Las empresas cada vez disponen de más datos en los que reside una información muy valiosa sobre sus propios negocios. Pero extraer el valor de dichos datos requiere de un esfuerzo que, a veces, no es sencillo.
En la última década, muchas organizaciones han apostado por la transformación digital mediante la incorporación de sistemas analíticos para distintos departamentos: BI financiero, cuadros de mando de operaciones, herramientas de visualización en marketing o análisis predictivo en logística. Aunque estas iniciativas han sido valiosas de forma aislada, han dado lugar a un entorno fragmentado, complejo y poco coherente que, paradójicamente, limita la capacidad de tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
El problema de los entornos analíticos dispersos
En muchas empresas, la arquitectura analítica actual se ha construido como una suma de soluciones independientes, a menudo lideradas por áreas funcionales con autonomía tecnológica. Esto genera:
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- Silos de datos, donde cada departamento almacena, transforma y explota la información sin conexión ni trazabilidad con otras áreas.
- Duplicidad de información, lo que deriva en versiones distintas del mismo KPI dependiendo del origen consultado.
- Inconsistencia en las reglas de negocio, donde cada unidad aplica sus propios cálculos, filtros o segmentaciones.
- Dificultad para escalar, ya que mantener y alinear múltiples plataformas y modelos supone una carga operativa
y de gobernanza.
- Riesgos de seguridad y cumplimiento, por falta de control unificado sobre el acceso, la calidad y el linaje del dato.
Esta realidad impide a muchas organizaciones avanzar hacia una verdadera cultura data-driven, donde los datos no solo informan, sino que impulsan decisiones ágiles, colaborativas y coherentes a nivel corporativo.
Business Intelligence vs Analítica Avanzada e IA
Con la abundancia de datos disponibles, las organizaciones tienen diversas opciones para gestionarlos y analizarlos. Cuando hablamos de analítica tradicional o Business Intelligence, las empresas suelen apostar por arquitecturas basadas en data warehouse.
Un Data Warehouse es un sistema de base de datos especialmente diseñado para el almacenamiento, recuperación y análisis de datos estructurados. Sirve como repositorio central para los datos históricos de una organización, centrándose principalmente en fuentes de datos estructuradas y bien definidas. Los Data Warehouse son fundamentales para generar informes, visualizaciones y análisis históricos en inteligencia empresarial. También ofrecen una sólida gobernanza de datos para la ciberseguridad, la calidad y el cumplimiento.
Por otro lado, los Data Warehouse son costosos de construir y mantener, lo que provoca retrasos en el procesamiento de datos y los hace menos ideales para el análisis en tiempo real. Modificarlos para cambios en los esquemas de datos también puede resultar complicado y llevar mucho tiempo.
Pero ¿qué ocurre cuando necesitamos analizar no solo datos estructurados? ¿O si disponemos de grandes volúmenes de datos y queremos llevar a cabo tareas de analítica avanzada o machine learning o inteligencia artificial? En estos casos, las arquitecturas de tipo data warehouse no cubren dichas necesidades y se hace necesaria una arquitectura de tipo Data Lake.
Un Data Lake es un repositorio central para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, semiestructurados y no estructurados a escala. A diferencia de las bases de datos tradicionales, los Data Lake están diseñados para manejar datos en su formato nativo sin necesidad de una estructuración previa.
Los Data Lake almacenan datos sin procesar y sin transformar, y son altamente escalables para aplicaciones de big data e IoT. Los Data Lake simplifican la exploración de datos al permitir a los usuarios extraer información de los datos sin procesar antes de estructurarlos. Admiten análisis avanzados como modelado predictivo, detección de anomalías y análisis de sentimientos.
Sin embargo, los data lake pueden resultar difíciles de gestionar debido a su gran volumen y diversidad de datos. Es necesaria una planificación adecuada para evitar la desorganización y el bajo rendimiento al consultar datos no estructurados.
En esta situación, se tienen los datos duplicados en dos sistemas diferentes (data warehouse y data lake) y es poco probable que los cambios que realice en un sistema lleguen al otro. Por lo tanto, los datos se desvían casi de inmediato, por no hablar de pagar para almacenar los mismos datos varias veces.
Por ello, hace algunos años, Databricks creó un nuevo paradigma arquitectónico: el data lakehouse.
Los Data Lakehous son la plataforma ideal de datos: en lugar de copiar y transformar datos en varios sistemas, se dispone de una plataforma que se adapta a todos los tipos de datos y usos de los mismos.
SAP Business Data Cloud: una nueva visión del dato empresarial
En este contexto, SAP Business Data Cloud (BDC) se presenta como una solución integral para romper con esta fragmentación. Se trata de una plataforma unificada en la nube que permite conectar, integrar, gobernar y analizar datos de forma consistente a lo largo de toda la organización.
