Antecedentes de SAP y MDM
La gestión de datos maestros (MDM) desempeña un papel fundamental en los sistemas modernos de planificación de recursos empresariales (ERP). SAP se ha convertido en una plataforma líder para las organizaciones que desean gestionar sus datos maestros con eficacia.
Este artículo ofrece una visión general de la arquitectura de los datos maestros dentro de los sistemas SAP, explora los módulos clave de SAP y profundiza en las funcionalidades de SAP MDM y SAP MDG.
Además, hablaremos de sus limitaciones y de los retos a los que se enfrentan las organizaciones al migrar a S/4HANA.
Comprensión de la arquitectura SAP
Antes de comprender SAP MDM y SAP MDG, es importante entender la arquitectura general de SAP sin ponerse demasiado técnico y cuál es exactamente el objetivo de mantener un sistema ERP en primer lugar
Un sistema ERP, como SAP, Oracle JD edwards, Infor, etc. existe para documentar, automatizar, sistematizar, analizar y estandarizar los procesos empresariales en toda una organización.
En pocas palabras, las empresas desean organizar y normalizar la mayoría de los procesos empresariales para poder introducir procesos empresariales eficaces y también para analizar el rendimiento y los resultados de los procesos empresariales anteriores.
Esto significa "templatizar" varios procesos empresariales, basándose principalmente en las funciones empresariales; seguidas de las industrias.
Los ERP como SAP introducen varias "plantillas" de este tipo para distintas funciones empresariales, con variaciones para cada tipo de industria. En el lenguaje de SAP, estas colecciones de plantillas se denominan "módulos"
Módulos en SAP
En esencia, los módulos son soluciones de software listas para usar para procesos empresariales repetitivos en la misma función dentro de diferentes empresas O para casos de uso específicos del sector.
En SAP suele haber dos tipos principales de módulos: funcionales y técnicos.
- Módulos técnicos
Los módulos técnicos se centran en la personalización, integración y desarrollo de los sistemas SAP. Estos módulos garantizan la correcta implementación y optimización de los módulos funcionales. El propio SAP MDM se considera un módulo técnico que se aplica en todos los módulos funcionales para gestionar eficazmente los datos maestros.
Algunos módulos técnicos clave son:
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Base SAP - Proporciona la capa básica para la administración del sistema SAP y la gestión del rendimiento.
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SAP ABAP (Programación Avanzada de Aplicaciones Empresariales) - Se utiliza para personalizar las aplicaciones SAP.
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SAP NetWeaver - Soporta la integración entre sistemas SAP y no SAP.
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SAP PI/PO (Integración/Orquestación de procesos) - Garantiza un intercambio de datos fluido entre las aplicaciones de la empresa.
- Módulos funcionales
Estos módulos se centran en procesos empresariales específicos y proporcionan herramientas y configuraciones para satisfacer los requisitos empresariales.
Los módulos funcionales están diseñados para gestionar los aspectos operativos de una organización, como las finanzas, la producción, la logística, las ventas y el marketing y los recursos humanos.
He aquí algunos ejemplos de diferentes módulos funcionales de SAP
(Contabilidad financiera)
Gestiona las transacciones financieras, los informes y los análisis.
Submódulos: Cuentas por pagar, Cuentas por cobrar, Libro mayor.
(Gestión de materiales)
Gestiona las funciones de adquisición, inventario y almacén.
(Control)
Se centra en la planificación, el seguimiento y la supervisión de los costes.
Submódulos: Contabilidad de centros de coste, cuenta de resultados.
(Ventas y distribución)
Gestiona las ventas, los envíos, la facturación y las relaciones con los clientes.
(Planificación de la producción)
Abarca procesos de fabricación como la planificación, la ejecución y los controles de calidad.
(Recursos Humanos)
Se centra en la gestión de empleados, nóminas y contratación.
(Gestión de almacenes)
Gestiona las operaciones de almacén y los movimientos de existencias.
