De un vistazo
Sin la combinación de tecnologías de big data y un sistema ERP moderno, grandes cantidades de datos quedan sin utilizar. Las herramientas de big data son potentes a la hora de reconocer patrones en enormes flujos de datos no estructurados, pero no proporcionan información detallada procesable a los usuarios. Un sistema ERP, por otra parte, centraliza los procesos empresariales, evalúa los datos estructurados y los sitúa en un contexto específico, pero no está diseñado para todo el volumen de datos en bruto. Sólo la colaboración específica de ambas tecnologías permite gestionar los aluviones de datos, generar ratios transparentes y controlar proactivamente los procesos de trabajo.
Según un estudio de Bitkom Research, hasta ahora el 60% de las empresas alemanas han aprovechado poco o nada el potencial de sus datos (hasta junio de 2024). Un gran error, porque sólo quienes sepan analizar y utilizar los datos recopilados seguirán siendo competitivos.
La mayoría de las empresas son conscientes de que el tratamiento eficaz de los datos pronto será esencial para su supervivencia. Sin embargo, muchas no saben qué aplicaciones pueden utilizar para aprovechar realmente el enorme volumen de datos no estructurados. Ciertamente, un sistema ERP no está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos en bruto. E incluso con una potente herramienta de big data por sí sola, no hay grandes éxitos que celebrar.
En este artículo, te revelamos cómo puedes conseguir aún un aprovechamiento óptimo de tus datos con soluciones de big data y ERP.
¿Qué pueden hacer y qué no pueden hacer las herramientas de big data?
Los big data son una enorme cantidad de datos en bruto semiestructurados o no estructurados que se generan en gran variedad y a un ritmo rápido. La mera recopilación y almacenamiento de estos enormes conjuntos de datos no añade valor a las empresas. Al contrario: ralentiza los procesos, consume un tiempo valioso y cuesta dinero.
Se necesitan aplicaciones especializadas de big data para que puedas generar valor a partir de los volúmenes de datos recogidos. A diferencia del software de procesamiento de datos convencional, estas aplicaciones pueden capturar, procesar y analizar datos complejos en entornos de alta velocidad.
Sin embargo, las aplicaciones de big data no analizan el flujo de datos resultante hasta el más mínimo detalle. En su lugar, buscan patrones y acontecimientos llamativos para proporcionar información relevante para la toma de decisiones. Aquí no es decisiva la calidad de los paquetes de datos individuales, sino la visión de conjunto.
Por tanto, las herramientas dedicadas a los big data son ideales para reconocer regularidades o repeticiones en grandes flujos de datos. Sin embargo, no pueden vincular los datos a casos de uso práctico y no pueden proporcionar a los usuarios información detallada. La interpretación debe realizarse en otro lugar: en el sistema ERP.
Puntos fuertes y débiles de las herramientas de big data de un vistazo:
- Análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados
- Busca patrones y anomalías
- No hay evaluación detallada de los datos
- Sin interpretación de valor añadido para el usuario
¿Qué pueden hacer y qué no pueden hacer los sistemas ERP?
Desde hace décadas, el sistema ERP constituye la columna vertebral central de datos de una empresa. La información de las distintas áreas empresariales converge en el software y está disponible allí en una base de datos central. Por tanto, con un sistema ERP, las empresas no sólo pueden controlar todos los procesos empresariales. También les permite procesar datos de toda la empresa en una vista centralizada.
Un sistema ERP inteligente permite cualificar los datos y extraer conclusiones oportunas de grandes conjuntos de datos. Esto se consigue mediante la automatización, los análisis en tiempo real y el aprendizaje automático, entre otras cosas. A partir de los análisis detallados de los datos, el software puede utilizarse para crear informes empresariales informativos para los jefes de equipo, directivos y responsables de la toma de decisiones.
Sin embargo, utilizar sólo el software ERP como herramienta de big data no es una opción. Los sistemas ERP están diseñados para gestionar sólo una cantidad limitada de datos de alta calidad. Supervisar y analizar flujos de datos extremadamente extensos, complejos y volátiles en tiempo real no es una de sus tareas tradicionales.
En principio, muchos sistemas ERP también son capaces de procesar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados. Al fin y al cabo, las grandes empresas en particular producen cantidades considerables de datos en su actividad diaria, que a su vez fluyen juntos en el software ERP. Sin embargo, por las dos razones siguientes, un sistema ERP no puede manejar big data por sí solo:
Límite de capacidad
No se debe permitir que los macrodatos entren en el sistema ERP sin filtrar. El software no es capaz de generar capacidad suficiente para volúmenes de datos tan grandes. Más pronto que tarde, llegaría un punto en el que el rendimiento del software se resentiría y el sistema se volvería cada vez más inestable debido a las ralentizaciones. Por tanto, los proyectos de big data requieren herramientas mucho más potentes, dotadas de la capacidad informática adecuada.
