Una buena herramienta no es suficiente

Impulsados por la transformación digital, los datos están adquiriendo una importancia sin precedentes en las empresas. La demanda de calidad y disponibilidad de los datos -en el sentido de integración- está aumentando considerablemente.

Por otra parte, a menudo los procesos y herramientas de gestión de la información necesarios aún no existen o no cumplen los requisitos.

Además de la incertidumbre que supone evaluar correctamente la criticidad de los datos, a menudo se carece de conocimientos sobre cómo obtener información de los datos de forma eficaz para aumentar la competitividad. Los procesos empresariales eficientes requieren datos de alta calidad.

Por lo tanto, los directivos deben establecer una forma adecuada de tratar los datos de la empresa.

La práctica demuestra que hoy en día muchas preguntas sólo pueden responderse de forma incompleta, por ejemplo:

• ¿De qué datos dispone básicamente la empresa?
• ¿Dónde se encuentran estos datos y cuál es su calidad?
• ¿Quién y qué sistemas utilizan estos datos?
• ¿Quién es responsable de los datos?
• ¿Qué datos representan un valor añadido para la empresa?
• ¿Qué datos generan costes innecesarios?

Las empresas operan en un entorno tecnológico complejo en el que la información es cada vez más valiosa y crítica para el negocio; sin embargo, los datos deben gestionarse de forma profesional.

Un planteamiento válido siempre tiene en cuenta las dimensiones de "datos", "procesos" y "organización". Los requisitos para la gestión de la información empresarial se desarrollan a partir de estas tres dimensiones. Deben alinearse con los requisitos de la gobernanza de la información.

Se trata, más que nunca, de una tarea estratégica. En cuanto a los datos, se plantean cuestiones de calidad (especificaciones y procesos), eficiencia/integración de datos (arquitectura de datos y responsabilidad clara) y gestión del ciclo de vida de la información (especificaciones y procesos).

En muchas empresas se han dado cuenta de que la gestión de datos es un "trabajo a tiempo completo" y no puede hacerse aparte. Como cualquier disciplina nueva, primero hay que crearla.

La industria automovilística está experimentando actualmente que los vehículos eléctricos no son tan fáciles de establecer en el mercado. Por eso, a pesar de contar con muchos años de experiencia en la fabricación de automóviles, han pasado a crear departamentos completamente nuevos para los vehículos eléctricos, con el fin de conseguir vehículos listos para la producción en serie que sean aceptados por el cliente.

Las empresas tendrán una experiencia similar en la gestión de la información; también aquí será inevitable una cierta curva de aprendizaje. Por lo tanto, es aconsejable contratar apoyo profesional para los primeros pasos, ya que esto puede ahorrar una o dos experiencias dolorosas.

Al principio, hay que establecer la responsabilidad de la gestión de la información; es tarea de la dirección de la empresa. En muchas organizaciones se ha creado con este fin la función de Chief Data Officer (CDO).

El CDO es un nuevo representante de nivel C: impulsa la transformación digital en la empresa, asume la responsabilidad de establecer procesos y funciones para la gestión de la información y garantiza una comprensión clara de la arquitectura de datos en la empresa.

Trabaja para que se aplique en toda la empresa la gobernanza de la información definida y acordada por su división.

Estrategia SAP

La importancia de la gestión de la información empresarial en SAP está aumentando considerablemente.

La "nueva" tecnología Hana sólo tiene sentido si se dispone de datos de alta calidad.

¿De qué sirve una evaluación en segundos si los datos subyacentes son inferiores? El tiempo real sólo tiene sentido si la base de datos está definida y limpia.

En la actualidad, S/4 Hana ya ofrece amplias posibilidades para procesar directamente los datos operativos de la propia Business Suite. Esto elimina la necesidad de transferir y procesar datos en un almacén de datos independiente, lo que supone una importante ganancia de tiempo.

Los departamentos pueden evaluar amplios datos de forma inmediata y en tiempo real sin necesidad de utilizar un sistema BW. La integración y la calidad de los datos son también un factor clave del éxito en todos los escenarios del Internet de las Cosas (IoT).

