Para que los datos heredados no se conviertan en una carga

Muchas empresas se enfrentan a un gran reto cuando se trata de la gestión de datos. Los datos de clientes y socios comerciales deben mantenerse consolidados, armonizados y de alta calidad. En las bases de datos de clientes de las empresas puede encontrarse hasta un 50% de duplicados.

La fusión de registros conlleva el riesgo de crear registros duplicados o erróneos, por ejemplo debido a entidades diferentes o incluso simplemente a grafías diferentes, como Müller y Mueller o Str. y Straße.

A esto hay que añadir los cambios de datos por parte de los propios destinatarios: Según un estudio, más de nueve millones de personas se mudan cada año en Alemania, en algunos casos varias veces. Los matrimonios y divorcios van asociados a cambios de nombre, cambian las calles e incluso los topónimos, al igual que los datos bancarios o incluso los acuerdos contractuales.

Esto da lugar rápidamente a varias identidades digitales para una misma persona, con diferencias en los respectivos registros de datos. Esto no solo sobrecarga las existencias de datos y complica la gestión de los mismos, sino que simplemente ocasiona costes innecesarios.

Los datos de clientes incorrectos, erróneos y obsoletos pueden hacer que las empresas dejen de ser capaces de identificar claramente a sus clientes y socios comerciales. Esto provoca déficits no solo monetarios, sino también no monetarios.

Las posibles consecuencias pueden incluir la pérdida de confianza y lealtad debido a una dirección incorrecta: faltas de ortografía en el nombre, una forma de dirección errónea o, en el peor de los casos, dirigirse a alguien que ya ha fallecido; con razón, esto no sólo hace que los clientes se sientan mal, sino que también les da la sensación de que ellos (y sus datos) no están siendo tratados de la mejor manera posible, sino de forma negligente.

Consecuencias de los datos incorrectos

Envíos que no llegan a ninguna parte: Si las ofertas y otros envíos no se pueden entregar porque la dirección o el nombre no están actualizados, los costes de marketing y correo aumentan tanto como los envíos múltiples a una misma persona cuyos duplicados en la base de datos no se corrigen.

Tampoco es necesario enviar varios catálogos por correo a distintas personas que viven en el mismo hogar, una circunstancia que puede evitarse mediante el mapeo de hogares con la ayuda de un uso adecuado de los datos.

Servicio al cliente defectuoso debido a la asignación inequívoca de datos contractuales: si se almacenan diferentes contratos para una misma persona en distintos departamentos de una empresa y los datos no se concilian continuamente, resulta difícil generar ofertas adaptadas individualmente o realizar ventas cruzadas para nuevos contratos.

En general, los datos duplicados y erróneos pueden crear interrupciones en procesos que, de otro modo, estarían bien establecidos, dando lugar a malas experiencias de los clientes y poniendo en peligro su fidelidad.

Limpieza de primavera

Cuando es necesario transferir datos de un sistema existente a otro nuevo, como ocurre al convertir los sistemas SAP existentes a S/4, las empresas no pueden evitar revisar los datos de sus clientes e interlocutores comerciales debido al cambio del modelo de datos.

Esto se debe a que no es posible una transferencia uno a uno debido a la nueva tecnología de bases de datos en memoria. Si en este paso preparatorio se eliminan los datos heredados, se podrá desarrollar el máximo valor añadido de los datos y también de la solución SAP. Los siguientes consejos pueden ayudar a que la migración de datos sea lo más eficiente y rentable posible.

Asignar correctamente las entidades en el modelo de datos No sólo es importante asignar correctamente las entidades en el registro de datos del cliente durante una migración. Si las entradas ya se asignan de forma diferente en los distintos departamentos de una empresa, se producen registros de datos incorrectos y duplicados.

Durante una migración a S/4, la sistemática puede incluso cambiar: Mientras que el ERP heredado saliente de SAP aún distinguía entre cliente, proveedor e interlocutor comercial, cada uno de los cuales tenía propiedades como datos personales y de dirección, cuentas de reservas, datos bancarios o descripciones de funciones, éstas se encuentran ahora en un nuevo nivel de abstracción como metainformación en un maestro de datos de interlocutor comercial uniforme. Por tanto, las empresas no tienen más remedio que revisar sus datos antes de la migración.

