Datos, informes y analítica

Servicios SAP de datos y analítica para informes fiables y planificación corporativa

Los problemas de informes rara vez son problemas de cuadros de mando: una definición de ingresos sin responsable, un cierre que se retrasa porque los números siguen llegando en hojas de cálculo, una previsión en la que nadie confía porque sus datos no se pueden rastrear. VISCAP trabaja por debajo de la capa de cuadros de mando — fijando las definiciones de KPI y su propiedad, conectando datos SAP y no SAP en modelos gobernados, y construyendo después sobre ellos los informes, la planificación y la consolidación. En SAP Analytics Cloud, SAP Datasphere, SAP Business Data Cloud, la analítica integrada de SAP S/4HANA y Group Reporting, y en los entornos SAP BW existentes, el resultado: una cifra fiable, un plan sobre el que actuar y unos cimientos de datos sobre los que pueda sostenerse su próximo caso de uso de AI.

Lo que entrega VISCAP en datos, informes y analítica SAP

Evaluación de la estrategia de datos y analítica

Partimos de las decisiones que el negocio necesita tomar y trabajamos hacia atrás a través de los informes, cuadros de mando y hojas de cálculo en uso, sus fuentes y las definiciones de KPI sin conciliar — hasta llegar a una arquitectura objetivo y una hoja de ruta ordenada por prioridad.

Alcance del contenido
  • Requisitos de informes de negocio
  • Necesidades de informes directivos y operativos
  • Inventario de informes actual
  • Entorno de datos actual
  • Fuentes de datos SAP y no SAP
  • Definiciones de KPI
  • Propiedad de los informes
  • Requisitos de planificación
  • Requisitos de consolidación financiera
  • Problemas de calidad de datos
  • Procesos manuales de generación de informes
  • Dependencia de hojas de cálculo
  • Entorno SAP BW existente
  • Herramientas de analítica existentes
  • Requisitos de acceso a los datos
  • Requisitos de seguridad y autorizaciones
  • Arquitectura analítica objetivo
  • Hoja de ruta de implementación

Soluciones SAP que sustentan los datos, los informes, la planificación y la analítica

SAP Business Data Cloud

Unos cimientos gobernados que conectan datos SAP y de terceros sin perder su contexto de negocio — la base de los productos de datos y de los casos de uso de AI que deben ser fiables.

Productos de datosContexto de negocioCimientos gobernadosCasos de uso de AI

SAP Analytics Cloud

Business intelligence, cuadros de mando, planificación corporativa, previsión y analítica predictiva en un solo lugar — para que el plan y el informe nunca se construyan sobre cifras distintas.

Cuadros de mando e historiasPlanificación integradaAnalítica predictivaColaboración

SAP Datasphere

Integración de datos, modelado semántico, compartición y gobernanza en entornos SAP y de terceros — para convertir tablas en bruto en datos de negocio que cualquiera puede consultar sin necesidad de un traductor.

Integración de datosModelos semánticosCompartición de datosGobernanza

SAP S/4HANA Finance for Group Reporting

Consolidación financiera sobre los mismos datos que ya contiene el núcleo — cierre de grupo, conversión de moneda, procesamiento intercompañía, asientos de consolidación y estados consolidados, con la pista de auditoría intacta.

Cierre de grupoConversión de monedaProcesamiento intercompañíaEstados consolidados

SAP S/4HANA Embedded Analytics

Informes operativos allí donde ocurre el trabajo — consultas analíticas, aplicaciones analíticas de SAP Fiori, KPIs y análisis multidimensional dentro de S/4HANA, sobre datos transaccionales en vivo, no sobre la extracción del día anterior.

Consultas analíticasAplicaciones analíticas de FioriMosaicos de KPIAnálisis multidimensional

SAP BW y SAP BW/4HANA

Almacenamiento de datos corporativo, informes históricos gobernados y los modelos complejos construidos durante años — en funcionamiento mientras se modernizan, sin apagarlos ni reconstruirlos de memoria.

Almacenamiento de datosInformes históricosSimplificación del modelo de datosModernización progresiva

Un camino estructurado desde los requisitos de informes hasta conclusiones de negocio fiables

5 etapas, cada una con una salida definida y un resultado del que depende la siguiente.

Desplácese para ver las 5 etapas

01 / 05

Evaluar

Identificar las decisiones que el negocio debe tomar, revisar los informes, cuadros de mando, modelos de planificación y hojas de cálculo en uso, evaluar las fuentes SAP y no SAP, las definiciones de KPI, la calidad de los datos, la conciliación y los accesos — para después nombrar las carencias críticas.

