La democratización de los datos significa asegurarse de que todos los miembros de la organización, independientemente de sus conocimientos técnicos, puedan trabajar cómodamente con los datos. Consiste en capacitar a las personas de diferentes funciones y departamentos para que accedan a los datos, los analicen y los utilicen con fines decisorios y, como resultado, construyan una experiencia de cliente impulsada por los datos. 

Los aspectos clave de la democratización de los datos incluyen: 

• Accesibilidad de los datos: La democratización de los datos tiene como objetivo que los usuarios puedan acceder fácilmente a los datos relevantes. Esto implica proporcionar interfaces fáciles de usar, herramientas de autoservicio y mecanismos seguros de acceso a los datos. Los usuarios deberían poder recuperar los datos sin depender de equipos de TI ni de conocimientos técnicos especializados. 
• Alfabetización y capacitación en materia de datos: Para hacer posible una democratización de los datos, las organizaciones deben capacitar a los usuarios sobre cómo trabajar con los datos de forma eficaz. Los programas de capacitación pueden abarcar el análisis de datos, la visualización, la interpretación y los principios básicos de la gobernanza de datos. 
• Autoanálisis: Las herramientas y plataformas de autoanálisis permiten a los usuarios realizar análisis de datos, crear informes y generar perspectivas de forma independiente, sin depender en gran medida de TI o de expertos en datos. Estas herramientas proporcionan interfaces intuitivas, funciones de arrastrar y soltar, y plantillas preconstruidas para simplificar la exploración y el análisis de los datos. 
• Gobernanza y seguridad de los datos: La democratización de los datos debe implementarse junto con medidas adecuadas de gobernanza y seguridad de los datos. Las organizaciones necesitan establecer políticas, directrices y controles para garantizar la privacidad y seguridad de los datos, así como su cumplimiento. Para ello hay que definir controles de acceso, la clasificación de datos y mecanismos de supervisión para salvaguardar la información sensible. 
• Colaboración e intercambio de datos: La democratización de los datos fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos sobre los datos entre los usuarios. Las plataformas de colaboración y las herramientas de visualización de datos permiten a los usuarios compartir los resultados de los análisis, los informes y paneles de control con sus compañeros, fomentando el intercambio de conocimientos y la toma de decisiones informadas en toda la organización. 
• Cambio cultural: La democratización de los datos hace necesario un cambio cultural hacia una mentalidad basada en los datos. Las organizaciones deben fomentar una cultura que valore los datos, promueva la alfabetización informática y anime a los empleados a tomar sus decisiones basándose en los datos y no en la intuición o los prejuicios personales. 

Los beneficios de la democratización de los datos son una toma de decisiones más rápida, una mayor innovación, un aumento de la productividad y una mejor alineación entre los objetivos empresariales y las perspectivas de los datos. No obstante, es importante encontrar un equilibrio entre la accesibilidad y la seguridad de los datos.  

La malla de datos es un concepto y un enfoque arquitectónico relativamente nuevo para gestionar y escalar datos en organizaciones grandes y complejas. Fue introducido por Zhamak Dehghani, arquitecta de datos y software de ThoughtWorks, en un artículo de 2020 titulado “How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh”. 

La idea fundamental de la malla de datos es tratar los datos como un producto y aplicar los principios del diseño basado en el dominio y la descentralización a la gestión de datos. Su objetivo es hacer frente a algunos de los retos y limitaciones asociados a las arquitecturas de datos monolíticas tradicionales, como los grandes lagos o almacenes de datos centralizados. Estos son algunos conceptos clave de la malla de datos: 

1.  Propiedad del dominio: En una malla de datos, los datos se tratan como un producto específico del dominio. Cada dominio o unidad de negocio se hace cargo de sus propios datos, incluyendo su calidad, accesibilidad y gestión.

2.  Propiedad descentralizada de los datos: En lugar de tener un único equipo central de datos responsable de todos los datos, una malla de datos aboga por la propiedad descentralizada de los datos. Los equipos multidisciplinares de los distintos ámbitos son responsables de sus propias canalizaciones de datos, de la calidad de los datos y de compartirlos.

3.  Equipos de productos de datos: Cada dominio forma su propio equipo de productos de datos, que incluye ingenieros de datos, científicos de datos, expertos de dominio y otras funciones relevantes. Estos equipos son responsables del ciclo de vida integral de sus productos de datos.

4.  Datos como servicio:Los productos de datos se tratan como servicios, disponibles para su consumo por otras partes de la organización. Estos servicios proporcionan interfaces y APIs estandarizadas para acceder a los datos y utilizarlos.

5.  Arquitectura de malla de datos: Una arquitectura de malla de datos implica dividir el tratamiento de los datos en unidades más pequeñas y manejables llamadas dominios de datos. Cada dominio de datos es responsable de su propio tratamiento, almacenamiento y servicio de datos. La arquitectura es compatible con un enfoque distribuido, escalable y modular de la gestión de datos.

6.  Principios de la malla de datos: Los principios de la malla de datos incluyen la autonomía (cada dominio tiene control sobre sus datos), los datos como producto (los datos se tratan con el mismo cuidado que los productos de software) y la federación (los datos se comparten y consumen entre dominios).

