La gobernanza de datos, especialmente en el contexto de la gestión de datos maestros, ha crecido exponencialmente en popularidad en los últimos tiempos. A medida que las empresas se han dado cuenta del valor de los datos limpios y de la eficiencia que pueden generar en los equipos de compras, cadena de suministro, mantenimiento y productos, así como de los costes desorbitados de las actividades periódicas de limpieza de datos, la demanda de una gobernanza de datos sólida se ha disparado. Existen estrategias de aplicación para gobierno de datos maestros que las empresas pueden adoptar al implantar SAP MDG.
Dado que SAP es uno de los líderes del mercado de soluciones ERP, especialmente para las empresas con un uso intensivo de activos, la empresa ha lanzado su propio producto de gobierno de datos para gestionar una implantación de datos maestros multidominio
La solución, sencillamente, es denominado SAP MDGabreviatura de Master Data Governance.
Así pues, la disciplina que rige los datos maestros en SAP, así como el propio producto, también se denomina SAP MDG.
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¿Qué es SAP MDG y qué hace?
Como ya se ha mencionado, MDG forma parte de un paquete más amplio de productos de gestión de datos que se paga y se licencia por separado de la tienda SAP.
El producto admite todos los tipos de datos maestros y tiene casos de uso integrados para la deduplicación de datos, el cumplimiento, las aprobaciones, la replicación y la estandarización.
MDG es compatible y puede implantarse en SAP ECC, S4/hana y también como solución basada en la nube.
Los usuarios interesados pueden realizar una prueba/demo gratuita de determinadas versiones de MDG en la nube a través de la plataforma de tecnología empresarial de SAP
El precio del producto puede variar en función de si la empresa o el usuario desean dar soporte a materiales, proveedores, clientes, finanzas o múltiples dominios.
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Gobernanza de datos centralizada
Sin duda, una de las ventajas más importantes de SAP MDG. Las grandes empresas tienen complejas cadenas de suministro, centros de distribución, plantas de fabricación e instalaciones.
Muchos de ellos utilizan diferentes instancias de SAP u otros ERP, como Oracle Cloud o MS Dynamics, todos los cuales se integran con SAP MDG para obtener una única vista unificada de los datos orgánicos.
Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas en todas las funciones, las piezas de repuesto pueden extenderse a diferentes plantas; diferentes proveedores de la misma pieza o producto pueden consolidarse con un mayor poder de negociación y los patrones de consumo de algunas cohortes de clientes pueden analizarse a escala global, independientemente del sistema fuente que aloje los datos.
Conformidad y flujos de trabajo
En SAP MDG se pueden crear flujos de trabajo y sistemas de aprobación complejos para establecer mejores normas de administración de datos. Los flujos y subflujos de trabajo se utilizan para garantizar la responsabilidad y la visibilidad de la creación y actualización de datos en el sistema a través de la jerarquía organizativa.
Por ejemplo, en el caso del maestro de proveedores, un responsable del equipo de aprovisionamiento puede solicitar la incorporación de un nuevo proveedor que suministre una pieza de recambio de mantenimiento; puede establecerse un flujo de trabajo de forma que el ingeniero de mantenimiento solicite una pieza de recambio, que luego pasará al responsable de datos para su aprobación, tras lo cual pasará a las fases de aprobación de los responsables de mantenimiento y aprovisionamiento.
MDG permite crear flujos de trabajo de sencillos a avanzados y refuerza el cumplimiento y las aprobaciones con procesos tecnológicos.
Normalización de datos
SAP MDG utiliza la normalización basada en reglas a través de Business Framework Plus para estructurar sistemáticamente los datos sin procesar y desordenados en descripciones y texto suelto.
A través de estas reglas, el software puede procesar datos en bloque, así como normalizar y corregir datos erróneos en el momento de su introducción. Por ejemplo, puede convertir automáticamente valores como "US", EE.UU. en "United States of America".
Mediante configuraciones similares, puede estandarizar unidades de medida, formatos de moneda y otras convenciones de nomenclatura basadas en un marco y unas normas centralizados.
Esta estructuración es esencial para introducir automatizaciones o reglas de negocio en cualquier proceso dado y es un requisito de higiene para cualquier software de gobierno de datos maestros que se precie.
Además, el ODM integra directamente con los servicios de datos SAP para permitir tareas más avanzadas de limpieza de datos y control de calidad, como el análisis sintáctico de nombres propios, nombres, direcciones, normalización de números de teléfono y formato, etc.
Procesamiento masivo y cargas
Aunque esta función no pertenece exactamente a la gobernanza, es una función bastante útil, a través de la cual, los mismos registros de datos y valores se procesan retrospectivamente en los datos heredados.
Pueden procesarse mediante CSV, XML o incluso a través de los servicios de datos SAP que hemos mencionado anteriormente.
Sin embargo, una de las principales deficiencias a este respecto es la escasez de mecanismos para enriquecer los datos procedentes de fuentes externas y la falta de formación específica del sector integrada en el software, lo que aumenta la carga de trabajo manual para el administrador de datos o los equipos de mantenimiento del ERP.
