndolas competitivas en un entorno empresarial en constante evolución.
Construyendo el Futuro: la Extracción de Datos de SAP, esencial para el negocio
Las empresas gestionan una amplia gama de procesos empresariales a través de su ERP SAP, como finanzas, ventas, recursos humanos, logística, producción y muchas más, por lo cual la extracción de datos es la única forma de proporcionar una visión integral del negocio que permita recopilar información de múltiples áreas funcionales en un solo repositorio de datos para lograr:
- Cumplimiento Normativo – En la mayoría de las áreas financieras y de cumplimiento normativo, la extracción de datos de SAP facilita la generación de informes financieros y la auditoría, lo que ayuda a las empresas a cumplir con los requisitos normativos y regulatorios.
- Integración con Otras Plataformas – Los datos extraídos de SAP pueden integrarse con otras plataformas y sistemas empresariales, permitiendo una mayor interoperabilidad y eficiencia en toda la organización. Esto facilita la colaboración entre diferentes áreas funcionales y la creación de una visión unificada del negocio.
- Toma de Decisiones Informada – La disponibilidad de datos actualizados y precisos provenientes de SAP facilita la toma de decisiones informada y basada en datos, lo que ayuda a mejorar la eficiencia operativa, la rentabilidad y la competitividad.
Así mismo, la extracción de datos de SAP y su integración en un repositorio único de datos permite a las empresas unificar y homologar los datos según las necesidades de las diferentes áreas de negocio para reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo que los usuarios de negocio necesitan invertir en obtener los conjuntos de datos completos e incluso homologados que necesitan para realizar sus tareas diarias.
A lo largo de los últimos años Mckinsey & Company ha publicado reportes y encuestas donde se destaca la necesidad de convertir a cada compañía en “Compañías basadas en datos”, una de las características que destaca es que “Los activos de datos se organizan y soportan como productos, independientemente de sí los utilizan equipos internos o clientes externos.” Porque los productos de datos evolucionan continuamente de forma ágil para satisfacer las necesidades de los consumidores, aprovechando DataOps (DevOps para datos), procesos y herramientas de integración y entrega continua. Para iniciar con la construcción de productos de datos se debe aprovechar los que ya tenemos, el sistema ERP es un buen comienzo para extraer datos y así mejorar:
- Control y medición – La implementación de extracciones de datos como iniciativa corporativa para crear productos de datos, reduce significativamente la cantidad de archivos con diferentes perspectivas exportada por usuario de negocio desde los sistemas fuente. Esto mejora notablemente el gobierno de datos, ya que permite a las empresas tener conjuntos de datos completos, integrados y actualizados que apoyan la operación, con métricas de acceso, consulta e incluso descarga, además, la unificación de los datos facilita la búsqueda y recuperación de información precisa y actualizada, lo que es fundamental para la toma de decisiones informadas y la optimización de procesos.
- Utilización de los recursos – Sacar provecho de las opciones incluidas en el estándar de SAP para realizar extracciones sin drenar los recursos del sistema, conservando la lógica del negocio en gran medida, permite enfocarse en la definición de una arquitectura de datos robusta y construcción de productos de datos, lagos y bodegas de datos en menor tiempo, además, permite enfocar los esfuerzos de desarrollo ABAP únicamente en extracción de transacciones Z o extracciones que no están contempladas en los extractores estándar.
Hacia una Analítica más evolucionada: Descubriendo Insights con Machine Learning e Inteligencia Artificial
La creación de un repositorio de datos único con una arquitectura que permita la extracción de datos desde el ERP de SAP no es solo una decisión técnica, sino una estrategia de negocio fundamental. Al centralizar y optimizar el acceso a la información, las empresas pueden responder mejor a las demandas del mercado, innovar y tomar decisiones basadas en datos precisos y oportunos. Además, esta estrategia facilita la aplicación de machine learning e inteligencia artificial para análisis de datos avanzados, que impulsan la eficiencia operativa, facilitan el gobierno de los datos, mejoran la calidad de los datos y proporcionan una ventaja competitiva sostenible en un mundo empresarial cada vez más digitalizado.
