Guía 1
Análisis de datos simplificado e inteligente
Descubra:
Debido a los cambiantes modelos de negocio, los clientes necesitan desarrollar una estrategia de transformación digital.
Una empresa inteligente opera sobre información estratégica que obtiene de los datos. El actual panorama obliga a las empresas a contar con esos datos en tiempo real y de manera fácil. La complejidad es el enemigo. La capacidad de conectar todos los tipos de datos a través de fuentes y silos es fundamental para el éxito.
Esta capacidad está al alcance de la mano para las organizaciones y líderes que saben cómo extraer valor de los datos.
Características de una empresa inteligente:
- Experiencias de cliente mejoradas: a través de interacciones personalizadas y herramientas de autoservicio que les dan el control a los clientes.
- Altos niveles de productividad: a través de automatización, capacidad de respuesta a la demanda en tiempo real y capacidad de prever lo que viene antes de que suceda.
- Transformación de la fuerza laboral: automatización de los procesos internos de manera flexible y escalable, que les facilite manejar los crecientes volúmenes de datos.
Analice:
A continuación se presentan algunos desafíos comunes que son citados por clientes en diversas industrias, al establecer modelos de análisis de datos:
- Falta de estándares y procesos.
- Estándares de codificación e interfaz de usuario obsoletos que provocan problemas de rendimiento.
- Arquitectura del sistema obsoleta que genera un alto costo de mantenimiento.
- Requisitos y alcance de proyectos en constante cambio.
- No disponibilidad de un sistema ERP completo.
- Herramientas de analítica no integradas a soluciones de gestión de procesos.
- Cada país / región sigue diferentes formas de trabajar para ejecutar las operaciones comerciales
- Las mejores prácticas, como los procesos Just in Time y Just in Sequence, se gestionan en papel, Excel o en sistemas heredados obsoletos.
Planifique:
Estos son los requerimientos para un proceso de análisis de datos inteligente y simplificado:
Reunificación:
El entorno de computación empresarial se dividía tradicionalmente entre el procesamiento transaccional on-line (OLTP) y el procesamiento analítico on-line (OLAP). Esta división significa que cada sistema obtiene una copia de los datos transaccionales originales, comúnmente en un modelo de datos diferente, y cada uno está optimizado para el tipo de carga de trabajo (OLTP versus OLAP) de ese sistema. El modelo, en el actual entorno de transformación digital, genera costos y complejidad de gestionar
¿Qué buscar?
- Unificación de OLTP y OLAP
- Eliminar “estructuras auxiliares” (índices y tablas de datos agregados) que se utilizan para superar los problemas de rendimiento del sistema que operan a la velocidad de un disco.
- Buscar modelos de datos simplificado a través de la velocidad del procesamiento in-memory con el cual las organizaciones pueden realizar analíticas de los datos en un único entorno y en tiempo real.
Simplicidad:
La unificación de las estructuras debe ser una prioridad para los equipos de TI. El caso de finanzas nos brinda un ejemplo: en modelos anteriores, los datos financieros se estructuraban en libros menores como cuentas por pagar, cuentas por cobrar, contabilidad general, etc., hoy operan en un único diario universal.
La integridad de los datos financieros está garantizada por el diseño, que asegura que todos puedan acceder siempre a los datos más actuales. Los equipos están alineados y son más eficaces porque se ha eliminado la complejidad.
¿Qué buscar?
- En lugar de bases de datos heredadas complejas, una única fuente de verdad que acelera y simplifica.
- Menos tiempo de trabajo del equipo de TI enfocado en la sobrecarga administrativa y más en la innovación.
- Búsquedas empresariales integrales donde los usuarios de negocio pueden buscar datos y documentos en diferentes LoB y en todos los sistemas para obtener una visión completa de la organización.
- Interfaz de usuarios modernas y con latencia cero.
- Un marco de autorización incorporado que ayuda a minimizar la sobrecarga administrativa y habilita el inicio de sesión única para que los usuarios puedan trabajar en todas las LoB de forma segura.
Toma de decisiones contextuales:
Las soluciones de Inteligencia de Negocios deben integrarse con la planificación empresarial. Esto se logra a través de analíticas predictiva y tecnología de machine learning incorporadas para impulsar la información estratégica, mejorar la toma de decisiones y optimizar la experiencia del usuario.
¿Qué buscar?
- Una combinación de BI y analíticas avanzadas que mueva a las organizaciones hacia la toma de decisiones más inteligentes.
- Capacidades predictivas en soluciones de analítica que no solo brinden el panorama actual, sino que permitan realizar proyecciones a futuro.
- Capacidad de que los usuarios accedan datos en modelo de autoservicio para descubrir, procesar y acceder a los datos sin restricciones de rendimiento –y sin la ayuda de TI–.
- Interfaz basada en la experiencia de usuario.
- Una analíticas en tiempo real de datos transaccionales desde prácticamente cualquier fuente (incluyendo datos espaciales, gráficos, documentos JSON y texto) y libres de replicación.
Ejecute:
Para mejorar la visibilidad de las cargas de trabajo que vienen con la transformación digital, las tecnologías necesitan un modelo de datos a la altura de la tarea. Con SAP S/4HANA, SAP está aprovechando la tecnología de machine learning en la solución misma.
Con SAP HANA como base, SAP S/4HANA sirve como un core digital para el negocio, ya que impulsa ya que potencia la agilidad del negocio, mejora las experiencias de cliente y aumenta las capacidades de toma de decisiones en tiempo real, además de proyectar hacia el futuro. Para aprovechar al máximo las ventajas de este core digital, las distintas LoB de SAP también necesitaban migrar a la plataforma SAP HANA.