Extração de dados de sistemas empresariais utilizando serviços analíticos avançados, Data Lakes, Data Warehouses, Machine Learning e Inteligência Artificial.
A capacidade de aproveitar os dados em todo o seu potencial tornou-se um fator de diferenciação crucial para as organizações. Neste contexto, os sistemas SAP não só servem como pilares fundamentais para a gestão empresarial, como também armazenam uma grande quantidade de dados que podem conduzir a decisões estratégicas e operacionais. A extração eficiente de dados SAP é crucial para que as organizações aproveitem o poder dos seus dados. Consequentemente, a extração de dados do SAP para serviços de análise não é apenas uma opção avançada, mas uma necessidade essencial para inovar e manter a competitividade em mercados dinâmicos. A sua importância reside na capacidade de transformar dados complexos em insights.
Num mercado em que a velocidade e a precisão são fundamentais, a capacidade de analisar dados de forma eficaz faz a diferença entre a liderança e a obsolescência. Seguem-se algumas razões pelas quais a extração de dados de sistemas empresariais é crucial para o negócio:
- Análise Avançada – Os sistemas empresariais abrangem frequentemente uma grande quantidade de dados transacionais e operacionais que, quando transferidos para um ambiente de Big Data, permitem às empresas realizarem análises mais avançadas e complexas, tais como análise de dedução, análise de tendências e análise do comportamento dos clientes.
- Escalabilidade – Os serviços de Big Data são concebidos para lidar com grandes volumes de dados e escalar horizontalmente conforme necessário para gerir eficazmente grandes quantidades de informação sem comprometer o desempenho.
- Variedade de Fontes de Dados – Os sistemas empresariais armazenam frequentemente dados estruturados em bases de dados relacionais, mas existe também uma grande quantidade de dados não estruturados ou semiestruturados provenientes de fontes como as redes sociais, registros de servidores Web, sensores IoT, e entre outros. Os serviços de Big Data podem integrar facilmente estes diferentes tipos de dados para uma análise abrangente.
- Processamento em Tempo Real – Ao tirar partido das ferramentas de streaming de Big Data, as empresas podem processar dados em tempo real e obter informações instantâneas sobre o que está acontecendo nas suas operações comerciais.
- Redução de Custos – Ao transferir os dados para plataformas de Big Data baseadas na nuvem, as empresas podem tirar partido dos modelos de pagamento conforme a utilização e evitar os elevados custos de manutenção de infraestruturas no local.
Acesso direto à Informação: Fácil extração de dados
A extração de dados do sistema SAP ERP pode ser realizada através de uma variedade de métodos, desde consultas Ad-Hoc até soluções integradas de armazenamento e análise de dados. A escolha do método dependerá das necessidades específicas da empresa e dos dados a serem extraídos.
Algumas opções mais comuns incluem:
- Consultas Ad-Hoc – Existem ferramentas de consultas Ad-Hoc, que permitem aos usuários consultas diretamente a partir da base de dados, como o SAP Query, o SAP QuickViewer ou o SAP ABAP Query. Estas ferramentas permitem aos usuários criarem e executar consultas de forma personalizada para extrair dados com base em critérios específicos.
- Relatórios Standard – Inclui uma vasta gama de relatórios standard que fornecem informações sobre vários aspectos da empresa, tais como finanças, vendas, inventário, recursos humanos etc. Estes relatórios podem ser executados diretamente a partir do sistema e podem ser personalizados conforme o necessário.
- Extração de dados via SAP BW/4HANA – Soluções de armazenamento e análise de dados que podem ser integradas no SAP ERP, para extrair dados estruturados e realizar análises avançadas. Oferece capacidade de modelação de dados, integração com fontes de dados externas e ferramentas analíticas avançadas.
- APIs e Conectores – Interfaces de Programação de Aplicações que permitem aos programadores integrarem sistemas externos com o SAP ERP e extrair dados de forma programática. Além disso, existem conectores disponíveis que facilitam a integração com ferramentas de terceiros, tais como ferramentas de business intelligence ou de integração de dados.
