Uma migração para o S/4HANA coloca os dados mestre em destaque de uma forma que não costuma ocorrer fora de um programa de transformação.
Normalmente, porém, o escopo dos dados mestre é definido inicialmente com base no que o programa do S/4HANA precisa para a migração e operação. Dados de materiais/produtos, parceiros de negócios e finanças podem estar suficientemente bem gerenciados para a transição do ERP, enquanto conteúdos relacionados, relações e classificações na gestão de informações de produtos (PIM), gestão do ciclo de vida do produto (PLM), gestão de relacionamento com o cliente (CRM), sistemas de fornecedores e aplicativos regionais permanecem fora do escopo imediato do programa.
Os problemas surgem mais tarde, quando uma iniciativa de IA precisa que os dados de fornecedores, produtos e finanças estejam em conformidade entre si e não conta com essa base para se apoiar.
Nessa altura, talvez você já não disponha mais do orçamento do programa e da atenção da diretoria que tornaram o trabalho possível.
A gestão de dados mestres (MDM) é o trabalho que sustenta essa base.
É o que define quem é o responsável por um registro, quais regras ele segue e a quais sistemas ele se conecta. A maioria dos programas S/4HANA desenvolve o suficiente para dar suporte ao ERP. Mas, para a IA, é necessário algo muito mais abrangente.
Qual é a diferença entre o MDM para o ERP e o MDM para a IA?
O MDM centrado no ERP otimiza os dados mestres governados para os modelos e processos operacionais de que o ERP necessita.
O MDM preparado para IA amplia essa base para abranger domínios, sistemas e relações, de modo que a IA possa raciocinar com base em um contexto de negócios consistente, em vez de registros isolados.
Para alguns, isso pode parecer uma diferença pequena, mas muda o que os dados podem oferecer.
Um agente de IA que trabalha com dados de fornecedores, produtos e finanças não lê um registro de cada vez. Ele raciocina com base nas relações. Qual fornecedor está vinculado a qual material, e qual material compõe qual configuração de produto, que, por sua vez, tem um preço diferente dependendo do mercado.
Esse contexto mais amplo não surge automaticamente a partir de um programa S/4HANA. O SAP Master Data Governance (MDG) pode governar e consolidar dados da SAP e de terceiros, mas muitas empresas ainda gerenciam dados adjacentes em aplicativos separados. A menos que esses domínios sejam deliberadamente harmonizados, a mesma entidade ainda pode adquirir definições e relações diferentes em todo o ambiente.
Exemplos incluem:
- Dados de PIM
- Portais de fornecedores
- Bancos de dados regionais
- Plataformas de comércio eletrônico
- Dados mestre de clientes
Sem um modelo de governança em toda a empresa, identificadores, definições e relações ainda podem apresentar divergências entre esses sistemas.
Por que a migração para o S/4HANA é o melhor momento para corrigir os dados mestre para a IA?
Os programas de transformação empresarial são um dos poucos momentos em que as organizações contam tanto com o apoio da alta administração quanto com o impulso operacional para lidar com os dados mestres em grande escala.
Fora desses programas, a necessidade é reconhecida, mas talvez não receba financiamento. Prioridades concorrentes acabam adiando a questão todas as vezes.
Um programa S/4HANA força o enfrentamento das questões que geralmente ficam sem resposta:
- De quem são esses dados?
- Quem faz cumprir as regras?
- Como as variações regionais são conciliadas?
Com um orçamento dedicado à migração/transformação e uma equipe de projeto, você tem uma oportunidade rara de resolver essas questões. Após a entrada em operação, esse apoio e financiamento concentrados costumam diminuir.
Isso não significa que uma plataforma de MDM substitua as ferramentas de migração da SAP. A SAP executa e valida a transição; o papel do STEP, a plataforma de inteligência confiável da Stibo Systems, é preparar, harmonizar e governar os dados mestres dos quais esses processos dependem e, em seguida, manter essa governança em todo o ambiente após a entrada em operação.
O mesmo problema ressurge mais tarde, frequentemente quando uma iniciativa de IA precisa que os dados sejam consistentes e não encontra uma base na qual se apoiar, nem nenhum programa restante para financiar a correção.
O que torna uma base de dados pronta para a IA e não apenas para o S/4HANA?
1. Ela alinha os dados entre os domínios
Um produto tem o mesmo significado, independentemente de quem o analise: equipes de compras, comerciais ou financeiras. As classificações de fornecedores estão alinhadas com as especificações dos materiais. As hierarquias de mercado permanecem consistentes de uma região para outra.
