Las empresas de éxito desarrollan estrategias basadas en datos. Nuestros expertos en análisis ayudan a los clientes a tomar decisiones bien fundadas y con conocimiento de causa utilizando los datos de las soluciones SAP Business Intelligence.
SAP Business Intelligence: soluciones y herramientas clave
SAP Business Intelligence es el nombre de una serie de herramientas que se utilizan para recopilar y evaluar los datos almacenados en almacenes de datos.
SAP ofrece las siguientes
soluciones de almacén:
SAP Business Warehouse (BW)
Una solución tradicional, orientada a una operación local. Se usa frecuentemente para elaborar informes en sistemas SAP ERP e incluye funciones de gestión de datos y de minería de datos.
SAP Datasphere
La primera solución de almacén de datos nativa de la nube de SAP, proporcionada con un modelo de Software como Servicio (SaaS). Basada en la base de datos en la nube SAP HANA, también admite integraciones con SAP y fuentes de datos y lagos de datos de terceros.
SAP Business Intelligence ofrece una serie de aplicaciones front-end para la evaluación de datos, que permiten a los usuarios visualizar los resultados de la evaluación y crear informes.
SAP Analytics Cloud
Una herramienta de autoservicio que amplía la inteligencia empresarial con análisis predictivos con vistas a la planificación basada en datos y la creación de cuadros de mando y otras visualizaciones de datos con solo pulsar un botón.
SAP BusinessObjects Web Intelligence
Forma parte del paquete de SAP BusinessObjects Business Intelligence. Genera informes de forma sencilla en un navegador, con una interfaz para dispositivos móviles.
SAP Analysis for Microsoft Office
Esta solución es un front-end de Power Pivot que vincula datos SAP con un usuario de Office y presenta resultados de análisis de manera transparente en un front-end de Microsoft, por ejemplo, una hoja de trabajo de Excel.
SAP Crystal Reports
Forma parte del paquete de SAP BusinessObjects Business Intelligence. Combina información de bases de datos y archivos individuales, mostrándola en tablas y gráficos.
Lumira
Forma parte del paquete de SAP BusinessObjects Business Intelligence. Crea visualizaciones de datos transparentes y relevantes y permite a los usuarios ejecutar análisis de autoservicio en diferentes áreas de la empresa.
Ventajas de SAP BI
Una de las principales ventajas de las soluciones de SAP Business Intelligence es su integración nativa con los sistemas SAP existentes. Esto significa que los contenidos empresariales existentes, como los modelos de datos y los informes generados por estos sistemas, ya están almacenados en el almacén de datos. Por ello, las empresas que desean empezar a ampliar sus recursos de datos no necesitan empezar desde cero. Además, el núcleo del ERP subyacente es un producto que se ha desarrollado y optimizado constantemente durante más de 30 años. Por tanto, los datos exportados cumplen dos requisitos fundamentales para el software SAP Business Intelligence: Además de ser de alta calidad y significativos, tienen una estructura coherente y uniforme que puede garantizar el éxito de la implementación de soluciones analíticas. De este modo, los usuarios pueden utilizar varias herramientas de SAP BI, como Analysis for Office, para obtener una visión general inicial y una mejor comprensión utilizando los modelos de datos existentes, y luego editar esos resultados para usos especiales.
Áreas de aplicación de SAP BI en la empresa
El análisis exhaustivo y la visualización de los datos proporcionan la base para tomar decisiones fundamentadas. Los servicios de SAP BI sirven de apoyo para los empleados de las diversas áreas de la empresa, especialmente en lo que respecta a la elaboración de informes.
Control de gestión
Informes de centros de coste, planificación de presupuestos, plantilla, facturación y volumen de ventas; gestión de beneficios y segmentos de mercado, prestación de servicios y control de ingresos.
Finanzas
Informes de ventas, informes de pérdidas y ganancias, estados financieros periódicos, balances contables, consolidación, planificación de la liquidez.
Producción
Eficiencia general de los equipos (OEE), tiempos de ciclo, optimización de las tasas de desperdicio, planificación de la capacidad.
Cadena de suministro
Optimización de inventarios, costes de almacenamiento, seguimiento de la cadena de suministro, optimización del tiempo de producción (TPT), planificación de requerimientos de materiales (MRP).
Predicciones
Modelos de previsión que proporcionan información transparente, con exploración de datos a lo largo de todos los procesos empresariales pertinentes.
Democratización de la analítica con data lakehouses
Un almacén de datos seduce por su facilidad de uso gracias a una estructura fija y una interfaz de usuario estandarizada que permite a todos los usuarios comprender la información generada. Sin embargo, el prefiltrado y la clasificación de datos sin procesar también conllevan la pérdida de información. Por este motivo, las empresas confían cada vez más en los lagos de datos, hacia los que fluyen datos estructurados y no estructurados procedentes de todas las fuentes posibles. Aunque como resultado no se pierde ningún dato, la preparación y explotación eficaces de los datos exige conocimientos especializados de la ciencia de datos.