(Gestión de la calidad)
Garantiza la calidad y la conformidad de los productos.
(Mantenimiento)
Se encarga de las actividades de mantenimiento de equipos y maquinaria.
Datos maestros y módulos SAP
Ahora resulta bastante sencillo ver cómo encajan los datos maestros en esta ecuación. Algunos módulos de SAP requieren el mantenimiento de una "base de datos maestra" para agilizar las operaciones dentro de dicha función empresarial.
Por ejemplo, una base de datos maestra de materiales se asocia principalmente con SAP MM (Gestión de materiales), pero también se utiliza mucho en SAP PP (Planificación de la producción) y SAP PM (Mantenimiento).
Algunos tipos habituales de datos maestros son:
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Datos maestros de materiales - Utilizado en SAP MM, SAP PP y SAP PM para el seguimiento de inventarios, adquisiciones y planificación de la producción.
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Datos maestros de clientes - Imprescindible para SAP SD y SAP FIGarantizar la exactitud de las operaciones de venta y facturación.
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Datos maestros de proveedores - Utilizado en SAP MM y SAP FI gestionar las relaciones con los proveedores y los pedidos de compra.
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Datos maestros de los empleados - Integrado en SAP RRHH, que abarca la tramitación de nóminas, las retenciones fiscales y la administración de prestaciones.
El mantenimiento de datos maestros de alta calidad garantiza unas operaciones empresariales fluidas y evita problemas como registros duplicados, precios incorrectos y riesgos de cumplimiento.
Cambios en SAP MDM y MDG con S4/HANA
La migración a SAP S/4HANA, el sistema ERP de nueva generación de SAP, ha tenido un impacto significativo tanto en SAP MDM (Gestión de Datos Maestros) y ODM SAP (Gobierno de datos maestros). SAP S/4HANA aporta nuevas capacidades, mejoras en la arquitectura y un cambio de enfoque que influyen directamente en cómo se gestionan y gobiernan los datos maestros.
A continuación se detallan los cambios y las implicaciones para SAP MDM y ODM con la llegada de S/4HANA:
Migración a SAP MDM y S/4HANA
Fin de SAP MDM como solución independiente
Retirada progresiva de SAP MDM
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SAP ha posicionado oficialmente ODM SAP como la solución de futuro para la gestión de datos maestros.
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SAP MDM ya no se desarrolla activamente y tiene un apoyo limitado en Paisajes de S/4HANA.
Impacto en las organizaciones
- Empresas que utilizan SAP MDM debe pasar a ODM SAP o soluciones alternativas como parte de su Estrategia de migración a S/4HANA.
Desafíos con SAP MDM en S/4HANA
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Basado en SAP NetWeaver, SAP MDM se diseñó principalmente para implementaciones in situ.
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El enfoque de S/4HANA en el procesamiento de datos en tiempo real, la computación en memoria y la preparación para la nube expone las limitaciones arquitectónicas de SAP MDM.
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La falta de integración nativa con la base de datos HANA afecta negativamente al rendimiento de SAP MDM en entornos S/4HANA.
Migración a SAP MDG y S/4HANA
Integración mejorada con S/4HANA
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SAP MDG está estrechamente integrada con S/4HANA, aprovechando sus capacidades de computación en memoria y su modelo de datos simplificado.
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La validación y el control de los datos en tiempo real son ahora posibles gracias a la integración directa con la base de datos HANA.
Compatibilidad nativa con la base de datos HANA
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SAP MDG en S/4HANA se beneficia del procesamiento de datos a alta velocidad de HANA.
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Funciones como la detección de duplicados en tiempo real, el análisis avanzado y la validación de datos se han mejorado considerablemente.
Modelos de datos simplificados
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S/4HANA introduce un modelo de datos racionalizado, eliminando redundancias y tablas obsoletas.
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SAP MDG se alinea con este nuevo modelo, mejorando la eficacia de la gobernanza de los datos maestros.
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Ejemplo: La supresión de las tablas de agregados simplifica los procesos de gestión de datos maestros.