7.  Plataforma de datos: Una malla de datos incluye una plataforma de datos que proporciona herramientas, servicios e infraestructura para gestionar productos de datos, garantizar la calidad de los datos y permitir su descubrimiento y consumo.

El objetivo de la malla de datos es permitir que las organizaciones amplíen sus esfuerzos en materia de datos de forma más eficaz, distribuyendo la propiedad de los datos, mejorando su calidad y facilitando la colaboración entre equipos multifuncionales. Es importante tener en cuenta que la implementación de un enfoque de malla de datos requiere cambios organizativos y culturales significativos, así como la adopción de tecnologías y prácticas adecuadas para respaldar la gestión de datos basada en dominios. 

El Near Zero Downtime se refiere al objetivo de lograr una interrupción mínima o insignificante de las operaciones empresariales durante el mantenimiento del sistema, las actualizaciones u otras actividades. Su objetivo es minimizar o eliminar la necesidad de tiempos de inactividad planificados del sistema, permitiendo a las organizaciones mantener una disponibilidad continua y un servicio ininterrumpido a sus usuarios. 

Es importante señalar que conseguir un tiempo de inactividad casi nulo requiere una planificación cuidadosa, pruebas exhaustivas y una infraestructura robusta. Las organizaciones deben tener en cuenta sus requisitos específicos, la arquitectura del sistema y las prioridades empresariales a la hora de implementar estrategias para minimizar el tiempo de inactividad de los sistemas SAP. La supervisión periódica del sistema, el ajuste del rendimiento y el mantenimiento proactivo desempeñan papeles cruciales para mantener una disponibilidad continua y proporcionar una experiencia de usuario sin problemas. 

Aquí puedes leer una historia de éxito de un cliente sobre la migración de dos sistemas ERP excepcionalmente grandes con sólo 14 horas de inactividad. 

La agilidad empresarial se refiere a la capacidad de una empresa para adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, responder a las oportunidades emergentes y superar los desafíos con rapidez y eficacia.

Implica crear procesos empresariales flexibles, fomentar una cultura de la innovación y permitir que los equipos tomen decisiones rápidas y informadas. La agilidad empresarial es fundamental para mantener una ventaja competitiva en sectores dinámicos.

Elementos centrales de la agilidad empresarial:

• Estrategia de adaptación: la agilidad empresarial requiere un enfoque adaptativo del desarrollo de estrategias. Las empresas deben revisar y ajustar periódicamente sus objetivos y prioridades estratégicos en función de las tendencias del mercado, las opiniones de los clientes y las métricas de rendimiento internas.
• Flexibilidad organizativa: la agilidad implica romper los silos dentro de la empresa y promover la colaboración interfuncional. Esta estructura permite a las empresas reasignar recursos rápidamente y responder a los cambios sin interrupciones significativas.
• Equipos capacitados: descentralizar la toma de decisiones y capacitar a los equipos para que se hagan cargo de sus proyectos es esencial para la agilidad. Este enfoque reduce los cuellos de botella, acelera los tiempos de respuesta y potencia la innovación.
• Enfoque centrado en el cliente: una empresa ágil mantiene un fuerte enfoque en las necesidades del cliente. Al recopilar y analizar las opiniones de los clientes, las empresas pueden adaptar sus productos y servicios a la evolución de la demanda del mercado.
• Mejora continua: la agilidad implica adoptar una mentalidad de mejora continua. Esto significa aplicar procesos iterativos, revisar periódicamente el rendimiento y utilizar la información para perfeccionar las estrategias y las operaciones.

Una empresa ágil puede adaptarse a los cambios con rapidez, aprovechar nuevas oportunidades y mitigar los riesgos con mayor eficacia. La agilidad empresarial también mejora la resiliencia, ya que permite a las empresas mantener la productividad y la calidad del servicio durante las interrupciones.

En última instancia, la agilidad contribuye al crecimiento sostenible, la mejora de la satisfacción del cliente y una posición más fuerte en el mercado.

La agilidad empresarial basada en datos es la capacidad de una empresa para adaptarse rápidamente a los cambios utilizando la información que proporcionan los datos. Implica el uso de análisis de datos avanzados para fundamentar la toma de decisiones, agilizar las operaciones y mejorar la capacidad de responder a las oportunidades y retos del mercado.

Por qué es importante la agilidad empresarial basada en datos:

1. Toma de decisiones en tiempo real: el acceso a los datos en tiempo real permite a las empresas tomar decisiones informadas con rapidez. Esto es especialmente valioso en entornos dinámicos en los que una respuesta rápida puede suponer una ventaja competitiva.
2. Gestión proactiva del riesgo: el análisis predictivo permite a las empresas anticipar tendencias e identificar riesgos antes de que se conviertan en problemas. Este enfoque proactivo favorece una mejor planificación y mitigación de riesgos.
3. Mejora de la experiencia del cliente: al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, las empresas pueden perfeccionar los productos, adaptar los servicios y aplicar estrategias de marketing específicas, lo que mejora la satisfacción general del cliente.
4. Eficacia operativa: la información basada en datos ayuda a identificar las ineficiencias de los procesos y a optimizar los flujos de trabajo. Esto hace que se reduzcan los costos, aumente la productividad y se optimicen las operaciones empresariales.
5. Fomentar la innovación: analizar los datos del mercado y las métricas de rendimiento ayuda a las empresas a identificar oportunidades de innovación, adaptar sus ofertas y mantener una ventaja competitiva.

