Una migración a S/4HANA pone los datos maestros en el punto de mira de una forma que no suele darse fuera de un programa de transformación.
Sin embargo, por lo general, el alcance de los datos maestros se define en primer lugar en función de lo que el programa de S/4HANA necesita para la migración y el funcionamiento. Es posible que los datos de materiales/productos, socios comerciales y finanzas estén lo suficientemente bien gestionados para la transición al ERP, mientras que el contenido relacionado, las relaciones y las clasificaciones en la gestión de la información de productos (PIM), la gestión del ciclo de vida del producto (PLM), la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), los sistemas de proveedores y las aplicaciones regionales quedan fuera del alcance inmediato del programa.
Los problemas surgen más adelante, cuando una iniciativa de IA necesita que los datos de proveedores, productos y finanzas coincidan entre sí y no cuenta con esa base sobre la que apoyarse.
Para entonces, es posible que ya no se disponga del presupuesto del programa ni de la atención de la dirección que hicieron posible el trabajo.
La gestión de datos maestros (MDM) es el trabajo que sustenta esa base.
Es lo que define quién es el propietario de un registro, qué reglas sigue y con qué sistemas se conecta. La mayoría de los programas de S/4HANA desarrollan lo suficiente como para dar soporte al ERP. Pero para la IA, se necesita algo mucho más amplio.
¿Cuál es la diferencia entre la MDM para el ERP y la MDM para la IA?
El MDM centrado en el ERP optimiza los datos maestros controlados para los modelos y procesos operativos que necesita el ERP.
El MDM preparado para la IA amplía esa base a distintos ámbitos, sistemas y relaciones, de modo que la IA pueda razonar a partir de un contexto empresarial coherente, en lugar de registros aislados.
Para algunos, esto puede parecer una diferencia menor, pero cambia lo que los datos pueden respaldar.
Un agente de IA que trabaja con datos de proveedores, productos y finanzas no lee un registro cada vez. Razonando a partir de las relaciones: qué proveedor está vinculado a qué material, y qué material se incorpora a qué configuración de producto, que a su vez tiene un precio diferente en función del mercado.
Ese contexto más amplio no surge automáticamente de un programa de S/4HANA. SAP Master Data Governance (MDG) puede gestionar y consolidar datos de SAP y de terceros, pero muchas empresas siguen gestionando datos adyacentes en aplicaciones independientes. A menos que esos ámbitos se armonicen deliberadamente, una misma entidad puede seguir adquiriendo diferentes definiciones y relaciones en todo el entorno.
Algunos ejemplos son:
- Datos PIM
- Portales de proveedores
- Bases de datos regionales
- Plataformas de comercio electrónico
- Datos maestros de clientes
Sin un modelo de gobernanza para toda la empresa, los identificadores, las definiciones y las relaciones pueden seguir variando de un sistema a otro.
¿Por qué la migración a S/4HANA es el mejor momento para corregir los datos maestros de cara a la IA?
Los programas de transformación empresarial son uno de los pocos momentos en los que las organizaciones cuentan tanto con el mandato ejecutivo como con el impulso operativo necesarios para abordar los datos maestros a gran escala.
Fuera de estos programas, se reconoce la necesidad, pero quizá no se destinen fondos para ello. Otras prioridades lo dejan siempre en un segundo plano.
Un programa de S/4HANA obliga a plantearse las preguntas que normalmente quedan sin respuesta:
- ¿Quién es el propietario de estos datos?
- ¿Quién se encarga de hacer cumplir las normas?
- ¿Cómo se concilian las variantes regionales?
Con un presupuesto específico para la migración y la transformación, y un equipo de proyecto dedicado, tienes una oportunidad única para resolverlas. Tras la puesta en marcha, ese apoyo y esa financiación concentrados suelen disminuir.
Esto no significa que una plataforma de gestión de datos maestros (MDM) sustituya a las herramientas de migración de SAP. SAP ejecuta y valida la transición; la función de STEP, la plataforma de inteligencia de confianza de Stibo Systems, consiste en preparar, armonizar y gestionar los datos maestros de los que dependen esos procesos, para luego mantener esa gestión en todo el entorno tras la puesta en marcha.
El mismo problema resurge más adelante, a menudo cuando una iniciativa de IA necesita que los datos sean coherentes y no encuentra una base sobre la que apoyarse, ni ningún programa que financie la solución.
¿Qué hace que una base de datos esté preparada para la IA y no solo para S/4HANA?
1. Armoniza los datos entre distintos ámbitos
Un producto significa lo mismo, independientemente de si lo analizan los equipos de compras, comerciales o financieros. Las clasificaciones de proveedores coinciden con las especificaciones de los materiales. Las jerarquías de mercado se mantienen coherentes de una región a otra.