Mejora de las capacidades de gobernanza
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SAP MDG ofrece procesos de gobernanza preconfigurados para los principales dominios de datos maestros (Material, Cliente, Proveedor).
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Los flujos de trabajo y la gestión de solicitudes de cambio son más eficientes y fáciles de usar, en línea con las mejoras de usabilidad de S/4HANA.
Calidad y análisis de datos
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La integración con SAP Analytics Cloud (SAC) y S/4HANA permite elaborar informes avanzados sobre las métricas de calidad de los datos maestros.
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Los análisis predictivos basados en HANA mejoran el enriquecimiento de datos y la detección de errores.
Mejoras funcionales en SAP MDG para S/4HANA
Principales novedades de SAP MDG en S/4HANA:
Consolidación de datos:
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SAP MDG admite ahora escenarios de consolidación directamente en S/4HANA.
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Permite cotejar, fusionar y desduplicar automáticamente los datos maestros en tiempo real.
Integración del aprendizaje automático:
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SAP Leonardo y otros marcos de ML se integran para mejorar el cotejo de datos y las comprobaciones de calidad.
Mejora de la interfaz de usuario:
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Aprovechamiento de los ODM Aplicaciones SAP Fiori para una experiencia de usuario intuitiva.
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Los administradores de datos y los usuarios empresariales pueden realizar tareas de gobernanza más fácilmente.
Gobernanza central en paisajes multisistémicos:
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El ODM actúa como eje central para el gobierno de datos maestros en S/4HANA, sistemas heredados y aplicaciones de terceros.
Flexibilidad para dominios personalizados:
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Soporte mejorado para definir y gestionar dominios de datos maestros personalizados.
Implicaciones estratégicas para las organizaciones
Para usuarios existentes de SAP MDM
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Migración necesaria: Dado que SAP MDM se está retirando gradualmente, las organizaciones deben planificar una migración a ODM SAP como parte de su hoja de ruta de S/4HANA.
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Evaluación necesaria: Las empresas deben evaluar sus procesos actuales de datos maestros y decidir cómo utilizar mejor las funciones avanzadas de MDG.
Para los nuevos usuarios de S/4HANA
- Uso de ODM nativos: SAP recomienda adoptar MDG para el gobierno de datos maestros en entornos S/4HANA.
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Gobernanza holística: MDG proporciona un marco centralizado para garantizar la calidad de los datos maestros en toda la arquitectura simplificada de S/4HANA.
Principales ventajas de SAP MDG en S/4HANA
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Gobernanza en tiempo real: La validación y el tratamiento de datos en tiempo real reducen los errores y aumentan la eficacia.
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Ahorro de costes: Una arquitectura simplificada y contenidos preconfigurados reducen los costes de implantación y mantenimiento.
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Escalabilidad: La base de datos en memoria HANA admite grandes volúmenes de datos, lo que hace que MDG sea adecuada para empresas en crecimiento.
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Análisis mejorados: Los informes avanzados ayudan a tomar mejores decisiones.
Consideraciones para la transición
Vía migratoria:
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Para las organizaciones migración de SAP ECC a S/4HANA: Implantar SAP MDG junto con la migración a S/4HANA o después.
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Para organizaciones que utilizan herramientas MDM que no son SAP: Evalúe las capacidades y ventajas de integración de MDG en comparación con soluciones de terceros.
Habilidades requeridas:
S/4HANA y MDG introducen nuevos paradigmas técnicos y funcionales, lo que hace necesario:
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Formación para equipos informáticos y funcionales.
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Experiencia en HANA, SAP Fiori y flujos de trabajo de ODM.
Consideraciones clave antes de migrar a S/4HANA: Lecciones de datos clave de Migración a SAP S/4HANA de Chevron con la solución basada en IA de Verdantis
Pasos para configurar modelos de datos maestros en SAP
La configuración de MDM en SAP implica la creación de estructuras, la definición de atributos de datos y la implementación de flujos de trabajo de gobernanza. En la mayoría de los casos, estos elementos ya están configurados por los equipos de TI que crearon el sistema de datos maestros.