Cómo lograr la agilidad empresarial basada en datos:

• Invierte en herramientas de análisis de datos: utiliza herramientas que ofrezcan análisis predictivos, visualización de datos e informes en tiempo real para obtener información práctica.
• Fomenta una cultura basada en datos: anima a los equipos a basar sus decisiones en datos e integrar el análisis de datos en sus operaciones diarias e ofrece capacitación para aumentar los conocimientos sobre los datos.
• Garantiza la accesibilidad de los datos: Implementa sistemas que permitan a las partes interesadas acceder a los datos y analizarlos de forma independiente, lo que reduce la dependencia de los equipos de TI y mejora la agilidad.

Al integrar los datos en los procesos de toma de decisiones, las empresas pueden aumentar su agilidad, mejorar su resiliencia e impulsar el crecimiento a largo plazo.

La agilidad basada en datos también favorece una cultura de mejora continua, ya que ayuda a los equipos a responder eficazmente a las necesidades cambiantes de la empresa.

Una huella de datos se refiere al volumen total de datos almacenados, procesados y gestionados a través de los sistemas de TI de una empresa. En entornos SAP, la huella de datos incluye datos de transacción, datos maestros, registros históricos y registros archivados.

La gestión de la huella de datos es esencial para mantener el rendimiento del sistema, reducir costos y garantizar transformaciones más fluidas del sistema. Una huella de datos desmedida puede provocar tiempos de migración más largos, mayores requisitos de infraestructura y un mayor riesgo de errores en el sistema.

SNP ayuda a sus clientes a evaluar y reducir su huella de datos mediante el archivado activo, el desmantelamiento de sistemas heredados y la transformación selectiva de datos.

Por qué es importante reducir la huella de datos:

• Rendimiento del sistema: los sistemas más ágiles procesan los datos con mayor rapidez y confiabilidad, lo que mejora la experiencia del usuario y la elaboración de informes.
• Ahorro de costos: la reducción de la huella de datos disminuye los costos de almacenamiento, mantenimiento y licencias.
• Migración simplificada: los volúmenes de datos más pequeños son más fáciles de mover y validar durante los proyectos de transformación.
• Mejora el cumplimiento: reducir los datos redundantes u obsoletos ayuda a las empresas a cumplir la normativa sobre protección de datos.
• Mejora la toma de decisiones: los entornos de datos optimizados mejoran la visibilidad y permiten realizar análisis más precisos.

Antes de trasladarse a SAP S/4HANA, muchas empresas optan por reducir su huella de datos como paso preparatorio. Esto acelera el proceso de migración y permite un sistema destino más limpio y eficiente.

SNP proporciona herramientas y metodologías para analizar, clasificar y reducir los volúmenes de datos. Esto garantiza una migración más rápida, menores costos del sistema y un mejor rendimiento tras la puesta en marcha.  

Enterprise Data Management (EDM) o la gestión de datos empresariales es un enfoque integral para gobernar y mantener los datos de una empresa en todos los sistemas y departamentos. Garantiza que los datos sean precisos, seguros y sean accesibles para su uso operativo y estratégico.

EDM es fundamental en entornos de TI complejos y globales en los que los datos fluyen entre múltiples sistemas y unidades de negocio.

SNP apoya la gestión de datos empresariales al permitir una transformación de datos selectiva, controlada y trazable durante las migraciones y consolidaciones de sistemas.

Elementos clave de la gestión de datos empresariales:

• Integración de datos: unifica los datos de diversas fuentes en formatos coherentes para mejorar su uso y visibilidad.
• Aseguramiento de calidad de los datos: garantiza que la información sea exacta, completa y actualizada, lo que reduce los errores operativos y las incoherencias en los informes.
• Seguridad y cumplimiento normativo: aplica políticas de gobernanza de datos para proteger la información sensible y cumplir los requisitos normativos.
• Control del ciclo de vida: gestiona el flujo de datos desde su creación hasta su eliminación, incluidas las políticas de archivo y conservación.
• Alineación empresarial: alinea la arquitectura de datos con los objetivos empresariales estratégicos para apoyar el crecimiento, la eficiencia y la innovación.

EDM proporciona la base para la transformación digital. Sin unas prácticas sólidas de gestión de datos, los proyectos de transformación se enfrentan a mayores riesgos, plazos más largos y un menor rendimiento de la inversión.

Con las soluciones de SNP, las empresas pueden centralizar sus actividades de gestión de datos manteniendo la flexibilidad en entornos descentralizados. Esto mejora la confiabilidad del sistema, reduce la corrección manual de datos y garantiza que los proyectos de transformación se basen en datos precisos y bien gestionados.