Lo más poderoso de SAP BDC es que no requiere que las empresas abandonen sus sistemas actuales. Al contrario, integra fuentes SAP y no SAP de forma nativa, permitiendo trabajar con los datos "en su lugar de origen" mediante una lógica federada y semántica común.
SAP BDC está formado por un conjunto de componentes tecnológicos líderes, incluyendo:
Características clave de SAP BDC
1. Unificación de datos SAP y no SAP
La plataforma ofrece conectividad directa con fuentes como SAP S/4HANA, SuccessFactors, Salesforce, bases de datos cloud y entornos de datos masivos. Esto permite romper los silos de información sin necesidad de replicar continuamente los datos, manteniendo su gobernanza.
2. Análisis avanzado y predictivo
Gracias a SAP Analytics Cloud, los usuarios pueden construir dashboards, modelos de predicción y simulación directamente sobre los datos centralizados, sin depender exclusivamente del área de TI.
3. Gobernanza del dato
SAP BDC permite definir roles, políticas de acceso, calidad, linaje y trazabilidad sobre todos los activos de datos. Esto garantiza confianza, cumplimiento normativo (como RGPD) y auditoría de los procesos analíticos.
4. Escalabilidad y flexibilidad en la nube
Construido sobre SAP BTP (Business Technology Platform), SAP BDC está preparado para escalar desde pilotos locales hasta despliegues globales, manteniendo rendimiento y seguridad.
5. Preparación para IA y machine learning
Gracias a su integración con SAP AI Core, Jupyter Notebooks y plataformas como Databricks, los datos gobernados por BDC se pueden utilizar para entrenar y desplegar modelos avanzados, incluyendo IA generativa, predicción de demanda, detección de anomalías o mantenimiento predictivo.
¿Cómo impulsa SAP BDC una cultura data-driven?
Una empresa data-driven no solo necesita tecnología. Requiere que los equipos confíen en los datos, tengan acceso ágil a ellos y puedan tomar decisiones informadas. SAP Business Data Cloud proporciona:
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- Una fuente única de verdad: todos los departamentos trabajan con la misma información, actualizada y contextualizada.
- Datos accesibles por toda la organización: desde analistas hasta usuarios de negocio, todos pueden explotar el dato según su rol.
- Toma de decisiones más rápida y con menor riesgo: menos tiempo en preparar y validar datos, más tiempo
en analizar y actuar.
- Mejora de la colaboración interdepartamental: gracias a modelos semánticos compartidos y visión transversal.
- Reducción de costes y complejidad técnica: al sustituir múltiples soluciones dispersas por una plataforma unificada.
Casos de uso habilitados con SAP BDC
Una empresa orientada por los datos no solo necesita tecnología. Es fundamental que los equipos confíen en la información, cuenten con acceso ágil a los datos y puedan tomar decisiones fundamentadas. SAP Business Data Cloud ofrece:
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- Forecast de ventas con IA sobre datos históricos de SAP S/4HANA y comportamiento externo.
- Análisis de rentabilidad por canal/cliente, combinando datos financieros, comerciales y logísticos.
- Automatización de reporting financiero con trazabilidad completa del dato.
- Soporte a modelos predictivos en mantenimiento, producción o logística conectando SAP con Databricks
o Jupyter.
- Exploración de datos con lenguaje natural en SAP Analytics Cloud por parte de usuarios de negocio.
Un ecosistema preparado para el futuro
Además de sus capacidades actuales, SAP BDC se está integrando con herramientas emergentes como Insight Apps, asistentes inteligentes, motores de IA generativa y automatización de análisis aumentados. Estas innovaciones permitirán que los usuarios no solo consulten, sino que conversen con sus datos, reciban recomendaciones proactivas y generen informes de forma automática.
Conclusión
Muchas organizaciones han construido arquitecturas analíticas fragmentadas que ya no responden a las necesidades de agilidad, confianza y colaboración que exige el entorno actual. SAP Business Data Cloud no solo resuelve esa fragmentación, sino que establece las bases para una empresa verdaderamente orientada al dato.
Con SAP BDC, el camino desde los silos hasta la inteligencia conectada está más claro y accesible que nunca. Las empresas que lo adopten no solo ganarán eficiencia, sino que estarán preparadas para liderar con decisiones más rápidas, precisas y basadas en evidencia.
En Avvale, ayudamos a las organizaciones a sacar el máximo valor de SAP Business Data Cloud mediante la integración eficiente de sus fuentes de datos, el diseño de arquitecturas escalables y la implementación de modelos analíticos avanzados. Nuestro enfoque combina experiencia técnica y visión estratégica para impulsar decisiones basadas en datos y acelerar la transformación digital.
