• Inicio
  • Novedades
  • Academia SAP
  • FAQ
  • Blog
  • Contacto
S4PCADEMY_Logo
  • Inicio
  • Novedades
  • Academia SAP
  • FAQ
  • Blog
  • Contacto
Twitter Linkedin Instagram

S4PCADEMY_Logo
  • Inicio
  • Novedades
  • Academia SAP
  • FAQ
  • Blog
  • Contacto
Twitter Linkedin Instagram
#EnterpriseArchitecture  ·  SAP data and analytics  ·  sap data and analytics advisory methodology  ·  Technical Articles

Lanzamiento de la metodología de asesoramiento de datos y análisis de SAP

By s4pcademy 


Introducción

Hoy en día, las empresas de todas las industrias buscan oportunidades para utilizar los datos para mejorar las operaciones comerciales o proporcionar productos y servicios inteligentes a sus clientes. Aún así, el potencial de obtener valor de los datos sigue sin explotarse en gran medida, ya que las empresas luchan por seguir el ritmo de simplemente acceder, almacenar y armonizar los datos en entornos de datos complejos y no integrados. Muchos líderes empresariales y de TI buscan un enfoque estructurado repetible para diseñar y realizar rápidamente ideas basadas en datos.

Las aplicaciones comerciales de SAP crean gran parte de los datos transaccionales que nuestros clientes requieren para la creación de valor adicional. También, con el anuncio de SAP Dataspherey su ecosistema de datos abiertos, como la base tecnológica que permite una tejido de datos empresarialesSAP ha apuntalado su posición como proveedor líder de Soluciones de análisis y gestión de datos. Al observar los desafíos que enfrentan nuestros clientes en esta área, SAP ha reconocido la oportunidad de desarrollar una metodología para guiar a nuestros clientes en este proceso.

Por lo tanto, nos complace anunciar la primera versión del “Metodología de asesoramiento de datos y análisis de SAP» destinado para nuestros clientes/socios. El propósito es brindar orientación en el diseño y validación de arquitecturas de soluciones para innovaciones comerciales basadas en datos.

SAP%20Data%20and%20Analytics%20Advisory%20Metodología

Metodología de asesoramiento de datos y análisis de SAP

La metodología representa un enfoque de arquitectura basado en estándares TOGAF Método de desarrollo de arquitectura y está destinado a arquitectos de datos y empresas para ayudarlos a ejecutar su estrategia de datos.

El proceso estructurado va acompañado de un

  • modelo de referencia de dominio de datos proporcionar para establecer un entendimiento común de los datos de SAP,
  • una capacidad de datos y análisis modelo para soportar mejor la definición de la arquitectura y
  • Datos a valor patrones de casos de uso y relacionado arquitecturas de referencia para acelerar el desarrollo de la arquitectura de la solución.

La metodología también considera el impacto organizacional que podrían tener las nuevas capacidades y soluciones de datos y análisis y cómo se deben adaptar los procesos de gobierno. Finalmente, admite un ecosistema de datos abiertos que consiste en productos de software de terceros relacionados de hiperescaladores o socios de SAP.

La «Metodología de asesoramiento de datos y análisis de SAP» complementa las metodologías de SAP ya existentes para la empresa inteligente y sostenible:

SAP%20metodologías%20para%20la%20empresa%20inteligente%2C%20sostenible%20

Metodologías SAP para la empresa inteligente y sostenible

Las tres metodologías tienen como objetivo apoyar a nuestros clientes y socios y se proporcionan de forma gratuita. Siguen un enfoque estructurado y paso a paso para analizar los requisitos y seleccionar las soluciones adecuadas basadas en las mejores prácticas bien establecidas y documentadas.

El „Producto de datos“ como componente básico de la arquitectura

El desarrollo de datos a valor Las soluciones se basan en un marco común de bloques de construcción de arquitectura que guía la definición de arquitecturas de datos personalizadas.