Deduplicación de datos
Como Servicios de limpieza de datos de Verdantis para piezas MROSAP MDG también desduplica datos a dos niveles.
El primero es la eliminación de duplicados de los registros basándose en los campos estándar disponibles, como la descripción, el ID del registro, el nombre del MFR o el número de pieza.
El segundo nivel de desduplicación se realiza puntuando los duplicados potenciales mediante el análisis de los atributos que se solapan junto con las unidades de medida y aprovechando la lógica difusa para marcar los duplicados probables y someterlos a revisión humana.
Consolidación de registros
MDG también fusiona datos de diferentes sistemas de origen, documentos y archivos, y aplica su propia lógica de correspondencia y fusión para obtener una visión relativamente holística y más limpia de los datos orgánicos.
Esto puede hacerse por lotes o como una integración continua de registros de datos.
Aplica las normas de validación
El software también permite configurar reglas de validación para distintos tipos de datos maestros. Esto puede incluir la configuración de "campos obligatorios", "longitud mínima de caracteres' "longitud máxima de caracteres" "formatos alfanuméricos o de fecha", etc.
Esto garantiza que no se introduzca ninguna entrada en el sistema sin un cierto nivel de comprobación y, dado que esto puede configurarse de forma relativamente flexible en MDG, hace que la gestión de datos sea bastante sencilla.
Ejecución de la gobernanza de datos maestros en sistemas SAP
Por muy bueno que sea SAP MDG, sobre todo teniendo en cuenta que el producto se lanzó allá por 2011, no está exento de algunos inconvenientes importantes.
Además, ha habido pocas actualizaciones en cuanto a características y rendimiento, la mayoría en torno a la IA integrada, pero con casos de uso cuestionables para aplicaciones prácticas.
En más de 70% de los proyectos, nuestra recomendación suele ser utilizar SAP MDG junto con una solución complementaria para funciones modernas que se han formado para casos de uso específicos del sector.
En las secciones siguientes, compartiremos las características del gobierno de datos, desde las más básicas hasta las más avanzadas, que cualquier solución de gobierno debería resolver; y compararemos la(s) solución(es) ofrecida(s) por SAP MDG (si existe(n) alguna(s)) y cuáles podrían ser algunas alternativas.
Limitaciones del ODM y alternativas
La introducción de SAP MDG en 2011 fue sin duda un movimiento bienvenido y un paso en la dirección correcta para la gestión de datos en ERP como una práctica, sin embargo, como es el caso de cualquier producto que ha existido durante tanto tiempo, con pocos cambios, sus limitaciones se han vuelto evidentes.
Conocimientos técnicos
Nunca se esperó que la gestión de grandes conjuntos de datos repartidos en diferentes silos fuera sencilla y directa, pero la crítica general a la ODM ha sido la dificultad y complejidad del software más allá de lo realmente necesario.
En la mayoría de los casos, es necesario contratar internamente a un especialista en gobernanza de datos de SAP que gestione con dedicación los flujos de trabajo y las operaciones de SAP MDG.
Muchos cursos SAP MDG de pago existen simplemente para que las empresas puedan contratar al talento adecuado para un software muy complejo que puede hacerse mucho más simple y sencillo.
Integración con sistemas ajenos a SAP
Mientras que las integraciones listas para usar con sistemas SAP son bastante intuitivas y adaptables, las integraciones con sistemas que no son SAP son implementaciones personalizadas y requieren bastante ancho de banda de desarrollo.
Dado que es bastante habitual que las grandes organizaciones utilicen distintos ERP en distintas zonas geográficas y funciones, este factor se convierte inevitablemente en un impedimento.
Cobertura limitada de todos los dominios de datos maestros
Hay algunos dominios de datos maestros que SAP MDG gestiona bastante bien, principalmente, Materiales, Socio de Negocio, Clientes y Finanzas; para otros dominios como empleados, equipos, etc, el soporte es bastante inferior.
Además, algunas industrias, especialmente en el comercio minorista, la producción de energía, la sanidad y la minería, pueden requerir amplias personalizaciones, lo que hace insostenible toda la iniciativa de gobernanza.
Carece de métodos de enriquecimiento incorporados
Uno de los principales retos de la gestión de datos maestros es información limitada o incompleta
Varias soluciones de software de gestión de datos maestros resuelven este problema utilizando procesos basados en IA o bases de datos estructuradas y propias que mantienen dentro de su solución de software.
Muchas de estas herramientas de software también aprovechan la extracción basada en web y obtienen datos de sitios web de proveedores verificados, documentos PDF, etc. Muchas de ellas también pueden detectar piezas obsoletas de proveedores y sugerir alternativas.
En el caso del maestro de clientes, especialmente en empresas B2B, las opciones de integración con softwares de contactos B2B y de inteligencia empresarial como ZoomInfo, DnB, etc. son muy limitadas.
Funciones de IA limitadas
Hay algunos sectores y disciplinas que pueden beneficiarse realmente de la Inteligencia Artificial.
