Datos, informes y analítica

Introducción al servicio

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

Los problemas de informes casi nunca son problemas de cuadros de mando. Dos equipos citan cifras de ingresos distintas porque nunca se acordó la definición de ingreso y nadie es su responsable; el cierre se retrasa porque los números llegan en hojas de cálculo; una previsión se toma por una conjetura porque los datos que la sustentan 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 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, lo que debe obtener es una cifra en la que el negocio confía, 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

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 intenta tomar y trabajamos hacia atrás: los informes y cuadros de mando que realmente se usan, las hojas de cálculo que sostienen en silencio todo lo demás, las fuentes que hay detrás y las definiciones de KPI que nadie ha conciliado. El resultado es una arquitectura objetivo y una hoja de ruta ordenada por prioridad y no por herramienta.

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 relacionadas

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

SAP Business Data Cloud

Unos cimientos de datos y analítica gobernados que conectan datos SAP y de terceros conservando su contexto de negocio — la base de los productos de datos y de los casos de uso de analítica y 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 con el que se le juzga 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 — la capa que convierte tablas en bruto en datos de negocio que cualquiera en la organización 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 y 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 que un negocio ha ido construyendo durante años — en funcionamiento mientras se modernizan, en lugar de apagarlos y reconstruirlos de memoria.

Almacenamiento de datosInformes históricosSimplificación del modelo de datosModernización progresiva
Enfoque de entrega

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 necesita tomar, revisar los informes, cuadros de mando, modelos de planificación y hojas de cálculo en uso, y evaluar las fuentes SAP y no SAP, las definiciones de KPI, la calidad de los datos, la conciliación manual 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, acordar las definiciones de KPI y los modelos de datos, elegir las capacidades analíticas de SAP y el tipo de conexión para cada caso, y establecer después 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, y crear después los cuadros de mando, los modelos de planificación, el Group Reporting y la 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, y llevar después a los usuarios por 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

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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

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Ingeniería, construcción y proyectos

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

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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 la modernización de un entorno SAP BW o analítico existente — junto con las definiciones de KPI, el modelo de seguridad y la propiedad que después mantienen fiable el resultado.

La aplicación de analítica en la nube de SAP, que combina business intelligence, planificación corporativa y analítica predictiva en una sola herramienta. En la práctica eso significa 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 — con la planificación y los informes sobre los mismos modelos, de modo que una previsión y los datos reales con los que se compara no puedan 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 se pierden cuando las tablas se copian a 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 es donde los datos se integran, se modelan semánticamente, se gobiernan y se comparten. 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 los usan juntos; el error es comprar la capa de consumo y esperar que resuelva 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 en lugar de copiarlo todo por defecto, 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 el obstáculo es la propia conectividad, se aborda como trabajo de integración y no se sortea dentro de un informe.

Sí. Eso abarca 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 operativizada 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, racionalizamos y 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 de origen 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, revisar el uso de los informes y retirar lo redundante, 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 hoy, los ciclos de planificación y cierre que hay detrás, y los cimientos de datos necesarios para que ambos sean fiables.

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