Common%20framework%20of%20building%20blocks%20for%20the%20composition%20of%20data%20architecture

Marco común de bloques de construcción para la composición de la arquitectura de datos

En el centro de este marco hay un “Producto de datos”, un conjunto de datos controlado proporcionado por un dominio de datos que se compone de datos, metadatos y API estándar para acceder a él. Cualquier escenario de negocios de datos a valor se basa en este concepto fundamental para proporcionar los datos correctos en la calidad y el formato correctos, fácilmente accesibles para los consumidores de datos.

Los casos de uso de clientes que se centran en estos escenarios de aprovisionamiento de datos se denominan “Casos de uso técnico” mientras que aquellos que se enfocan en crear valor a partir de los datos se conocen como “Casos de uso empresarial”. La metodología está proporcionando patrones de casos de uso que se organizan en categorías que comparten patrones de arquitectura o capacidades técnicas.

Resumen%20de%20uso%20caso%20categorías%20y%20patrones%20para%20datos%20y%20análisis

Descripción general de las categorías y patrones de casos de uso para datos y análisis

Los patrones de casos de uso se asignan a Arquitectura de referencias que ayudan a desarrollar la arquitectura de solución correcta más rápido. El siguiente ejemplo representa un Arquitectura de referencia basada en SAP BTP Para el patrón de casos de uso «Aplicaciones analíticas».

BTP%20referencia%20arquitectura%20para%20aplicación%20analítica

Arquitectura de referencia BTP para aplicaciones analíticas

Descripción general de las fases de desarrollo de la arquitectura

Nuestra nueva metodología proporciona un proceso estructurado para desarrollar una arquitectura de solución personalizada para resultados comerciales basados ​​en datos y se compone de cuatro fases principales:

Metodología de asesoramiento de datos y análisis

En Fase I se definen los objetivos y el alcance de la investigación y se analiza la situación actual para identificar oportunidades de mejora o potencial de mejora.

Las Fases II y III se ejecutan para cada resultado comercial que describe el resultado medible. Fase II se enfoca en analizar los casos de uso relacionados con el resultado comercial y definir los requisitos para el producto de datos y la arquitectura de la solución.

En Fase III, los requisitos de la solución consolidada se asignan a las capacidades técnicas proporcionadas por el modelo de capacidad de análisis y datos y se alinean con las posibles soluciones de software. Además, las categorías y patrones de casos de uso deben revisarse para verificar si las arquitecturas de referencia relacionadas, especialmente las arquitecturas de referencia de SAP BTP, se ajustan. Los resultados de estas actividades podrían ser opciones de arquitectura que necesitan ser valoradas y evaluadas. La opción de arquitectura preferida sin duda podría validarse mediante una prueba de concepto para garantizar la viabilidad.

Finalmente, Fase IV se ocupa del impacto en las habilidades organizacionales y los procesos de gobierno de datos que podrían verse afectados. En un último paso, se crea un cronograma para la implementación de la arquitectura objetivo y los cambios organizacionales en forma de hoja de ruta (cronograma de alto nivel) o un plan de proyecto detallado.

La metodología es bastante completa y necesita ser adaptado al alcance de la investigacion Por ejemplo, si los resultados comerciales son claros, el enfoque debe estar en las Fases II y III, mientras que no es necesario un análisis adicional descrito en la Fase I. Por otro lado, si el enfoque está en la ejecución de una estrategia de datos que abarca un gran panorama de datos y varias áreas funcionales, entonces las Fases I y IV deben gestionarse de manera integral. Además, el adoptador de la metodología puede adaptar el enfoque para que se ajuste a la metodología de proyecto preferida (ágil frente a clásica).

Que sigue

En caso de que esté interesado, comuníquese con data-analytics-methodology@sap.com para ser invitado a nuestro espacio de trabajo de SAP Build Work Zone para obtener acceso a la presentación y otros activos como plantillas.