No obstante, hemos detallado los pasos necesarios para crear diferentes modelos de datos configurados de fábrica en SAP.
En el caso probable de que esto ya esté configurado para su empresa, puede pasar directamente a la siguiente sección.
Configuración de modelos de datos en SAP
Por qué "gestionar" unos datos maestros
La disciplina de MDM ha surgido en las dos últimas décadas, cuando la gente empezó a darse cuenta de que configurar las entidades de datos y los modelos de datos que contienen es sólo una parte del trabajo que hay que hacer.
Para aprovechar las ventajas más destacadas de un sistema de datos maestrosLa forma en que se crean, configuran, aprueban, editan, enriquecen, corrigen y gobiernan las entradas de datos es fundamental y requiere una sólida comprensión de varios casos de uso específicos del sector, de la cuenta y de la disciplina.
Como cualquier otra nueva tecnología, la calidad de los datos maestros depende de las aportaciones humanas y de los procesos humanos que se configuren y, como es lógico, de vez en cuando surgen varios problemas
Sí, la tecnología respalda estos procesos y sin duda puede mejorarlos y hacerlos mucho más eficientes, pero tener un contexto completo de los procesos impulsados por el hombre es un requisito previo necesario antes de implementar cualquier proceso de gestión de datos maestros.
Retos de los datos maestros en SAP
Anteriormente, ya hemos tratado en otro artículo las dificultades a las que se enfrenta el mantenimiento de una base de datos maestra. A continuación, le ofrecemos un breve resumen de algunos de los errores que pueden producirse en una base de datos maestra mal gestionada.
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Ausencia de una Convención de Nomenclatura - La ausencia de procesos claros en la creación de registros puede dar lugar a entradas desordenadas de registros de datos, lo que puede dificultar su recuperación, extracción y tratamiento.
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Duplicación de registros - La idea misma de introducir un sistema de datos maestros es obtener una visión completa de un único registro, también denominado "registro de oro" en la gestión de datos maestros; unos datos maestros mal mantenidos conducirán inevitablemente a la duplicación de información, reduciendo así drásticamente la eficacia
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Ausencia de información clave - Para operar con la mayor eficiencia posible Y garantizar la mejor toma de decisiones posible, la "integridad" de la información es un aspecto crítico en MDM y los procesos impulsados por el ser humano conducen inevitablemente a este tipo de errores
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Datos no estructurados: Para introducir automatizaciones y flujos de trabajo en cualquier proceso empresarial, los datos deberán estructurarse en un formato específico a través de campos estrictamente definidos. Esto no es habitual en las organizaciones que no emplean un plan concertado de gestión de datos maestros
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Inconsistencias o datos erróneos: La existencia de varias instancias de un mismo registro con información contradictoria dificulta la toma de decisiones y hace inútiles los datos maestros.
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Ausencia de normas de gobernanza de datos: Sin un proceso claramente definido, una matriz de aprobación y una gestión de los datos que se imponga mediante soluciones que den prioridad a la tecnología, es probable que fracasen todos los esfuerzos encaminados a la gestión de los datos.
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Ausencia de flujos de trabajo de aprobación: Para evitar los problemas mencionados en #1, #2, #3 y #4, es necesario definir unos controles de acceso y unos flujos de aprobación claros para crear y editar registros de datos maestros. Cualquier dato maestro que no defina esto está abocado al fracaso.
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¿Cuáles son los componentes de SAP MDM?
Como ya se ha mencionado, SAP MDM es un módulo técnico que puede aplicarse a bases de datos maestras de todo tipo y puede configurarse para garantizar la exactitud de los datos.
Junto con SAP Master Data Governance (SAP MDG), un submódulo para el gobierno de datos, los componentes principales de SAP MDM incluyen :
Consolidación de datos
Objetivo: Fusione datos de múltiples sistemas (por ejemplo, sistemas heredados, aplicaciones de terceros) en un repositorio.