- Ferramentas externas de extração de dados - As empresas podem usar ferramentas externas de extração de dados para acessar o banco de dados do SAP ERP e extrair dados de forma automatizada. Essas ferramentas podem incluir software de integração de dados, ferramentas ETL (Extract, Transform, Load) ou soluções de replicação de dados.
Abrindo a porta para a Evolução da Análise Avançada: Data Lakes , Armazéns de Dados e Serviços de Análise
Estas novas tendências na análise avançada em tempo real caracterizam-se pela adoção de tecnologias modernas, como a nuvem, a automação e a inteligência artificial, para aproveitar plenamente o potencial dos dados e melhorar as tomadas de decisões empresariais. Oferecem maior flexibilidade e eficiência, permitindo às empresas armazenarem e analisar grandes quantidades de dados de uma forma escalável e segura. Além disso, aproximam as empresas da utilização de tecnologias como a aprendizagem automática e a inteligência artificial, que se revelaram os novos motores da inovação empresarial nos últimos anos. Por isso, é importante não se limitar e explorar essas opções que maximizam o valor dos dados.
👉 Arquitetura de Dados
- Arquiteturas orientadas para eventos: Integração de arquiteturas orientadas para eventos para capturar e processar dados em tempo real, permitindo uma tomada de decisões mais rápida e precisa.
👉 Data Lakes
- DataOps: Adoção de práticas de DataOPs para melhorar a colaboração e a eficiência no ciclo de vida dos dados, desde a aquisição até a entrega.
- Gestão de Dados não estruturados: Foco no gerenciamento de dados não estruturados, como dados de mídia social, imagens e vídeos, para uma compreensão abrangente de cenário de dados.
- Automatização de Processos: Aumento do uso de ferramentas de automação para ingestão, limpeza e transformação de dados em data lakes, acelerando o tempo de entrega e melhorando a qualidade dos dados.
- Data Lakes na nuvem: Migração para data lakes baseados na nuvem para aproveitar a escalabilidade, a flexibilidade e a eficiência de custos da nuvem.
👉 Data Warehouses
- Data Warehouses modernos: Evolução para data warehouses modernos, ágeis e orientados para a nuvem, capazes de lidar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
- Data Warehousing como Service (DWaaS): Adoção crescente de soluções de armazém de dados como um serviço, oferecendo flexibilidade e escalabilidade sem a necessidade de infraestruturas no local.
- Gestão de metadados melhorada: maior ênfase na gestão de metadados para melhorar a governança, a rastreabilidade e a qualidade dos dados nos armazéns de dados.
👉 Serviços de Análise em tempo real
- Análise Preditiva em Tempo real: maior adoção de análise preditiva em tempo real para identificar padrões e tendências proativas.
- Inteligência Artificial e Aprendizagem automática: integração de técnicas de inteligência artificial e de aprendizagem automática nos serviços de análise em tempo real para aumentar a exatidão e a relevância dos conhecimentos.
- Fluxo de dados em tempo real: maior capacidade de processamento de dados em tempo real através de tecnologias de fluxo contínuo como o Apache Kafka e o Apache Flink para análise contínua e detecção de eventos em tempo real.
- Análise Prescritiva: Avanço para a análise prescritiva em tempo real, que não só identifica o que está para acontecer, mas também recomenda ações específicas para abordar eficazmente os eventos em tempo real.
Liberte o poder dos dados: Inovação e Competitividade
Em uma empresa moderna e em constante crescimento, a adoção de novas tecnologias é uma prática comum a cada ano. Entretanto, nem todas essas tecnologias se integram ao SAP, criando silos de informações que podem limitar a colaboração e a eficiência. Por esse motivo, ter um repositório de dados e os serviços certos que permitem a extração de cada uma das ferramentas da empresa facilitará a integração de dados em um curto espaço de tempo e sua integração com conjuntos de dados que fazem parte do núcleo dos negócios. Esse recurso de centralização, integração e unificação de dados é uma vantagem fundamental que aprimora a colaboração, otimiza a eficiência e permite uma visão abrangente e coerente das informações comerciais, agregando valor à tomada de decisões com base em informações precisas e oportunas.