2. Ele codifica a governança em vez de apenas documentá-la
As regras estão incorporadas na própria infraestrutura, sendo aplicadas automaticamente a cada registro, em vez de ficarem em um documento de política que ninguém consulta durante um trimestre movimentado.
3. Torna as entradas de IA rastreáveis
Quando os dados governados contêm linhagem, proveniência, relações e contexto das regras, as informações fornecidas a um sistema de IA podem ser rastreadas até suas fontes. Isso não torna todas as decisões do modelo inerentemente explicáveis, mas torna o contexto dos dados auditável e mais fácil de investigar.
4. Fornece dados com a atualidade exigida pelo caso de uso
Muitos casos de uso operacionais e autônomos de IA — como precificação, reequilíbrio de estoque ou monitoramento de risco de fornecedores — precisam de dados atuais ou quase em tempo real. Uma infraestrutura projetada apenas para reconciliação periódica pode não ser capaz de atendê-los.
A principal diferença, portanto, não é simplesmente SAP versus não-SAP, ou em lote versus tempo real. Trata-se de saber se a governança, a semântica e a entrega são projetadas de forma a abranger todos os sistemas e requisitos de atualidade dos quais o caso de uso de IA realmente depende.
O MDM no âmbito do SAP pode oferecer os dois primeiros elementos dentro do ERP. Os dois últimos, especialmente a operação em tempo real entre sistemas que não pertencem à SAP, exigem uma infraestrutura construída tendo a IA em mente desde o início.
Quais são os quatro resultados decorrentes da correção dos dados mestres durante uma migração para o S/4HANA?
Se isso for feito corretamente durante o programa, quatro resultados se seguirão.
1. Os testes e a transição deixam de ser prejudicados por inconsistências nos dados que deveriam ter sido detectadas anteriormente.
Quando materiais, produtos, fornecedores e hierarquias-chave têm definições claras e responsáveis bem definidos, a equipe que conduz o programa não precisa ficar investigando problemas de dados no meio de um ciclo de testes.
2. A harmonização de dados entre países e unidades de negócios se torna mais rápida. As variações locais em atributos, classificações e unidades de medida são reconciliadas com base em um modelo compartilhado, enquanto diferenças importantes de mercado permanecem intactas. Isso significa menos retrabalho durante o programa e menos correções após a entrada em operação.
3. Um modelo canônico regulamentado para materiais/produtos, fornecedores e outras entidades mestre reduz os mapeamentos personalizados de dados mestre e oferece às integrações posteriores uma fonte semântica consistente.
4. A base está pronta para o que virá após a entrada em operação:
- O S/4HANA padroniza a forma como os processos são executados
- Os dados mestre padronizam o significado dos dados
Um caso de sucesso publicado pela Stibo Systems sobre um cliente do setor de manufatura mostra como isso pode funcionar em escala empresarial. Como parte de sua jornada para o S/4HANA, a organização reduziu mais de 200 modelos de dados legados a cinco modelos semânticos, abrangendo mais de 500 aplicativos e mais de 1.000 interfaces, dando suporte a mais de 600 projetos globais.
Qual é o papel do MDM corporativo em relação ao SAP MDG e ao SAP Business Data Cloud?
O SAP MDG é uma opção eficaz para governança centralizada, consolidação e processamento em massa nos domínios de dados mestres da SAP, e pode operar com fontes de dados da SAP e de terceiros. A aquisição da Reltio pela SAP também amplia a posição da SAP em MDM multidomínio dentro do Business Data Cloud.
Isso muda a questão arquitetônica. Não se trata mais de saber se a SAP pode governar dados além do S/4HANA; trata-se de onde a organização deseja que a propriedade, a semântica e a governança dos dados mestre corporativos estejam localizadas em meio aos ambientes de aplicativos SAP, não SAP e futuros.
O STEP oferece uma camada de governança multidomínio independente que pode complementar o SAP MDG, coexistir com o SAP Business Data Cloud ou servir como o plano de controle dos dados mestres corporativos em todo o ambiente mais amplo. Com o STEP, as empresas podem:
- Governar dados de produtos, fornecedores, clientes e locais dentro de um modelo multidomínio compartilhado, com relações e hierarquias explicitadas
- Conectar-se ao SAP R/3, ECC e S/4HANA e a uma biblioteca com mais de 100 conectores e integrações pré-configurados
- Aplicar regras de governança, fluxos de trabalho, validação e permissões, independentemente de as alterações serem iniciadas por pessoas ou por automação
- Manter um histórico auditável e a proveniência das alterações governadas para garantir a rastreabilidade
- Forneça aos agentes de IA acesso baseado em padrões aos dados mestres governados e ao contexto semântico por meio do Data as a Service e do Stibo Systems MCP Server, reduzindo a necessidade de integrações personalizadas para agentes
Em resumo
A migração para o S/4HANA oferece a você uma oportunidade única de criar dados mestres que funcionem para muito mais do que apenas o ERP.