Técnicas:
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Utilice herramientas ETL para extraer datos de sistemas dispares.
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Normalizar los nombres de los campos, los formatos y las convenciones de codificación.
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Eliminar duplicados mediante algoritmos de concordancia (por ejemplo, lógica difusa).
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Depuración de datos
Objetivo: Mejorar la calidad de los datos eliminando errores, redundancias e incoherencias.
Técnicas:
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Normalizar las convenciones de nomenclatura (por ejemplo, "IBM Inc." frente a "IBM").
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Validar los campos de datos (por ejemplo, los números de teléfono deben seguir un formato específico).
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Detecte y corrija anomalías como direcciones de correo electrónico no válidas o divisas no coincidentes.
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Armonización de datos
Objetivo: Alinear los datos entre sistemas para garantizar la coherencia.
Técnicas:
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Normalizar los datos (por ejemplo, garantizar que "US" y "Estados Unidos" se traten como idénticos).
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Asignar códigos locales a una norma mundial (por ejemplo, asignar códigos de producto regionales a identificadores mundiales).
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Análisis y control
Objetivo: Seguimiento continuo de la calidad y el rendimiento de los datos.
Técnicas:
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Implemente cuadros de mando para supervisar indicadores clave de rendimiento como la integridad, la precisión y la puntualidad.
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Utilice SAP BW o SAP Analytics Cloud para la generación de informes de datos e información.
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Programar auditorías periódicas para identificar y abordar los problemas de calidad de los datos.
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Gobernanza de datos
Objetivo: Definir y aplicar políticas de calidad, seguridad y conformidad de los datos.
Técnicas:
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Implantar flujos de trabajo para la creación de datos y la aprobación de modificaciones.
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Utilice controles de acceso basados en funciones para restringir los cambios no autorizados.
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Supervisar el cumplimiento de la normativa del sector (por ejemplo, GDPR, SOX).
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Enriquecimiento de datos
Objetivo: Aumentar el valor de los datos maestros añadiendo detalles complementarios.
Técnicas:
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Integración con fuentes de datos externas (por ejemplo, D&B para los datos de proveedores).
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Utilizar algoritmos de IA/ML para inferir la información que falta o detectar anomalías.
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Estandarizar la taxonomía de productos, categorías y descripciones.
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Integración de datos
Objetivo: Comparta sin problemas los datos maestros con todos los sistemas pertinentes.
Técnicas:
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Utilizar SAP PI/PO o middleware para la integración con sistemas SAP y no SAP.
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Distribuya datos mediante API en tiempo real o procesos por lotes programados.
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Implantar punteros de cambio para garantizar que sólo se transmitan los registros actualizados.
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Herramientas y funciones de SAP MDM
Consola SAP MDM: Herramienta de administración para gestionar repositorios, esquemas y configuraciones.
Gestor de importación MDM: Facilita la importación de datos de sistemas externos a SAP MDM.
Gestor de datos MDM: Proporciona una interfaz de usuario para gestionar, editar y enriquecer los datos maestros.
Sindicador MDM: Publica y distribuye los datos maestros a los sistemas conectados.
Motor de flujo de trabajo MDM: Automatiza los flujos de trabajo para la gobernanza de los datos y los procesos de aprobación.
Motores de calidad de datos: Se integra con herramientas de terceros (por ejemplo, Informatica, Trillium) para la limpieza avanzada de datos.
Limitaciones de SAP MDM
SAP MDM es sin duda un software extremadamente potente y resuelve bastante bien varios casos de uso específicos de MDM.
Entre la mayoría de los principales ERP, SAP ofrece posiblemente el mejor conjunto posible de funciones y capacidades para la gestión de datos maestros a través de SAP MDM.
Dicho esto, desde luego no es una solución completa que permita a las empresas gestionar de forma independiente sus datos maestros.