Ao acessar dados de diferentes fontes e transformá-los em formatos compatíveis com ferramentas analíticas avançadas, a otimização do processo é alcançada e as áreas de melhoria são identificadas por meio da análise de dados históricos e tendências, o que leva a uma maior eficiência operacional e a uma economia significativa de custos. Assim, as empresas podem continuar no caminho da inovação e da competitividade com um repositório de dados e serviços de extração de dados adequados que promovam a inovação, explorem novas ideias e oportunidades com base na análise de dados e as mantenham competitivas em um ambiente de negócios em constante evolução.
Building the future: SAP data extraction, essential for business
As empresas gerenciam uma ampla gama de processos de negócios por meio do SAP ERP, como finanças, vendas, recursos humanos, logística, produção e muitos outros. Portanto, a extração de dados é a única maneira de fornecer uma visão abrangente dos negócios que permite reunir informações de várias áreas funcionais em um único repositório de dados:
- Conformidade normativa - Na maioria das áreas de conformidade financeira e normativa, a extração de dados da SAP facilita a geração de relatórios financeiros e a auditoria, ajudando as empresas a cumprir os requisitos normativos e de conformidade.
- Integração com outras plataformas - Os dados extraídos da SAP podem ser integrados a outras plataformas e sistemas de negócios, permitindo maior interoperabilidade e eficiência em toda a organização. Isso facilita a colaboração entre diferentes áreas funcionais e a criação de uma visão unificada dos negócios.
- Tomada de decisões informada - A disponibilidade de dados atualizados e precisos da SAP facilita a tomada de decisões informada e orientada por dados, o que ajuda a melhorar a eficiência operacional, a lucratividade e a competitividade.
Da mesma forma, a extração de dados do SAP e sua integração em um único repositório de dados permite que as empresas unifiquem e padronizem os dados de acordo com as necessidades das diferentes áreas de negócios, reduzindo significativamente o tempo e o esforço que os usuários corporativos precisam investir para obter conjuntos de dados completos e até mesmo padronizados necessários para suas tarefas diárias.
Nos últimos anos, a McKinsey & Company publicou relatórios e pesquisas destacando a necessidade de transformar todas as empresas em “empresas orientadas por dados”. Um dos principais recursos enfatizados é que “os ativos de dados são organizados e suportados como produtos, sejam eles usados por equipes internas ou clientes externos”. Isso ocorre porque os produtos de dados evoluem continuamente de maneira ágil para atender às necessidades dos consumidores, aproveitando o DataOps (DevOps para dados), os processos de integração e as ferramentas de entrega contínua. Para começar a criar produtos de dados, é essencial aproveitar o que já temos; o sistema ERP é um bom ponto de partida para a extração de dados e, portanto, para o aprimoramento:
- Controle e medição - A implementação da extração de dados como uma iniciativa corporativa para criar produtos de dados reduz significativamente o número de arquivos com diferentes perspectivas exportados por cada usuário comercial dos sistemas de origem. Isso melhora muito a governança de dados, pois permite que as empresas tenham conjuntos de dados completos, integrados e atualizados que dão suporte às operações, com métricas para acesso, consulta e até mesmo download. Além disso, a unificação de dados facilita a busca e a recuperação de informações precisas e atualizadas, o que é fundamental para a tomada de decisões informadas e a otimização de processos.
- Utilização otimizada de recursos - Aproveitar as opções incluídas no padrão SAP para realizar extrações sem esgotar os recursos do sistema e, ao mesmo tempo, preservar amplamente a lógica de negócios, permite concentrar-se na definição de uma arquitetura de dados robusta e na criação de produtos, lagos e armazéns de dados em menos tempo. Além disso, permite direcionar os esforços de desenvolvimento ABAP apenas para a extração de transações Z ou extrações não cobertas por extratores padrão.
Rumo à análise avançada: descobrindo insights com aprendizado de máquina e inteligência artificial
Criar um armazém de dados unificado com uma arquitetura que permita a extração de dados do SAP ERP, não é apenas uma decisão técnica, mas uma estratégia de negócios fundamental. Ao centralizar e otimizar o acesso à informação, as empresas podem responder melhor às demandas do mercado, inovar e tomar decisões com base em dados precisos e oportunos. Além disso, essa estratégia facilita a aplicação de aprendizado de máquina e inteligência artificial para análise avançada de dados, o que impulsiona a eficiência operacional, aprimora a governança de dados, melhora a qualidade dos dados e fornece uma vantagem competitiva sustentável em um mundo de negócios cada vez mais digitalizado.