Una arquitectura de lakehouse combina el potencial de información de un lago de datos con la estructura de un almacén de datos. Utiliza una capa inteligente que comprende algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para, por ejemplo, relacionar automáticamente datos sin procesar con datos existentes. Los usuarios sin conocimientos especializados previos pueden, por tanto, ampliar y mejorar una base de información valiosa, que está disponible permanentemente para todas las personas de la empresa: se produce la «democratización» de la analítica.
Con Syntax, saque el máximo partido a los datos de su empresa
Como socios de SAP desde el principio, en Syntax guiamos a nuestros clientes en la planificación, el desarrollo y la implementación de una solución personalizada que satisfaga sus necesidades con precisión. Consideramos los servicios de SAP BI como un concepto global de integración, automatización y comunicación de la información de la empresa, con el fin de obtener nuevos hallazgos que puedan utilizarse para optimizar los procesos empresariales. Creemos que el análisis ya no debe consistir en soluciones monolíticas, sino que debe ser una práctica que incorpore una cultura de datos centrada en el usuario y en los datos. Por eso utilizamos DataOps (gobernanza de datos y gestión de modelos de datos) y una arquitectura de almacén de datos híbrida, no solo para optimizar las cadenas de valor existentes de nuestros clientes, sino también para identificar con antelación los eventos críticos para el negocio e iniciar las medidas adecuadas.
Preguntas frecuentes: SAP BI
¿Qué es SAP BI?
SAP utiliza el término Business Intelligence para agrupar diversas herramientas y soluciones para recopilar, almacenar y evaluar grandes cantidades de datos generados en los sistemas de TI, tradicionalmente los propios sistemas fuente de SAP o los paquetes de software como SAP ERP, SAP CRM y SAP PLM. Esta información se almacena en un almacén de datos y se evalúa mediante herramientas front-end de SAP y plataformas de inteligencia empresarial como Analysis for Office, Lumira Designer, SAP Business Objects y SAP Analytics Cloud. De este modo, las empresas obtienen una visión completa de todos sus procesos empresariales esenciales y pueden tomar decisiones fundamentadas.
¿Qué es SAP Embedded Analytics?
SAP Embedded Analytics es una colección de herramientas de análisis integradas de forma nativa en SAP S/4HANA. Describe la posibilidad de poder acceder y utilizar los datos en las aplicaciones analíticas front-end de SAP S/4HANA directamente sin replicación. Además, S/4HANA cuenta con un almacén de datos integrado, el componente denominado Embedded BW, que ha sido un componente de cada sistema central de SAP desde Netweaver 7.4. Eso significa que un almacén de datos también puede ejecutarse directamente en la instancia de ERP. Sin embargo, esta opción solo es adecuada para almacenes de datos de reducido volumen, como los de las empresas medianas.
¿Cuál es la función de SAP Datasphere o de un data lake junto con SAP BI?
SAP Datasphere admite el diseño del flujo de datos «sobre la marcha», lo que permite a los usuarios generar nuevos inventarios de datos en tiempo real. Gracias a la virtualización en la nube, los ingenieros de datos no tienen que tener en cuenta las limitaciones de la infraestructura y pueden acceder a herramientas que no están disponibles en el entorno de SAP Business Warehouse. Un data lake es un repositorio que almacena datos sin procesar procedentes de diferentes fuentes. A menudo, estos datos están parcialmente estructurados o incluso no estructurados en absoluto. Se transforma mediante el uso de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial para obtener conclusiones y recomendar medidas. A diferencia de un almacén de datos bien estructurado, la ventaja de un data lake es que los datos pueden introducirse y evaluarse rápidamente para entender su valor. Ambos modelos desempeñan un papel importante como repositorio de información cuando SAP BI se utiliza para el análisis predictivo (qué ocurrirá) y el análisis prescriptivo (cómo se puede influir en los resultados).
¿Cuáles son las mejores aplicaciones front-end?
La elección de las aplicaciones front-end y las plataformas de inteligencia empresarial adecuados para el análisis depende de numerosos factores, como los casos de uso, los grupos de usuarios y la capacidad de integración en la arquitectura general de la aplicación. Normalmente no hay una única respuesta correcta o incorrecta, sino que hay que tener en cuenta las necesidades concretas del usuario para que los demás miembros del personal que no son necesariamente expertos en TI puedan trabajar con «sus» datos y obtener nuevos resultados. La experiencia del usuario es fundamental para asegurar el nivel de aceptación necesario. Además, las herramientas de SAP BI deben integrarse perfectamente en la arquitectura general de la aplicación, ya que el éxito solo se conseguirá si los datos que hay detrás de las aplicaciones front-end pueden ser compartidos y procesados fácilmente por todos.
