![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Boskov_Leonhard_print_web-1200x708.jpg\")
Independientemente del enfoque de migraci\u00f3n que elijan las empresas afectadas, ya sea greenfield, brownfield o bluefield, hay muchas cosas que las empresas afectadas deben examinar. \u00bfQu\u00e9 departamentos est\u00e1n implicados? \u00bfQui\u00e9n es el principal impulsor y responsable de la migraci\u00f3n? \u00bfD\u00f3nde se necesita apoyo, incluso externo? \u00bfQu\u00e9 procesos se ven afectados? Y, y, y.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n hay que tener en cuenta muchas cosas cuando se trata de datos. El nuevo modelo de datos de S\/4 Hana marca la pauta. Lo ideal es que las empresas que migran reorganicen sus datos. Lo que antes se gestionaba por separado como cliente, proveedor y otro interlocutor comercial debe consolidarse en el futuro en el maestro central de interlocutores comerciales en el nuevo modelo de datos. Como este paso ser\u00e1 necesario tarde o temprano, es aconsejable tener en cuenta la consolidaci\u00f3n de datos durante la migraci\u00f3n. Esto suele verse dificultado por la mala calidad de los datos, el almacenamiento de datos en silos que suele haber crecido hist\u00f3ricamente y, a menudo, una amplia personalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Esta mezcla casi t\u00f3xica de factores estresantes convierte la migraci\u00f3n de datos en un subproyecto totalmente desafiante. Seg\u00fan el estudio \"SAP S\/4 Hana 2024 - Current Cloud ERP Trends\" de CIO, CSO y Computerwoche, alrededor del 39% de los encuestados considera que el esfuerzo que supone la migraci\u00f3n de datos es el mayor reto a la hora de cambiar a S\/4. En segundo y tercer lugar se sit\u00faan el esfuerzo necesario para adaptar el entorno del sistema y la arquitectura de TI existentes (alrededor del 37%) y la falta de recursos. Le siguen, en segundo y tercer lugar, el esfuerzo necesario para adaptar el entorno de sistemas y la arquitectura de TI existentes (alrededor del 37%) y la falta de recursos para la transformaci\u00f3n en los departamentos pertinentes (36%).<\/p>\n\n\n\n
Para simplificar al m\u00e1ximo la migraci\u00f3n de datos, es necesario ante todo abordar el tema de los datos lo antes posible en el proyecto de migraci\u00f3n, y no s\u00f3lo cuando toda la migraci\u00f3n est\u00e9 pr\u00e1cticamente terminada. En concreto, la tarea consiste en consolidar los datos existentes del sistema o sistemas heredados (como ERP\/ECC 6.0) en el nuevo modelo de datos de S\/4 Hana, el maestro central de interlocutores comerciales. La clave es limpiar y preparar simult\u00e1neamente los datos de acuerdo con las normas actuales de calidad de datos, en particular la validaci\u00f3n postal y la limpieza de duplicados (resoluci\u00f3n de identidades).<\/p>\n\n\n\n
Un concepto de datos preparatorio es un primer paso importante para una consolidaci\u00f3n eficaz en los datos maestros centrales de los interlocutores comerciales. La conceptualizaci\u00f3n de datos agrupa todos los subpasos que sirven para registrar, describir y, finalmente, documentar la situaci\u00f3n inicial y la situaci\u00f3n objetivo con respecto a los datos de clientes, proveedores y otros socios comerciales con sus funciones. En este contexto, este paso tambi\u00e9n proporciona una visi\u00f3n clara del estado de los datos, los procesos actuales y el grado de personalizaci\u00f3n que caracteriza la situaci\u00f3n actual. Al mismo tiempo, se determina la forma de transferir los datos del antiguo al nuevo sistema. Pero, \u00bfc\u00f3mo funciona realmente una conceptualizaci\u00f3n de datos de este tipo?<\/p>\n\n\n\n
La exploraci\u00f3n de datos, es decir, la inspecci\u00f3n y el examen muy espec\u00edficos de los datos, marca el inicio del concepto de datos. Sin claridad sobre la naturaleza real de los datos de las distintas fuentes de datos que se van a migrar, no se puede desarrollar ning\u00fan concepto de datos sensato.<\/p>\n\n\n\n
Por un lado, la exploraci\u00f3n de datos examina la situaci\u00f3n de la calidad de los datos. \u00bfSon los datos postalmente correctos? \u00bfCu\u00e1l es la proporci\u00f3n de registros de datos duplicados y m\u00faltiples? Sin embargo, tambi\u00e9n se centra en la naturaleza estructural de los datos en particular. \u00bfC\u00f3mo est\u00e1n estructurados en principio los registros de datos? \u00bfQu\u00e9 campos est\u00e1n presentes? \u00bfSe rellenan realmente estos campos? \u00bfY se rellenan con los datos correctos? En otras palabras, \u00bfcontiene un campo de n\u00famero de casa realmente un n\u00famero de casa y existe realmente este n\u00famero de casa? \u00bfO existe un campo de c\u00f3digo postal? Y si es as\u00ed, \u00bfhasta qu\u00e9 punto est\u00e1 lleno? \u00bfY contiene siempre datos plausibles, como un c\u00f3digo postal de cinco d\u00edgitos en Alemania?<\/p>\n\n\n\n
