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Gestión de datos en el mundo VUCA de SAP

La globalización y la digitalización están impulsando la interconexión de los procesos empresariales a muchos niveles. El éxito o el fracaso de los modelos de negocio depende de factores que escapan cada vez más a nuestra capacidad de influencia y control.
Bernhard Stürmer, Apicon
1 de junio de 2022
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

Los efectos de acontecimientos actuales como la invasión de Ucrania o la pandemia de Corona calan hondo en las cadenas de suministro, los mercados de venta o la organización del trabajo de las empresas. Nuestro mundo SAP representa una parte de la realidad. ¿Cómo se puede contrarrestar la complejidad del modelo de datos y de los procesos mapeados y dar un giro a la gestión de datos?

Nos encontramos en un mundo que el acrónimo VUCA trata de describir: Volatilidad, Incertidumbre, Complejidad y Ambigüedad complican cada vez más las acciones y decisiones en las empresas. El término se acuñó en la década de 1990 para describir el mundo multilateral tras el final de la Guerra Fría. La globalización y la digitalización le han añadido una dinámica sin precedentes.

SAP ERP ya mapea amplios procesos empresariales y utiliza para ello un complejo modelo de datos, complejo en el sentido de que no todas las dependencias entre los contenidos de los datos son reconocibles para el usuario. A la complejidad externa se añade otra dimensión, la del propio modelo de datos. Esto también se debe a la enorme cantidad de campos de datos: Sólo el maestro de materiales conoce más de 1.000 campos. No se puede culpar necesariamente de ello al sistema ERP, que intenta representar un modelo de la realidad. Sin embargo, esta constatación no ayuda al usuario desbordado.

Hoy en día está ampliamente aceptado que unos datos maestros y transaccionales correctos son cruciales para el éxito de una empresa. Los temas de la Industria 4.0 añaden otros requisitos. Los sistemas de IA, que también se están abriendo camino en las empresas, también dependen de datos de formación coherentes. La calidad de los datos es importante, pero ¿cómo conseguirla? ¿Qué tiene sentido para escapar de la trampa de la complejidad y lograr de nuevo más capacidad de actuación? ¿Cómo pueden los afectados convertirse en participantes y, finalmente, en cocreadores activos?

Es útil aliviar a los usuarios mediante herramientas inteligentes de mantenimiento de datos. Un primer paso serían los cuadros de mando con diagramas que visualicen claramente los datos. Puede tratarse, por ejemplo, de la cantidad, antigüedad o frecuencia de cambio de determinados datos, así como de gráficos que muestren las evaluaciones de determinados errores de datos. Los análisis cíclicos ilustran las tendencias. Pero también ayuda la presentación clara de los pasos de trabajo en la creación y el mantenimiento de los datos. ¿Quién tiene que hacer qué y cuándo? También aquí hay que crear claridad. 

Ningún usuario debería tener que lidiar con valores de campo que también pueden determinarse mediante reglas o fórmulas. A menudo se puede aprovechar un potencial asombroso, lo que abre la puerta a tareas estratégicas. Además, se evitan errores de usuario.

En el mundo SAP, lo ideal es disponer de un modelo de datos coherente y completo. Por lo tanto, es crucial aprovecharlo. Por desgracia, el mundo real no es ideal. Entonces se forman islas con sistemas en la sombra supuestamente más sencillos y manejables, como Excel o herramientas embridadas. Para evitar interpretaciones erróneas o simplemente datos incorrectos, es aconsejable integrar las herramientas como complementos directamente en SAP. 

A menudo he visto grandes proyectos de gobernanza de datos diseñados estratégicamente en una especie de punto muerto, causado por la complejidad descrita al principio. A menudo, con proyectos de larga duración, los requisitos cambian en el transcurso del proyecto debido a la volatilidad descrita. Luego existe el peligro de que estos proyectos se pongan en marcha con requisitos incumplidos o con sobrecostes de calendario y recursos.

Recomiendo aquí un enfoque de proyecto pragmático (ágil). Las medidas para mejorar la calidad de los datos o los procesos de mantenimiento de datos deben dar resultados tangibles en poco tiempo. Sobre la base de la experiencia adquirida de este modo, se pueden tomar mejores decisiones sobre la implantación, por ejemplo, de otros objetos de datos (material, lista de materiales, rutas, registros de información, etc.).

La gestión de datos sigue siendo una tarea permanente para la dirección y los usuarios, especialmente en el mundo VUCA. La tarea de los proveedores de sistemas y consultores es proporcionar herramientas y métodos adecuados para una mayor transparencia de los datos y comodidad de los usuarios. 

Entonces puede ser posible llenar de nuevo contenido el acrónimo VUCA. ¿Qué tal visión, comprensión y claridad en lugar de volatilidad, incertidumbre y complejidad? Y la ambigüedad puede contrarrestarse con agilidad.

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Bernhard Stürmer, Apicon

Bernhard Stürmer es Director General de Apicon


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