La estrategia de migración influye en la revisión de los datos: En función de la arquitectura de software y TI existente, así como de la configuración inicial, las empresas disponen de diferentes estrategias de migración técnicas y conceptuales, que repercuten en el tratamiento de los datos. Los usuarios del R/3 clásico y de SAP Business Suite 7 (ERP/ECC 6.0) pueden migrar todo el entorno del sistema paso a paso según el enfoque brownfield.

Si no hay sistemas de terceros ni bases de datos heredadas implicados, este enfoque puede ser recomendable, porque pueden conservarse los ajustes individuales realizados previamente. Según una encuesta a responsables de SAP de 122 empresas alemanas encargada por Uniserv, el 33% de los encuestados sigue el enfoque brownfield. En este caso, los responsables deberían comprobar de antemano si existen registros de datos heredados, ya que con esta estrategia existe el riesgo de que permanezcan en el sistema datos innecesarios y plagados de errores.

Otro tercio de los encuestados sigue el enfoque greenfield, en el que S/4 se implanta en un emplazamiento nuevo y se sustituye por completo el sistema anterior. Los sistemas que no son SAP también pueden transferirse a la nueva suite ERP, pero deben adaptarse y convertirse en consecuencia.

Este nuevo comienzo ofrece una enorme oportunidad para normalizar las viejas y sobrecargadas estructuras. De este modo, los responsables pueden comprobar exactamente qué datos siguen siendo realmente necesarios y eliminar en consecuencia las antiguas cargas.

A los sistemas existentes más complejos de varias plataformas de software con silos de datos separados les conviene utilizar el enfoque Bluefield. La migración compleja se ve facilitada por la Transición Selectiva de Datos, porque aquí se transfiere técnicamente sistema por sistema y se decide qué datos deben transferirse al nuevo sistema de destino. Dado que los sistemas se consideran por separado de los datos, una transformación técnica, como el paso a la nube, puede llevarse a cabo en paralelo.

Garantía de calidad de los datos

Está claro que, independientemente de la estrategia de migración, la calidad de los datos de origen debe ser la adecuada. De lo contrario, no se podrá aprovechar al máximo ni el potencial del nuevo sistema ni el de los datos. Fieles al lema "Crap in, Crap out".

Sin embargo, en la encuesta de Uniserv, sólo el 53% de los responsables de SAP calificaron de "muy alta o bastante alta" la calidad de los datos existentes en la empresa. El 75 por ciento afirmó tener problemas con datos obsoletos. El 83 por ciento, por su parte, se quejaba de problemas debidos a la multiplicidad de datos una vez realizada la migración, sin haber optimizado la calidad de los datos.

Sin embargo, si las empresas incluyen el tema de la calidad de los datos en su agenda en una fase temprana, los procesos pueden incluso automatizarse y simplificarse en gran medida. Como muy tarde, el tiempo previo a la migración debería aprovecharse para realizar una comprobación masiva, automatizada y tolerante a errores de la corrección, limpieza y compleción de los datos con ayuda de herramientas profesionales.

Valor añadido de los datos

Unos registros de datos correctos, completos y actualizados ofrecen ventajas críticas para la empresa, independientemente de un cambio de sistema. Los datos de esta calidad pueden consolidarse a partir de diferentes fuentes de datos y fusionarse en un registro de oro. De este modo se crea una visión uniforme de 360 grados del interlocutor comercial, que a su vez es la base de un recorrido y una experiencia del cliente fluidos.

A partir de los análisis de datos correctos, se pueden tomar decisiones empresariales basadas en datos, desarrollar nuevos modelos de negocio y diseñar medidas de marketing específicas. Garantizar y mantener la calidad de los datos debe entenderse como un proceso firmemente establecido y continuo en la empresa. Esto no sólo es indispensable para las operaciones comerciales, que se apoyan en análisis fiables; los proyectos complejos, como un cambio de sistema o una fusión, también pueden gestionarse más rápidamente de esta forma.