Es aconsejable cargar los datos a comprender en un concentrador de datos como el Customer Data Hub de Uniserv. Cuando se trabaja con los datos en el concentrador de datos, la experiencia ha demostrado que a menudo son necesarias de cuatro a cinco iteraciones hasta que realmente se han captado y comprendido los datos al cien por cien y, al final, se dispone de una documentaci\u00f3n verdaderamente transparente de los datos que realmente se tienen.<\/p>\n\n\n\n
Real frente a objetivo<\/h2>\n\n\n\n
La conceptualizaci\u00f3n de los datos recoge los resultados de la exploraci\u00f3n de datos y completa la imagen de la situaci\u00f3n actual. En concreto, se registran los procesos empresariales que se utilizan actualmente. Tambi\u00e9n es importante saber qu\u00e9 departamentos est\u00e1n implicados y qu\u00e9 datos se necesitan. A un departamento de ventas, por ejemplo, le interesan las cifras de ventas, los historiales de compra y las calificaciones crediticias. Un departamento financiero, en cambio, necesita datos sobre pagos y las personas de contacto pertinentes.<\/p>\n\n\n\n
Estas diferentes visiones de un mismo conjunto de datos y las diferentes necesidades de datos ponen de manifiesto lo complejo que es registrar y describir la situaci\u00f3n actual, pero tambi\u00e9n lo importante que es.<\/p>\n\n\n\n
Una vez que se tiene una visi\u00f3n completa, transparente y claramente documentada de la situaci\u00f3n real, se puede empezar a trabajar en la conceptualizaci\u00f3n de la situaci\u00f3n objetivo, la meta. Lo interesante aqu\u00ed es que hay que describir algo que todav\u00eda no existe. Por lo tanto, es necesario examinar muy de cerca y responder a una amplia gama de preguntas con respecto al nuevo modelo de datos. Esto incluye, por ejemplo, determinar c\u00f3mo deben ser los futuros procesos empresariales. \u00bfQu\u00e9 flujos de datos existen ya? \u00bfQu\u00e9 flujos de datos deben sustituirse y cu\u00e1les deben crearse de nuevo? Hay que determinar qu\u00e9 datos se necesitan realmente, d\u00f3nde y de d\u00f3nde proceden. Tambi\u00e9n es importante hacerse una idea general de d\u00f3nde y c\u00f3mo existen interfaces entre sistemas o departamentos.<\/p>\n\n\n\n
Llegados a este punto, como muy tarde, se alegrar\u00e1 de haber trabajado con precisi\u00f3n en los pasos anteriores. Porque entonces, por ejemplo, tambi\u00e9n es posible determinar si la calidad de los datos existentes es suficiente, qu\u00e9 datos siguen siendo necesarios en absoluto o si se necesitar\u00e1n datos completamente nuevos en el futuro. Esto permite determinar, inicialmente a nivel te\u00f3rico, qu\u00e9 datos pueden eliminarse antes de la migraci\u00f3n y qu\u00e9 datos puede ser necesario archivar. \u00bfQu\u00e9 datos son necesarios para qu\u00e9 procesos y aplicaciones? Esto reduce significativamente la cantidad de datos que hay que migrar. Lo que facilita las cosas.<\/p>\n\n\n\n
Piensa en grande, empieza en peque\u00f1o<\/h2>\n\n\n\n
Muchas empresas, especialmente las grandes corporaciones, suelen tener una enorme cantidad de sistemas perif\u00e9ricos y datos en sus unidades organizativas y filiales. Si intenta capturarlo todo por completo a la primera, probablemente fracasar\u00e1 a pesar de un enfoque bien planificado. Esto se debe a que, a menudo, las migraciones s\u00f3lo pueden llevarse a cabo paso a paso; no puede permitirse paralizar sus propias operaciones durante d\u00edas y d\u00edas.
Por eso es aconsejable obtener una visi\u00f3n global en la exploraci\u00f3n y concepci\u00f3n de los datos. Durante la implementaci\u00f3n, sin embargo, resulta entonces \u00fatil trabajar fuente por fuente o sistema por sistema. Esto se debe a que la visi\u00f3n de conjunto se crea con vistas a la migraci\u00f3n global en relaci\u00f3n con el nuevo modelo de datos. En el tratamiento continuo de fuentes y sistemas, \u00e9stos pueden migrar en l\u00ednea con el nuevo modelo de datos. Efecto positivo: las lecciones aprendidas de cada subfase pueden volver a la visi\u00f3n de conjunto y afinarla a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n
Dise\u00f1o de soluciones<\/h2>\n\n\n\n
Una vez establecido el concepto de datos, puede empezar a pensar en c\u00f3mo pasar del estado actual al estado objetivo. \u00bfC\u00f3mo debe ser la transici\u00f3n? La soluci\u00f3n consiste en avanzar hacia el punto central de datos. \u00bfEs buena la soluci\u00f3n actual, o se necesita algo m\u00e1s?<\/p>\n\n\n\n
Por tanto, el dise\u00f1o de la soluci\u00f3n responde a la pregunta de c\u00f3mo debe llevarse a cabo concretamente la migraci\u00f3n de datos. El dise\u00f1o de la soluci\u00f3n est\u00e1 relacionado con la soluci\u00f3n global y la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica. La soluci\u00f3n existente se compara con un dise\u00f1o de soluci\u00f3n alternativo. Se aborda la selecci\u00f3n e implementaci\u00f3n de la arquitectura de integraci\u00f3n y la interfaz de administraci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n
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