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Data, Analytics & IA
La cifra correcta, en el momento en que se toma la decisión.
Cuatro retos, no un catálogo de herramientas: una arquitectura de datos SAP que se sostiene, un pilotaje y un EPM que cierran el ciclo con el real, un reporting operativo que los equipos de negocio utilizan, y una fundación de datos sobre la que la IA puede apoyarse. En torno a SAP y más allá, sin dogma de herramienta.
Lo que nos dicen la dirección financiera y la DSI
Seis problemas que todo el mundo reconoce.
- Conciliación
Tres cifras para el mismo margen según la fuente; horas perdidas cada mes en explicar las desviaciones en lugar de decidir.
- Modelo de datos
Datos maestros que divergen entre finanzas, ventas y compras; un modelo que ya nadie sabe explicar.
- Tiempo de cierre
Un cierre que se alarga por falta de datos listos, y un reporting de grupo reconstruido a mano.
- Forecast
Un presupuesto preparado en una herramienta que ignora el real; previsiones móviles que no lo son.
- Self-service
Equipos de negocio que esperan a IT para cada pregunta, o que reconstruyen sus propias extracciones en hojas de cálculo.
- Gobernanza
Nadie responde de la calidad de un dato; el cuadro de mando más bonito miente con aplomo.
Cuatro retos
Lo que tratamos.
Arquitectura de datos SAP
Una base unificada para los datos SAP y de terceros: SAP Business Data Cloud como capa de datos de negocio, Datasphere para la modelización y la historización, BW/4HANA cuando ya está ahí y merece ser conservado. Modelos gobernados, eficientes, que el negocio comprende.
Pilotaje & EPM
Presupuesto, previsiones móviles y simulaciones con SAC Planning; consolidación estatutaria y reporting de grupo con SAP BFC o Group Reporting S/4HANA. Lo previsto, lo real y lo consolidado en el mismo ciclo, y un cierre que se acorta.
Reporting operativo
SAP Analytics Cloud sobre el dato vivo de S/4HANA, sin replicación ni demora; Power BI, Tableau o Qlik según su parque, vía CDS Views y OData. La cifra del cuadro de mando es la de la transacción, y los equipos de negocio se sirven solos.
Data foundation para la IA
No hay IA fiable sin datos gobernados. Calidad, datos maestros, linaje y responsabilidades: la fundación sobre la que los casos de uso Joule, agentes y Document AI pueden apoyarse, y la apertura hacia Databricks cuando el alcance lo justifica.
Nuestro enfoque
Partir de las decisiones por tomar.
Encuadrar
Las decisiones que hay que instrumentar, los indicadores que cuentan, los usuarios reales. Se definen en taller con finanzas, ventas y compras; el sistema existente viene después.
Modelar
La base de datos: modelos, flujos e historización con Business Data Cloud, Datasphere o BW/4HANA. Un modelo de datos único, que cada uno puede explicar.
Restituir
Cuadros de mando y aplicaciones analíticas, conectados al tiempo real de S/4HANA, diseñados y probados con los usuarios, self-service incluido.
Planificar & consolidar
Presupuesto, previsiones y simulaciones, enriquecidos con predictivo; consolidación articulada con sus procesos de cierre.
Gobernar
Calidad de datos, datos maestros, responsabilidades: sin datos fiables, ni el pilotaje ni la IA se sostienen.
Lo que asumimos
Del dato en bruto al pilotaje compartido.
Un equipo certificado en las tecnologías analíticas SAP, con doble competencia técnica y funcional: finanzas, ventas, compras.
- Encuadre analítico
Necesidades de pilotaje, indicadores, audiencias y arquitectura objetivo: el sistema analítico se diseña a partir de las decisiones por tomar.
- Base de datos & modelo
Business Data Cloud, Datasphere, BW/4HANA: una base eficiente, gobernada, evolutiva, y un modelo de datos único.
- Dashboards & restitución
Cuadros de mando de dirección, reporting self-service y aplicaciones analíticas con SAP Analytics Cloud, Power BI, Tableau o Qlik.
- Consolidación & cierre
Consolidación estatutaria y reporting de grupo con SAP BFC o Group Reporting S/4HANA, articulados con sus procesos de cierre para reducir su duración.
- Planificación & predictivo
Presupuesto, previsiones y simulaciones con SAC Planning, aumentados con modelos predictivos calculados sobre sus datos reales.
- Calidad, gobernanza & MDM
Datos maestros, reglas de calidad, linaje, responsabilidades: la condición de todo lo demás, IA incluida.
La tecnología
Las piezas que ponemos a trabajar.
Taller de decisión
¿Qué cifra le falta para decidir?
Un taller corto con un experto sénior para cartografiar su reporting actual, sus desviaciones de conciliación y las decisiones que merecen estar mejor instrumentadas.
Hablar con un experto SAP →