Defina corretamente o escopo durante o programa, e os benefícios serão visíveis para ambas as partes. Os testes ocorrem de forma mais tranquila, a harmonização exige menos retrabalho e a integração se torna mais simples.
Os agentes de IA que analisam dados de fornecedores, produtos e finanças dependem de que essa base já esteja estabelecida. Se você perder essa oportunidade, acabará fazendo o mesmo trabalho mais tarde, sem o orçamento do programa nem a atenção da alta administração que tornaram isso possível da primeira vez.
Para entender melhor por que essa janela de oportunidade surge nesse momento e o que é necessário para uma base de dados pronta para IA, baixe nosso white paper“IA em Escala”, elaborado em parceria com a Accenture.
Perguntas frequentes
Como você padroniza os dados de materiais e fornecedores antes de uma migração para SAP S/4HANA?
Comece atribuindo a propriedade de cada domínio a uma equipe específica, depois codifique as regras que decidem o que conta como dados válidos, completos ou duplicados, em vez de deixá-las em um documento.
A partir daí, reconcilie as diferentes versões presentes no ERP, PIM e portais de fornecedores em um registro governado por entidade, e conecte esse registro a todos os sistemas que o consomem.
Fazer isso antes da transição significa que a equipe de migração testa com dados limpos em vez de encontrar as inconsistências durante a ativação.
Qual plataforma MDM funciona melhor com o SAP S/4HANA?
Não há uma resposta universal. A escolha depende da arquitetura-alvo, do modelo de operação de governança, dos domínios, dos requisitos de coexistência e de até onde os dados mestres confiáveis devem se estender além do SAP.
SAP MDG é uma escolha forte onde as organizações desejam uma governança centralizada e consolidação centrada no SAP. STEP é uma solução adequada onde a governança multidomínio deve permanecer independente do ERP e atender ao SAP, além de um conjunto heterogêneo mais amplo. Em algumas arquiteturas, os dois coexistem.
SAP MDG ou MDM multidomínio dedicado, qual é a melhor escolha a longo prazo?
Trata-se de responsabilidade arquitetônica, em vez de uma escolha genérica de uma ferramenta ser "melhor". SAP MDG e Reltio dentro do SAP Business Data Cloud oferecem aos clientes da SAP opções mais amplas de dados mestres.
Uma plataforma multidomínio independente e dedicada, como o STEP, é mais diferenciada quando a organização deseja uma camada de governança e um modelo semântico que abranjam múltiplos ERPs, PLM/PIM, CRM, sistemas de fornecedores, canais e futuros consumidores de IA, sem tornar a propriedade dos dados mestres da empresa dependente de um único conjunto de aplicativos.
Esse trabalho precisa ser feito antes do go-live, ou pode ser feito depois?
Pode acontecer depois, mas o custo muda. Durante o programa, o trabalho com dados mestres depende do orçamento e da atenção executiva já estabelecidos para a migração.
Após o go-live, esse orçamento e atenção se deslocam para outras prioridades, então o mesmo trabalho geralmente precisa de seu próprio caso de negócio, patrocinador e ciclo de financiamento para ser aprovado.
Os tipos de objetos SAP cobrem o mesmo terreno que domínios de negócios como produto ou fornecedor?
Não necessariamente. Os objetos de dados mestres do ERP são projetados principalmente em torno dos requisitos transacionais e de processo do ERP. Um domínio de negócios empresarial pode incluir relacionamentos, classificações, conteúdo e contexto de governança mais ricos mantidos em sistemas adjacentes.
Um produto, por exemplo, pode combinar atributos de material/produto do SAP com conteúdo PIM, especificações PLM, classificações regionais e relacionamentos com fornecedores. A arquitetura precisa governar o significado completo do negócio, não assumir que todo atributo relevante pertence a uma única aplicação.
Corrigir os dados mestres durante a migração vai atrasar o programa S/4HANA?
Adiciona trabalho, mas não necessariamente tempo. A racionalização de dados pode ocorrer em paralelo com o design e teste de processos, em vez de ser uma fase separada adicionada ao cronograma.
Pular o trabalho pode empurrar os problemas de qualidade dos dados para os testes ou pós-implementação, onde geralmente são mais difíceis e disruptivos de resolver.