Además Alejandro Bange y yo también presentaremos en el próximo Días tecnológicos del grupo de usuarios de habla alemana (DSAG) en el 23 de partido sobre el Metodología de asesoramiento de datos y análisis de SAP. En caso de que esté interesado, está invitado a unirse a nuestra sesión. V078



Source link


AnálisisasesoramientodatosLanzamientoMetodologíaSAP

Artículos relacionados


cloud  ·  on-premise  ·  Product Information  ·  s/4hana
Cliente empresarial SAP 8.00 | Blogs de SAP
SAP Profitability and Performance Management  ·  Technical Articles
SAP Profitability and Performance Management 3.0: ¿Qué hay dentro de Visual Modeler SP21? Nota de SAP 3278816
deployment  ·  Technical Articles
Implementación de aplicaciones SAP Build en SAP BTP Kyma Runtime

Deja tu comentario Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

*

*

SAP Warehouse Robotics: Guía de integración para Geek+ RMS
Previo
Precios de promoción omnicanal de SAP: habilite el procesamiento de salida con SAP Cloud Integration
Siguiente

Madrid

Calle Eloy Gonzalo, 27
Madrid, Madrid.
Código Postal 28010

México

Paseo de la Reforma 26
Colonia Juárez,  Cuauhtémoc
Ciudad de México 06600

Costa Rica

Real Cariari
Autopista General Cañas, 
San José, SJ 40104

Perú

Av. Jorge Basadre 349
San Isidro
Lima, LIM 15073

Twitter Linkedin Instagram
Copyright 2022 | All Right Reserved.
Cookies Para que este sitio funcione adecuadamente, a veces instalamos en los dispositivos de los usuarios pequeños ficheros de datos, conocidos como cookies. La mayoría de los grandes sitios web también lo hacen.
Aceptar
Cambiar ajustes
Configuración de Cookie Box
Configuración de Cookie Box

Ajustes de privacidad

Decida qué cookies quiere permitir. Puede cambiar estos ajustes en cualquier momento. Sin embargo, esto puede hacer que algunas funciones dejen de estar disponibles. Para obtener información sobre eliminar las cookies, por favor consulte la función de ayuda de su navegador. Aprenda más sobre las cookies que usamos.

Con el deslizador, puede habilitar o deshabilitar los diferentes tipos de cookies:

  • Bloquear todas
  • Essentials
  • Funcionalidad
  • Análisis
  • Publicidad

Este sitio web hará:

Este sitio web no:

  • Esencial: recuerde su configuración de permiso de cookie
  • Esencial: Permitir cookies de sesión
  • Esencial: Reúna la información que ingresa en un formulario de contacto, boletín informativo y otros formularios en todas las páginas
  • Esencial: haga un seguimiento de lo que ingresa en un carrito de compras
  • Esencial: autentica que has iniciado sesión en tu cuenta de usuario
  • Esencial: recuerda la versión de idioma que seleccionaste
  • Functionality: Remember social media settings
  • Functionality: Remember selected region and country
  • Analytics: Keep track of your visited pages and interaction taken
  • Analytics: Keep track about your location and region based on your IP number
  • Analytics: Keep track of the time spent on each page
  • Analytics: Increase the data quality of the statistics functions
  • Advertising: Tailor information and advertising to your interests based on e.g. the content you have visited before. (Currently we do not use targeting or targeting cookies.
  • Advertising: Gather personally identifiable information such as name and location
  • Recuerde sus detalles de inicio de sesión
  • Esencial: recuerde su configuración de permiso de cookie
  • Esencial: Permitir cookies de sesión
  • Esencial: Reúna la información que ingresa en un formulario de contacto, boletín informativo y otros formularios en todas las páginas
  • Esencial: haga un seguimiento de lo que ingresa en un carrito de compras
  • Esencial: autentica que has iniciado sesión en tu cuenta de usuario
  • Esencial: recuerda la versión de idioma que seleccionaste
  • Functionality: Remember social media settings
  • Functionality: Remember selected region and country
  • Analytics: Keep track of your visited pages and interaction taken
  • Analytics: Keep track about your location and region based on your IP number
  • Analytics: Keep track of the time spent on each page
  • Analytics: Increase the data quality of the statistics functions
  • Advertising: Tailor information and advertising to your interests based on e.g. the content you have visited before. (Currently we do not use targeting or targeting cookies.
  • Advertising: Gather personally identifiable information such as name and location
Guardar y cerrar