O Machine Learning e a inteligência artificial desempenham um papel crucial na análise avançada e na extração de dados, oferecendo recursos poderosos para entender e aproveitar as informações de forma mais eficaz, permitindo a descoberta de insights mais profundos, a automação de processos e a tomada de decisões informadas e precisas.
A aplicação de Machine Learning (ML) e a Inteligência Artificial (IA) em ambientes de negócios pode incluir:
- Previsão e Antecipação – O aprendizado de máquina pode ser usado para prever resultados futuros com base em dados históricos. Por exemplo, na extração de dados, os modelos de aprendizado de máquina podem prever a demanda futura por produtos ou serviços, otimizando o planejamento da produção e o gerenciamento de estoque.
- Classificação e Segmentação – As técnicas de aprendizado de máquina podem classificar e segmentar dados em grupos significativos. Isso é útil na extração de dados ao identificar padrões ou tendências específicas em conjuntos de dados grandes e complexos, como segmentar clientes em grupos de comportamento para melhorar personalização de marketing.
- Detecção de Irregularidades – O Learning Machine pode identificar automaticamente irregularidades ou padrões incomuns nos dados. Na extração de dados, isso pode ser usado para detectar transações fraudulentas, comportamento irregular no tráfego da web ou problemas em processos operacionais.
- Otimização de Processos – a inteligência artificial pode otimizar os processos de extração de dados automatizando tarefas repetitivas e identificando padrões de eficiência. Por exemplo, algoritmos de Machine Learning podem aprender com processos anteriores de extração de dados para otimizar extrações futuras e melhorar a eficiência do sistema.
- Processamento de Linguagem Natural (PLN) – PLN, um ramo da IA, é usado para entender e analisar dados de texto. Na extração de dados, a PNL pode extrair informações importantes de documentos, e-mails, feedback de clientes etc., facilitando a análise baseada em texto e a tomada de decisões.
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- Recomendações Personalizadas – Ao usar os algoritmos de recomendação baseados em Machine Learning, as empresas podem oferecer recomendações personalizadas aos usuários. No contexto da extração de dados, isso pode envolver a recomendação de conjuntos de dados relevantes ou análises específicas com base nos perfis e necessidades do usuário.
Como vimos, a evolução da análise avançada e a adoção de um repositório de dados corporativos ajudam a otimizar a visibilidade dos negócios, garantir a inteligência corporativa, gerenciar a tomada de decisões, economizar custos e iniciar processos de inovação. Isso coletivamente tem um impacto significativo na sustentabilidade, pois permite que as empresas identifiquem oportunidades de melhoria e desenvolvam práticas de negócios mais sustentáveis. Também promove a criação de processos de desenvolvimento de produtos orientados por propósitos com conscientização.
Além disso, essa conscientização ajuda as empresas a gerenciarem a água e outros recursos naturais com mais eficiência por meio do monitoramento e análise de dados. Começa a criar modelos em que a otimização da cadeia de suprimentos e logística se concentra na sustentabilidade. As empresas começam a pensar em garantir uma cadeia de suprimentos sustentável com o objetivo de reduzir as emissões de carbono associadas ao transporte e ao gerenciamento de estoque. Em última análise, isso leva a negócios mais ecológicos e orientados para o bem-estar do planeta e da humanidade.
Transforme junto com a Avvale
Na Avvale, estamos abertos a iniciar essa conversa para ajudar as empresas a adotar análises avançadas para extrair dados de seus sistemas corporativos e adotar serviços de análise, Data Lakes, Data Warehouses, Machine Learning e Inteligência Artificial como processos de inovação destinados a alcançar modelos mais lucrativos e sustentáveis.
Você está pronto para liderar sua empresa em direção a um futuro ágil, circular e sustentável, aplicando análises avançadas que farão a diferença para sua empresa em termos de inovação e competitividade?