2. Incorpora la gobernanza en lugar de documentarla
Las reglas residen en la propia infraestructura y se aplican automáticamente a cada registro, en lugar de figurar en un documento de políticas que nadie consulta durante un trimestre ajetreado.
3. Permite rastrear las entradas de la IA
Cuando los datos regulados incluyen linaje, procedencia, relaciones y contexto normativo, la información facilitada a un sistema de IA puede rastrearse hasta sus fuentes. Esto no hace que cada decisión del modelo sea intrínsecamente explicable, pero sí que el contexto de los datos sea auditable y más fácil de investigar.
4. Proporciona datos con la actualidad que requiere el caso de uso
Muchos casos de uso de la IA operativa y autónoma —como la fijación de precios, el reequilibrio de existencias o la supervisión del riesgo de los proveedores— necesitan datos actuales o casi en tiempo real. Una infraestructura diseñada únicamente para la conciliación periódica podría no ser compatible con ellos.
Por lo tanto, la diferencia clave no radica simplemente en si se trata de SAP o de un sistema ajeno a SAP, ni en si es por lotes o en tiempo real. Se trata de si la gobernanza, la semántica y la entrega están diseñadas teniendo en cuenta todos los sistemas y los requisitos de actualidad de los que depende realmente el caso de uso de IA.
La gestión de datos maestros (MDM) en el ámbito de SAP puede ofrecer los dos primeros aspectos dentro del ERP. Los dos últimos, especialmente la operación en tiempo real entre sistemas que no son propiedad de SAP, requieren una base construida teniendo en cuenta la IA desde el principio.
¿Qué cuatro resultados se obtienen al corregir los datos maestros durante una migración a S/4HANA?
Si se hace correctamente durante el programa, se obtienen cuatro resultados.
1. Las pruebas y la transición ya no se verán obstaculizadas por inconsistencias en los datos que deberían haberse detectado antes.
Cuando los materiales, los productos, los proveedores y las jerarquías clave tienen definiciones claras y responsables bien definidos, el equipo que gestiona el programa no tiene que dedicarse a localizar problemas de datos en mitad de un ciclo de pruebas.
2. La armonización de los datos entre países y unidades de negocio se agiliza. Las variantes locales en atributos, clasificaciones y unidades de medida se concilian con un modelo compartido, al tiempo que se mantienen intactas las diferencias importantes entre mercados. Esto se traduce en menos trabajo de reelaboración durante el programa y menos tareas de limpieza una vez que está en funcionamiento.
3. Un modelo canónico regulado para materiales/productos, proveedores y otras entidades maestras reduce las asignaciones de datos maestros a medida y proporciona a las integraciones posteriores una fuente semántica coherente.
4. La base está preparada para lo que vendrá tras la puesta en marcha:
- S/4HANA estandariza el funcionamiento de los procesos
- Los datos maestros estandarizan el significado de los datos
Un caso de éxito publicado por Stibo Systems sobre un cliente del sector manufacturero muestra cómo puede ser esto a escala empresarial. Como parte de su transición a S/4HANA, la organización redujo más de 200 modelos de datos heredados a cinco modelos semánticos en más de 500 aplicaciones y más de 1.000 interfaces, dando soporte a más de 600 proyectos globales.
¿Qué lugar ocupa la gestión de datos maestros (MDM) empresarial junto con SAP MDG y SAP Business Data Cloud?
SAP MDG es una opción eficaz para la gobernanza centralizada, la consolidación y el procesamiento masivo en los dominios de datos maestros de SAP, y puede funcionar con fuentes de datos tanto de SAP como de terceros. La adquisición de Reltio por parte de SAP también amplía la posición de SAP en el ámbito del MDM multidominio dentro de Business Data Cloud.
Esto cambia la cuestión arquitectónica. Ya no se trata de si SAP puede gestionar datos más allá de S/4HANA, sino de dónde quiere la organización que se sitúen la propiedad, la semántica y la gestión de los datos maestros empresariales en el conjunto de aplicaciones de SAP, ajenas a SAP y futuras.
STEP proporciona una capa de gobernanza multidominio independiente que puede complementar a SAP MDG, coexistir con SAP Business Data Cloud o servir como plano de control de los datos maestros empresariales en todo el panorama general. Con STEP, las empresas pueden:
- Gobernar los datos de productos, proveedores, clientes y ubicaciones dentro de un modelo multidominio compartido, con relaciones y jerarquías explícitas
- Conectarse con SAP R/3, ECC y S/4HANA, así como con una biblioteca de más de 100 conectores e integraciones preconfigurados
- Aplicar reglas de gobernanza, flujos de trabajo, validación y permisos, tanto si los cambios los inician personas como si se deben a la automatización
- Conservar un historial auditable y la procedencia de los cambios gestionados para facilitar la trazabilidad
- Proporcione a los agentes de IA acceso basado en estándares a los datos maestros gestionados y al contexto semántico a través de «Data as a Service» y del servidor MCP de Stibo Systems, reduciendo así la necesidad de integraciones de agentes a medida
En resumen
Una migración a S/4HANA te ofrece una oportunidad única para crear datos maestros que sirvan para algo más que el ERP.