La gestión de datos es sin duda uno de ellos y las aplicaciones a través de la normalización de datos, enriquecimiento, gobierno e integraciones son inmensas y estamos siendo testigos de primera mano en Verdantis.
A finales de 2024, SAP MDG anunció el lanzamiento de un asistente de IAlo que sin duda es positivo, pero las aplicaciones prácticas para la gestión real de los datos maestros siguen sin estar claras.
Integrity© para la gestión de datos maestros
Muchas organizaciones ofrecen Soluciones SAP de gestión de datos maestros compatibles con el ERP. Integrity de Verdantis, que también es compatible con SAP MDG, es una solución holística de gobierno de datos maestros para que las empresas de todos los sectores puedan gestionar y mantener los datos del ERP sin problemas para evitar problemas de calidad de datos y actividades periódicas de limpieza de datos.
Integrity puede utilizarse junto con MDG como solución complementaria o de forma independiente en los ERP más populares, como S4/Hana, ECC, Oracle JD Edwards y MS Dynamics.
La solución de software se ha diseñado específicamente para empresas con operaciones de fabricación o producción intensiva, como las de petróleo, gas y energía, minería y metales, materiales de construcción, fabricación de productos químicos, etc.
Detallamos algunas de las características, sus aplicaciones y los retos clave que resuelve Integrity que simplemente no es posible en MDG O es demasiado complicado.
Contexto específico del sector
Integrity está específicamente formado para gobernanza de datos en MRO piezas de repuesto, materiales, proveedores y datos de equipos que se utilizan en industrias con un uso intensivo de activos, especialmente en los sectores de la energía, la minería, los productos químicos y los materiales de construcción.
Esta información formada, junto con modificadores, reglas y datos de terceros adaptados al sector, significa que los datos procesados son mucho más precisos y "completos" antes incluso de que se introduzcan en el sistema ERP.
También puede leer a continuación los casos de uso de nuestros clientes para aplicar prácticas de gobernanza de datos con el fin de conseguir unos datos más estructurados, enriquecidos y fiables.
Gobernanza con IA incorporada
Integrity es un software de gobernanza de datos que prioriza la IA, lo que significa que los procesos y funcionalidades principales están fuertemente impulsados por la IA y el aprendizaje automático.
Cuando se combina con potentes flujos de trabajo de software, como el web-scraping autónomo, la extracción basada en OCR y los modelos industriales preformados, se traduce directamente en un procesamiento de datos muy rápido, preciso y fiable.
Aprendizaje continuo
Dado que el software es un modelo basado en IA, cualquier registro de datos procesado erróneamente puede volver a entrenarse con el resultado corregido durante la fase de revisión humana.
Los modelos Gen-AI integrados están programados para aprender de la información introducida por el usuario y evitar que vuelvan a producirse errores similares en el futuro.
Integración perfecta
Uno de los principales inconvenientes de SAP MDG que hemos mencionado anteriormente tenía que ver con las limitadas opciones de integración de sistemas no ERP, lo que ha sido un problema importante en las grandes empresas, ya que las cadenas de suministro complejas suelen implantar varios sistemas ERP y versiones para diferentes requisitos en distintas funciones y zonas geográficas.
A diferencia de MDG, los flujos de procesos y operaciones en Integrity son totalmente sin código, incluso las tareas de procesamiento complejas y los flujos de trabajo son extremadamente intuitivos para el usuario y no requieren absolutamente ningún ancho de banda técnico o experiencia en programación.
Sí, se requiere un cierto nivel de comprensión técnica de los datos, pero en la mayoría de los casos esto ya está resuelto, puesto que los usuarios tienen una sólida comprensión del contexto de los puntos de datos subyacentes.
Sin código e intuitivo
A diferencia de MDG, los flujos de procesos y operaciones en Integrity son totalmente sin código, incluso las tareas de procesamiento complejas y los flujos de trabajo son extremadamente intuitivos para el usuario y no requieren absolutamente ningún ancho de banda técnico o experiencia en programación.
Sí, se requiere un cierto nivel de comprensión técnica de los datos, pero en la mayoría de los casos esto ya está resuelto, puesto que los usuarios tienen una sólida comprensión del contexto de los puntos de datos subyacentes.
Conclusión
En conclusión, aunque SAP MDG ofrece sólidas capacidades de gobierno de datos maestros, su complejidad, sus limitadas opciones de integración y la falta de funciones de enriquecimiento incorporadas pueden plantear importantes retos a las organizaciones.
Aunque hay otros soluciones de software de gobierno de datos maestrosIntegrity de Verdantis destaca por ser una solución más avanzada e intuitiva, especialmente para sectores con un uso intensivo de activos como el del petróleo, el gas y la minería. Gracias a la IA y al aprendizaje automático, Integrity ofrece una integración perfecta, flujos de trabajo sin código y enriquecimiento de datos específicos del sector, lo que la convierte en una opción más eficiente y fácil de usar.
Su capacidad para agilizar la gestión de datos con un mínimo de conocimientos técnicos la distingue como una solución más adaptable y preparada para el futuro de las empresas modernas.