  • Identificar las decisiones de negocio y de dirección
  • Revisar informes, cuadros de mando, modelos de planificación y hojas de cálculo
  • Evaluar las fuentes de datos SAP y no SAP
  • Revisar las definiciones de KPI
  • Identificar las actividades manuales y de conciliación
  • Evaluar la calidad de los datos
  • Revisar los requisitos de seguridad y de acceso
  • Revisar la arquitectura analítica existente
  • Identificar las carencias críticas y las prioridades
02 / 05

Diseñar

Definir los perfiles y casos de uso de los informes, las definiciones de KPI y los modelos de datos; elegir las capacidades analíticas de SAP y el tipo de conexión para cada caso; establecer la planificación, la consolidación, la seguridad, la gobernanza y la propiedad detrás de entregas confirmadas.

  • Definir los perfiles y casos de uso de los informes
  • Establecer las definiciones de KPI
  • Definir los modelos de datos y los requisitos semánticos
  • Seleccionar las capacidades analíticas de SAP adecuadas
  • Definir los requisitos de conexión en vivo, replicada o importada
  • Establecer la arquitectura de planificación y consolidación
  • Definir la seguridad y los accesos
  • Establecer la gobernanza y la propiedad
  • Confirmar las entregas de implementación
03 / 05

Construir

Configurar las conexiones de datos, construir o ampliar los modelos, aplicar transformaciones y reglas de negocio; crear cuadros de mando, modelos de planificación, Group Reporting y analítica integrada — con los roles de seguridad y la propiedad documentados.

  • Configurar las conexiones de datos
  • Construir o ampliar los modelos de datos
  • Aplicar transformaciones y reglas de negocio
  • Crear cuadros de mando e historias
  • Construir los modelos de planificación
  • Configurar los flujos de trabajo y las acciones
  • Configurar los requisitos de Group Reporting
  • Desarrollar la analítica integrada
  • Preparar los roles de seguridad
  • Documentar los modelos, los informes y la propiedad
04 / 05

Validar y adoptar

Conciliar origen y destino, validar los cálculos de KPI, la lógica de planificación y las reglas de consolidación; probar los informes, el rendimiento y el acceso basado en roles; realizar las pruebas de aceptación y formar a consumidores, planificadores y administradores.

  • Conciliar los datos de origen y de destino
  • Validar los cálculos de KPI
  • Probar los informes y los cuadros de mando
  • Validar la lógica de planificación
  • Probar las reglas de consolidación
  • Realizar pruebas de rendimiento donde sea necesario
  • Validar el acceso basado en roles
  • Dar soporte a las pruebas de aceptación de usuario
  • Formar a consumidores de informes, planificadores y administradores
  • Preparar el despliegue en producción
05 / 05

Gobernar y mejorar

Monitorizar las cargas de datos y las conexiones, revisar el uso y retirar los informes redundantes, gestionar los cambios de KPI y la calidad de los datos, mantener los modelos de planificación, dar soporte a los ciclos de cierre y ajustar el rendimiento — manteniendo los cimientos listos para SAP Business AI.

  • Monitorizar las cargas de datos y las conexiones
  • Revisar el uso de los informes
  • Retirar los informes redundantes
  • Gestionar los cambios de KPI
  • Revisar la calidad de los datos
  • Mantener los modelos de planificación
  • Dar soporte a los ciclos de cierre y consolidación
  • Optimizar el rendimiento de los cuadros de mando
  • Gobernar la demanda de mejoras
  • Priorizar casos de uso adicionales
  • Pasar a AMS cuando sea necesario
  • Alinear la analítica con la preparación para SAP Business AI

Industrias

Manufactura

Analítica de producción, compras, inventario, calidad, mantenimiento, rendimiento de planta, costes e informes de gestión

Ver industria

Productos de consumo y gran consumo

Informes y planificación de demanda, ventas, distribución, precios, inventario, canales y rentabilidad

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Farmacéutica y ciencias de la vida

Analítica gobernada de manufactura, calidad, trazabilidad de lotes, informes sensibles al cumplimiento y rendimiento de la cadena de suministro

Ver industria

Química

Analítica de manufactura de procesos, materiales, calidad, rendimiento de producción, operaciones de planta, costes e información medioambiental

Ver industria

Servicios profesionales

Informes y planificación de rendimiento de proyectos, utilización, recursos, tiempos, facturación y rentabilidad

Ver industria

Ingeniería, construcción y proyectos

Analítica de costes de proyecto, ingresos, compras, materiales, subcontratistas, avance, flujo de caja y rendimiento de la cartera

Ver industria
Caso de éxito

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Preguntas frecuentes

Todo lo que hay entre un sistema de origen y una decisión: evaluación de la estrategia de datos y analítica, integración, modelado y gobernanza de datos, business intelligence, cuadros de mando e informes corporativos, planificación corporativa, presupuestación y previsión, consolidación financiera y Group Reporting, y modernización de un entorno SAP BW o analítico existente — junto con las definiciones de KPI, el modelo de seguridad y la propiedad que lo mantienen fiable.