Si se define correctamente el alcance durante el programa, los beneficios se notan en ambos frentes. Las pruebas se desarrollan con mayor fluidez, la armonización requiere menos trabajo de corrección y la integración resulta más sencilla.
Los agentes de IA que analizan datos de proveedores, productos y finanzas dependen de que esa base ya esté establecida. Si se deja pasar esta oportunidad, acabará haciendo el mismo trabajo más adelante, sin el presupuesto del programa ni la atención de la dirección que lo hicieron posible la primera vez.
Para profundizar en por qué se abre esta oportunidad justo en este momento y en qué requiere una base de datos preparada para la IA, descarga nuestro informe técnico«IA a gran escala», elaborado en colaboración con Accenture.
Preguntas frecuentes
¿Cómo estandarizas los datos de materiales y proveedores antes de una migración a SAP S/4HANA?
Comienza asignando la propiedad de cada dominio a un equipo específico, luego codifica las reglas que deciden qué se considera datos válidos, completos o duplicados en lugar de dejarlas en un documento.
A partir de ahí, reconcilia las diferentes versiones que se encuentran en ERP, PIM y portales de proveedores en un registro único y gobernado por entidad, y conecta ese registro a cada sistema que lo consuma.
Hacer esto antes del cambio significa que el equipo de migración prueba con datos limpios en lugar de encontrar las inconsistencias durante el lanzamiento.
¿Qué plataforma MDM funciona mejor con SAP S/4HANA?
No hay una respuesta universal. La elección depende de la arquitectura objetivo, el modelo operativo de gobernanza, los dominios, los requisitos de coexistencia y hasta dónde deben abarcar los datos maestros confiables más allá de SAP.
SAP MDG es una opción sólida donde las organizaciones desean una gobernanza centralizada y consolidación centrada en SAP. STEP es una opción sólida donde la gobernanza multidominio debe permanecer independiente del ERP y servir a SAP además de a un conjunto más amplio y heterogéneo. En algunas arquitecturas, los dos coexisten.
SAP MDG o MDM multidominio dedicado, ¿cuál es la mejor opción a largo plazo?
Se trata de una responsabilidad arquitectónica en lugar de una elección general de que una herramienta sea "mejor". SAP MDG y Reltio dentro de SAP Business Data Cloud ofrecen a los clientes de SAP opciones más amplias de datos maestros.
Una plataforma multidominio independiente y dedicada como STEP se diferencia más cuando la organización desea una capa de gobernanza y un modelo semántico que abarquen múltiples ERP, PLM/PIM, CRM, sistemas de proveedores, canales y futuros consumidores de IA, sin hacer que la propiedad de los datos maestros empresariales dependa de una única suite de aplicaciones.
¿Este trabajo necesita hacerse antes del lanzamiento, o puede hacerse después?
Puede suceder después, pero el costo cambia. Durante el programa, el trabajo de datos maestros depende del presupuesto y la atención ejecutiva ya establecidos para la migración.
Después de la puesta en marcha, ese presupuesto y atención se trasladan a otras prioridades, por lo que el mismo trabajo generalmente necesita su propio caso de negocio, patrocinador y ciclo de financiamiento para ser aprobado.
¿Los tipos de objetos de SAP cubren el mismo ámbito que los dominios empresariales como producto o proveedor?
No necesariamente. Los objetos de datos maestros de ERP están diseñados principalmente en torno a los requisitos transaccionales y de proceso del ERP. Un dominio empresarial puede incluir relaciones más ricas, clasificaciones, contenido y contexto de gobernanza mantenidos a través de sistemas adyacentes.
Un producto, por ejemplo, puede combinar atributos de material/producto de SAP con contenido PIM, especificaciones PLM, clasificaciones regionales y relaciones con proveedores. La arquitectura debe gobernar el significado completo del negocio, no asumir que cada atributo relevante pertenece a una sola aplicación.
¿Arreglar los datos maestros durante la migración ralentizará el programa S/4HANA?
Añade trabajo, pero no necesariamente tiempo. La racionalización de datos puede llevarse a cabo en paralelo con el diseño y las pruebas de procesos, en lugar de ser una fase separada añadida al cronograma.
Omitir el trabajo puede llevar los problemas de calidad de los datos a las pruebas o al período posterior al lanzamiento, donde generalmente son más difíciles y disruptivos de resolver.