En nuestros más de 15 años de experiencia abordando los retos que plantean los datos maestros para empresas de la lista Fortune 500, hemos trabajado con varias empresas que buscan nuestra solución de software complementaria para la gestión de datos maestros y el gobierno de datos, a pesar de utilizar SAP MDM y MDG.
Tras preguntar a nuestros clientes e investigar más a fondo, pudimos determinar los retos evidentes a los que se enfrentan las empresas a pesar de utilizar esta solución :
Alta complejidad de aplicación
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Desafío: La implantación de SAP MDM requiere una planificación, tiempo y recursos considerables. El proceso implica la integración con múltiples sistemas, la configuración de flujos de trabajo y el diseño de modelos de datos, lo que puede resultar complejo y laborioso.
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Impacto: Las organizaciones pueden sufrir retrasos o necesitar consultores expertos para una implantación sin problemas.
Falta de funciones avanzadas de gobernanza
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Desafío: Aunque SAP MDM proporciona capacidades básicas de gobierno de datos, carece de los flujos de trabajo y herramientas de gobierno integrados y avanzados que son más robustos en soluciones más recientes como SAP MDG (Gobierno de Datos Maestros).
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Impacto: Las organizaciones que buscan amplias capacidades de gobernanza pueden tener que recurrir al desarrollo personalizado o a herramientas adicionales.
Flexibilidad limitada de la interfaz de usuario
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Desafío: La interfaz de usuario en SAP MDM es menos moderna e intuitiva en comparación con las herramientas SAP más recientes como SAP Fiori o SAP MDG.
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Impacto: Los usuarios pueden encontrarlo menos fácil de usar, lo que puede conducir a una curva de aprendizaje más pronunciada y a menores tasas de adopción entre los usuarios empresariales.
Casos de uso específicos del sector
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Desafío: Dependiendo del tipo de datos maestros, los moduales y las bases de conocimientos específicos del sector pueden ayudar a abordar varios requisitos específicos de MDM, especialmente para integrar la IA en estos productos
- Impacto: Las organizaciones no son capaces de abordar o ampliar soluciones para retos específicos del sector
No adaptable a las necesidades de las empresas
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Desafío: SAP MDM puede tener problemas de rendimiento cuando se trata de conjuntos de datos extremadamente grandes o de requisitos de datos maestros complejos y multidominio.
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Impacto: La ampliación de la solución para acomodar volúmenes de datos crecientes podría requerir recursos adicionales o ajustes técnicos.
Dependencia de otras herramientas SAP
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Desafío: SAP MDM depende en gran medida de la integración con otras herramientas SAP y no SAP, como SAP NetWeaver, SAP PI/PO o herramientas ETL de terceros para una funcionalidad completa.
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Impacto: Sin estas integraciones, es posible que MDM no aproveche todo su potencial y genere costes y complejidad adicionales.
Soporte limitado para entornos nativos en la nube
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Desafío: SAP MDM se diseñó originalmente para implementaciones locales, por lo que está menos optimizado para entornos modernos nativos de la nube.
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Impacto: Las organizaciones que apuestan por estrategias "cloud-first" pueden tener dificultades para aprovechar MDM de forma eficiente sin ajustes adicionales.
Conclusión
A medida que las organizaciones realizan la transición a sistemas ERP modernos como SAP S/4HANA, garantizar datos maestros limpios, coherentes y gobernados se convierte en una misión crítica. La mala calidad de los datos puede afectar gravemente al rendimiento del sistema, la toma de decisiones y el cumplimiento normativo. Verdantis permite a las empresas superar estos retos con soluciones basadas en IA adaptadas a migraciones ERP complejas. Desde el descubrimiento y la limpieza de datos hasta el enriquecimiento y la gobernanza, Verdantis garantiza una transición perfecta transformando los datos maestros fragmentados en una base unificada y fiable. Asóciese con Verdantis para preparar su entorno de datos para el futuro y desbloquear todo el valor de sus inversiones en ERP.