La aplicación de analítica en la nube de SAP, que combina business intelligence, planificación corporativa y analítica predictiva en una sola herramienta: cuadros de mando e historias, presupuestos y previsiones basados en inductores con versiones, flujos de trabajo y aprobaciones, previsión predictiva y soporte colaborativo a la decisión — la planificación y los informes comparten los mismos modelos, de modo que una previsión y los datos reales con los que se compara no pueden separarse.

Los cimientos gobernados de datos y analítica de SAP. Reúne datos SAP y de terceros conservando el contexto de negocio — la semántica, las jerarquías y las relaciones que perdería un lago genérico — y los expone como productos de datos gestionados. Ese contexto es lo que hace defendible la analítica y de lo que dependen los casos de uso de SAP Business AI.

Se sitúan en capas distintas. SAP Datasphere integra, modela, gobierna y comparte los datos. SAP Business Data Cloud son los cimientos gobernados más amplios que conectan datos SAP y no SAP con su contexto de negocio y los convierten en productos de datos para analítica y AI. SAP Analytics Cloud es la capa de consumo — cuadros de mando, informes, planificación y predicción. La mayoría de los entornos usan los tres juntos; comprar solo la capa de consumo no resolverá un problema de modelado.

Sí — casi todos los requisitos de informes cruzan esa línea. Evaluamos cada fuente y elegimos acceso en vivo, replicación o federación según el caso, alineamos los datos maestros para que las entidades coincidan entre sistemas, y aplicamos transformaciones, reglas de negocio y controles de calidad de datos en la capa gobernada. Cuando la conectividad es el obstáculo, se aborda como trabajo de integración, y no se sortea dentro de un informe.

Sí — la planificación y el análisis financieros, la presupuestación, las previsiones continuas y basadas en inductores, y la planificación de ingresos, costes, plantilla, personal, ventas, cadena de suministro, capex y proyectos, construida con modelado de escenarios, gestión de versiones y análisis what-if, y ejecutada mediante calendarios de planificación, flujos de trabajo, entrada de datos, asignaciones, acciones de datos, multiacciones y aprobaciones, con informes de plan frente a real y previsión predictiva por encima.

Sí — y a menudo es el mejor primer proyecto. Revisamos lo que realmente se usa frente a lo que existe, retiramos los informes redundantes, corregimos las definiciones de KPI y su propiedad, ajustamos el rendimiento de los modelos y los cuadros de mando, cerramos las brechas de calidad de datos y de conciliación, y corregimos el acceso basado en roles. Buena parte de los “necesitamos una nueva plataforma de analítica” resulta ser un KPI sin responsable y un modelo lento.

Un inventario del entorno SAP BW y SAP BW/4HANA — objetos, flujos de datos, dependencias y uso real de consultas e informes — y después una decisión objeto por objeto: mantener, simplificar, consolidar o retirar. Lo que queda se moderniza hacia SAP Datasphere y SAP Business Data Cloud, normalmente mediante una arquitectura híbrida y la generación de productos de datos de BW en lugar de un único cutover, con pruebas de conciliación, migración de usuarios, retirada de los informes heredados y un modelo operativo de la analítica para gestionarlo después.

Sí. La analítica puede pasar a VISCAP AMS o permanecer con su equipo bajo un modelo de gobernanza que nosotros establecemos: monitorizar las cargas de datos y las conexiones, retirar los informes redundantes, gestionar los cambios de KPI y la calidad de los datos, mantener los modelos de planificación, dar soporte a los ciclos de cierre y consolidación, ajustar el rendimiento y priorizar nuevos casos de uso — incluyendo cuáles están listos para SAP Business AI y cuáles necesitan primero gobernanza.

Contáctenos

Hable con el equipo de datos y analítica de VISCAP sobre los informes de los que depende, los ciclos de planificación y cierre que hay detrás, y los cimientos de datos que hacen fiables a ambos.

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