El machine learning (aprendizaje automático) y la inteligencia artificial (IA) desempeñan un papel fundamental en la analítica avanzada y la extracción de datos, ofreciendo capacidades poderosas para comprender y aprovechar la información de manera más efectiva para permitirles descubrir insights más profundos, automatizar procesos y tomar decisiones más informadas y precisas.
La aplicación del machine learning ML y la Inteligencia Artificial AI en entornos empresariales, pueden ser:
- Predicción y Pronóstico – El machine learning puede utilizarse para predecir resultados futuros basados en datos históricos. Por ejemplo, en la extracción de datos, se pueden aplicar modelos de machine learning para predecir la demanda futura de productos o servicios, lo que ayuda a optimizar la planificación de la producción y la gestión de inventarios.
- Clasificación y Segmentación – Las técnicas de machine learning pueden clasificar y segmentar datos en grupos significativos. Esto es útil para la extracción de datos cuando se desea identificar patrones o tendencias específicas en conjuntos de datos grandes y complejos, como segmentar clientes en grupos de comportamiento similar para una mejor personalización del marketing.
- Detección de Anomalías – El machine learning puede identificar automáticamente anomalías o patrones inusuales en los datos. En la extracción de datos, esto puede utilizarse para detectar transacciones fraudulentas, comportamientos anómalos en el tráfico web o problemas en los procesos operativos.
- Optimización de Procesos – La inteligencia artificial puede ser utilizada para optimizar procesos de extracción de datos mediante la automatización de tareas repetitivas y la identificación de patrones de eficiencia. Por ejemplo, algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los procesos de extracción de datos anteriores para optimizar futuras extracciones y mejorar la eficiencia del sistema.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) – El PLN, una rama de la IA, se utiliza para comprender y analizar datos en forma de texto. En la extracción de datos, el PLN puede utilizarse para extraer información clave de documentos, correos electrónicos, comentarios de clientes, etc., facilitando el análisis y la toma de decisiones basadas en texto.
- Recomendaciones Personalizadas - Mediante el uso de algoritmos de recomendación basados en machine learning, las empresas pueden ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios. En el contexto de la extracción de datos, esto podría implicar recomendar conjuntos de datos relevantes o análisis específicos según el perfil y las necesidades del usuario.
Como vimos, la evolución de la analítica avanzada y la adopción de un repositorio de datos empresariales ayuda a optimizar la visibilidad del negocio, garantizar la inteligencia corporativa, gestionar la toma de decisiones, ahorrar costos e iniciar procesos de innovación, lo que en conjunto genera un impacto significativo en la sostenibilidad, ya que permite a las empresas identificar oportunidades de mejora y desarrollo de prácticas empresariales más sostenibles, responsables y crear procesos de desarrollo de nuevos productos con propósito y conciencia.
Así mismo, esa conciencia ayuda a las empresas a gestionar de manera más eficiente el uso del agua y otros recursos naturales mediante el monitoreo y análisis de datos, se empiezan a crear modelos donde la cadena de suministro y la optimización de la logística tiene un enfoque sostenible, ya que empiezan a pensar en cómo garantizar una cadena de suministro también sostenible y enfocada en reducir las emisiones de carbono asociadas con el transporte y a la gestión de inventarios, que al final repercute en empresas mucho más amigables con el medio ambiente y con un propósito dirigido al bienestar del planeta y de la humanidad.
Transformarse con Avvale
Desde Avvale estamos abiertos a iniciar esta conversación para ayudar a las empresas a adoptar la analítica avanzada para la extracción de datos desde sus sistemas corporativos para adoptar servicios de analítica, Lagos de datos, Bodegas de datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial como procesos de innovación para apuntar a hacia modelos más rentables pero también sostenibles.
¿Está preparado para dirigir su empresa hacia un futuro ágil, circular y sostenible aplicando analítica avanzada que marque la diferencia para su empresa en términos de innovación y competitividad?
