Lo que exigen hoy en día las arquitecturas de datos modernas

En esencia, la integración de datos de SAP siempre ha significado lo mismo: extraer datos de los sistemas operativos de SAP y ponerlos a disposición para la elaboración de informes, el análisis o los almacenes de datos. Esto no ha cambiado, pero sí lo han hecho los requisitos adicionales que se exigen hoy en día. Las arquitecturas en la nube y de «lakehouse», los procesos automatizados y las nuevas aplicaciones basadas en datos amplían considerablemente el perfil de requisitos.

Los datos no solo deben estar disponibles de forma fiable, sino que también deben ser lo más actuales posible, trazables y utilizables en diferentes plataformas, por ejemplo, en entornos de nube y análisis como Microsoft Fabric, Databricks o Snowflake. Esto también transforma el papel de la integración de datos. La mera conexión entre el sistema de origen y el de destino se está convirtiendo cada vez más en la base para el uso de los datos de SAP en toda la empresa, incluso como fundamento para agentes y aplicaciones de inteligencia artificial.

Esto, a su vez, conlleva una combinación de distintos requisitos: las empresas necesitan vías de acceso conformes con SAP, deben proporcionar datos lo más actualizados posible en función del caso de uso y, al mismo tiempo, conservar su contexto funcional. Al mismo tiempo, deben evitar nuevas dependencias. Por último, pero no por ello menos importante, surge la pregunta de cómo los datos y los conocimientos obtenidos a partir de ellos pueden reintegrarse en los procesos operativos. Con estos nuevos escenarios de uso, cobra especial relevancia la cuestión de cómo acceden las empresas a los datos de SAP.

Nuevas normas para el acceso a los datos

En el futuro, las soluciones de integración modernas deberán combinar el rendimiento con vías de acceso conformes con SAP.

Las vistas CDS desempeñan un papel decisivo en este sentido y constituyen la base para el suministro estructurado y específico de datos de SAP. Esto plantea a las empresas la cuestión de qué vía de acceso se adapta mejor a cada caso concreto. En este sentido, influyen, por ejemplo, el volumen de datos, los requisitos de actualidad y los entornos de sistemas existentes.

La última versión de Xtract Universal.iQ, de Theobald Software, admite diferentes métodos: además de ODP OData, la interfaz estándar consolidada de SAP para acceder a las vistas CDS, CDSFlow ofrece otro enfoque para una extracción específica y selectiva, así como procesos delta estables. Incluso el mejor acceso a los datos tiene una utilidad limitada si las decisiones se basan en información obsoleta. El procesamiento por lotes clásico alcanza sus límites en cuanto los procesos operativos requieren información actualizada. En lugar de la transferencia periódica de datos, estos deben estar disponibles cada vez más con baja latencia para análisis, aplicaciones y procesos automatizados.

La disponibilidad de datos actualizados no depende únicamente de la plataforma utilizada. Lo decisivo es, más bien, la frecuencia con la que se transfieren los cambios desde los sistemas SAP. Métodos como Table CDC o CDSFlow pueden proporcionar los cambios de forma continua o a intervalos cortos.

Apache Kafka puede actuar como un centro de datos central a través del cual los datos se procesan de forma continua y se distribuyen a aplicaciones posteriores o a lagos de datos. Cuanto menor sea el tiempo que transcurre entre una modificación en el sistema SAP y su puesta a disposición de los sistemas posteriores, más rápido podrá incorporarse esta información a los análisis o a los procesos operativos. Esto convierte la actualidad en un aspecto fundamental de la integración de datos moderna en SAP, independientemente de la tecnología que se utilice para su posterior procesamiento.

A medida que aumentan los volúmenes de datos, también crece la necesidad de clasificarlos. Y es que el hecho de que los datos estén técnicamente disponibles no significa, ni mucho menos, que sean utilizables.

Las empresas deben saber qué datos están disponibles, cuáles de ellos necesitan realmente, qué significan y qué relación guardan entre sí. Los metadatos proporcionan ese contexto: permiten comprender las fuentes de datos y sus relaciones, y ayudan a identificar más rápidamente los datos de SAP relevantes para un caso de uso concreto.