Y para la creación de predicciones (análisis predictivo) en tiempo real, es obvio que sólo una buena base de datos puede ofrecer buenos resultados.

Por ello, SAP ha lanzado una ofensiva para mejorar la integración y la calidad de los datos con una centralización y consolidación cada vez mayores, como puede verse en el panorama de herramientas para Hana 2.0.

Las soluciones se recopilan y proporcionan bajo los términos Hana Smart Data Access, Hana Smart Data Integration y Smart Data Quality.

Con Hana Smart Data Integration, SAP Smart Data Quality y Hana Cloud Integration (HCI), se envía una señal clara de hacia dónde ve SAP las tareas del cliente en el futuro. Sin embargo, también se están revisando herramientas establecidas como SAP Master Data Governance (MDG) para apoyar mejor a los clientes en sus tareas.

Con MDG, se pueden utilizar flujos de trabajo empresariales de SAP que, por ejemplo, informen al gestor de datos cuando se modifiquen los datos maestros o se creen duplicados.

Además, los requisitos de cumplimiento y auditoría pueden satisfacerse con el seguimiento de todos los cambios y procesos de aprobación.

Recomendaciones

A pesar de las numerosas herramientas existentes en el entorno de la gestión de la información empresarial, ninguna empresa alcanza su objetivo introduciendo únicamente herramientas.

Como consultores, empezamos con nuestros clientes a establecer la organización necesaria y la apoyamos con un análisis significativo de los datos almacenados.

En este contexto, es menos importante saber cuántos gigabytes de datos se encuentran dónde, sino qué datos se generan en qué lugar de la empresa, quién es su "propietario", qué valor tienen para la empresa y a qué requisitos legales están sujetos.

Para hacer justicia a estas tareas, es necesario adaptar las funciones y responsabilidades en la gestión de la información, como ya se ha mencionado.

Además del CDO, se trata del propietario de los datos que es responsable de un dominio de datos en la empresa, a menudo del área que tiene el mayor conocimiento de los datos correspondientes (por ejemplo, datos de clientes en ventas).

Un arquitecto de datos es responsable de una arquitectura de datos holística; integra los datos y los relaciona entre sí.

Un administrador de datos ayuda al propietario de los datos a garantizar su calidad y vela por que los datos cumplan los requisitos de corrección, coherencia, pertinencia e integridad durante las operaciones.

Las funciones existentes, como los gestores de procesos empresariales, deben integrarse en la gestión de la información empresarial.

El planteamiento debe ser siempre holístico; exige un replanteamiento de la percepción y el manejo de los datos por parte de los mandos superiores e intermedios.

Sólo después, mediante el uso de herramientas, se garantiza la calidad de la generación y el suministro de datos en los procesos empresariales de toda la empresa.

El libro blanco de Alegri "SAP Data Management. Nuevos retos con Hana" destaca otros aspectos y puede solicitarse gratuitamente.

Piedras angulares de la orientación estratégica para Hana Data Integration

Herramientas adaptables:
Suministro de una caja de herramientas que puede utilizarse para diferentes tecnologías mediante un modelo de licencias flexible sin tener que adquirir cada vez la licencia de componentes específicos.

Centrado en Hana:
La administración y la supervisión, así como la seguridad, se gestionan completamente a través de las herramientas de Hana.

Soporte de datos dispares para el negocio digital:
Los grupos de datos más diversos pueden ser accesibles "out of the box" y procesados en el sistema central Hana.

Aprovisionamiento automático de datos:
Un sistema de autoaprendizaje que detecta y procesa los datos para ofrecerlos con un rendimiento optimizado.

Integración de datos y aplicaciones:
Admite mensajería y otras interfaces para utilizar datos y paradigmas de aplicaciones.

Modelo de despliegue híbrido:
Las herramientas disponibles son siempre las mismas, ya se trate de un servicio en la nube o de una instalación in situ.