Los datos necesitan contexto

Una gestión centralizada de metadatos y términos permite clasificar los objetos de datos de SAP según su ámbito funcional, hacer visibles las responsabilidades y traducir los nombres técnicos de los campos a términos comprensibles para los usuarios finales. La información sobre el linaje complementa esta clasificación con datos sobre el origen, lo que constituye un requisito previo importante para el control, el cumplimiento normativo y la calidad de los datos.

Xtract Universal.iQ aúna este conocimiento contextual y sienta así las bases para la creación de productos de datos reutilizables. En lugar de procesar los datos brutos de SAP desde cero para cada caso de uso, se crean productos de datos descritos y catalogados a los que los departamentos especializados pueden acceder directamente.

El contexto adicional no solo hace que los datos de SAP sean más comprensibles para los usuarios especializados, sino que, cada vez más, también los hace utilizables para los agentes de IA. Además de la utilidad, el control sobre dónde y cómo se procesan los datos cobra protagonismo: la clave está en la soberanía de los datos. Esta está adquiriendo una gran importancia, especialmente en lo que respecta a las modernas arquitecturas de nube y «lakehouse». La soberanía de los datos va más allá de la simple cuestión de dónde se almacenan físicamente los datos. Lo decisivo es en qué medida una arquitectura está vinculada a un proveedor concreto, por ejemplo, a través de conexiones a la nube específicas del fabricante, interfaces propietarias o formatos de almacenamiento cerrados.

Cuanto más estrecha sea esta vinculación, más difícil y costoso resultará cambiar de plataforma más adelante. Por el contrario, quien separe de forma sistemática las fuentes de datos, la capa de integración y los sistemas de destino, reduce esta dependencia y se reserva la posibilidad de seguir desarrollando su propia infraestructura de datos de forma flexible.

Aquí es donde entran en juego los formatos de tabla abiertos, como Apache Iceberg. Estos formatean los datos de tal manera que diferentes plataformas de análisis y de datos puedan acceder a ellos. De este modo, la elección del formato de datos se convierte en un factor esencial para la flexibilidad a largo plazo de una arquitectura de datos.

Integración de datos soberana

Xtract Universal.iQ puede proporcionar datos de SAP de forma automatizada e incremental en este formato abierto para arquitecturas de data lakehouse. Sin embargo, la soberanía de los datos no se limita a la elección del formato de datos y la arquitectura. Es igualmente importante quién gestiona la propia infraestructura de integración de datos.

Los modelos de implementación flexibles y en contenedores permiten a las empresas elegir, también en este ámbito, dónde llevar a cabo su integración de datos. Xtract Universal.iQ puede utilizarse, por ejemplo, en la propia infraestructura o en una nube privada. La integración moderna de datos de SAP no termina cuando los datos salen del sistema SAP. Los conocimientos obtenidos de los análisis también deben poder incorporarse de nuevo a los procesos operativos.

Del flujo de datos al proceso

Para ello, la integración debe funcionar en ambos sentidos. De este modo, la integración de datos se convierte cada vez más en integración de procesos. Dependiendo de la aplicación, también debe ser posible iniciar procesos o reescribir datos de forma selectiva. Xtract Universal.iQ es compatible con este enfoque bidireccional.

Los escenarios de IA amplían aún más este enfoque: a través de un servidor MCP opcional, los datos y servicios de SAP pueden ponerse a disposición de los agentes de IA y las aplicaciones basadas en LLM de forma controlada.

El acceso a los datos es solo el principio

Los requisitos de la integración de datos de SAP son cada vez más variados y no se vislumbra el final de esta tendencia. Hace tiempo que los datos dejaron de ser solo la base para la elaboración de informes o análisis, para convertirse en el pilar de las decisiones basadas en datos, los procesos y los nuevos modelos de negocio.

Por ello, cobra aún más importancia la cuestión de cómo se puede garantizar que las empresas puedan acceder a ellos y utilizarlos a largo plazo. El futuro de la integración de datos de SAP reside, por tanto, en la combinación de distintos requisitos y tecnologías.

Las vías de acceso compatibles con SAP, los datos en tiempo real, los metadatos, los formatos abiertos y la integración bidireccional de procesos son hoy en día los elementos fundamentales. Por el momento, no es posible prever con total certeza qué requisitos se añadirán en el futuro.

Por eso es aún más importante contar con una arquitectura de integración capaz de incorporar nuevas plataformas de destino, vías de acceso y escenarios de uso sin tener que reestructurar de forma radical los flujos de datos existentes.