Otros objetivos
Un sistema ERP adopta un enfoque diferente al de una aplicación de big data. Mientras que el big data consiste principalmente en el reconocimiento de patrones, una solución ERP transforma los datos de la empresa en ratios significativos para los usuarios. ratios significativos. Para ello, el ERP utiliza algoritmos que analizan los datos cualitativamente. Utilizar los mismos algoritmos en el contexto del big data requeriría una cantidad extrema de potencia de cálculo.
Puntos fuertes y débiles de los sistemas ERP de un vistazo:
- Almacenamiento y tratamiento centralizados de los datos de la empresa
- Calificación e interpretación de los datos
- Capacidad insuficiente para volúmenes de datos extremadamente grandes
- No es posible el análisis masivo de datos no estructurados ni filtrados
Big data y ERP: la combinación marca la diferencia
Tanto las herramientas de big data como los sistemas ERP tienen puntos fuertes y débiles en los escenarios de big data. Por eso, para sacar el máximo partido a la utilización de los datos, se suele utilizar
Mientras que una herramienta de big data se encarga de controlar y analizar el flujo de datos, un sistema ERP pone la información en un contexto práctico. El intercambio de datos es limitado, pero centrado. Aunque un sistema ERP no pueda analizar por sí solo grandes colecciones de datos, sigue siendo extremadamente útil para las evaluaciones de big data:
- El sistema ERP se hace cargo de la interpretación de los datos y aporta así un valor añadido esencial. Al canalizar los datos de análisis extraídos en la dirección correcta, puedes relacionar tus conclusiones directamente con la práctica y aplicarlas en consecuencia.
- Puede contextualizar los datos maestros existentes con los datos del análisis y sacar conclusiones que desencadenen reacciones automatizadas.
- Puede reconocer los problemas a tiempo y de forma fiable. Por ejemplo, si los datos de supervisión de tus máquinas se desvían de la norma, tu sistema ERP puede notificártelo.
¿Y cómo se ve esto en la práctica?
Tomemos el Internet de las Cosas (IoT): con cada máquina, cada componente y cada sensor, se añaden más y más datos a las organizaciones de producción automatizada, hasta que finalmente nadie puede hacer frente a la avalancha de información y la enorme cantidad de datos desafía el análisis.
La solución ERP del futuro tiene una tarea que una arquitectura IoT por sí sola no puede cumplir: Pasará de ser un módulo de control a un centro de datos que permita a los responsables de la toma de decisiones controlar y analizar el área de producción . En este contexto, es importante que el software ERP no reciba datos en bruto, sino sólo información que requiera una reacción o interpretación.
Mientras que el big data consiste principalmente en el reconocimiento de patrones, una solución ERP transforma los datos de la empresa en ratios significativos para los usuarios.
Un ejemplo concreto de la producción ilustra la interacción:
Imaginemos que una empresa tiene un gran parque de máquinas. En conjunto, las máquinas están equipadas con miles de sensores que transmiten constantemente datos medioambientales y de funcionamiento.
Las herramientas de análisis puro son capaces de analizar el flujo de datos resultante y escanearlo en busca de patrones que indiquen fallos inminentes. Pero incluso en caso de impacto, el software sólo conoce el ID de la máquina afectada y el patrón de fallo. Sin embargo, esto es de poca ayuda para los empleados responsables. Necesitas información adicional como
- Denominación y tipo de máquina
- Ubicación
- Calendario de mantenimiento
- Técnicos de servicio disponibles
- Órdenes de fabricación afectadas
En otras palabras, mientras los eventos del flujo de datos no estén vinculados a datos maestros o de pedido, no podrás determinar una respuesta adecuada.
Aquí es donde entra en juego la solución ERP:
No recibe todos los datos de medición del sensor de temperatura de la máquina A. Sólo recibe una alerta si la temperatura, en combinación con otros datos del sensor, se desvía significativamente del patrón mostrado por máquinas idénticas en condiciones normales. En este caso, es tarea del sistema ERP proporcionar a los empleados responsables toda la información adicional, por ejemplo
- ¿Qué tipo de máquina es?
- ¿Dónde se encuentra la máquina A?
- ¿Qué técnicos de mantenimiento son responsables de la máquina A?
- ¿Qué medidas son necesarias para evitar más problemas?
Sólo cuando se disponga de esta información detallada, los responsables podrán iniciar otras medidas.
Conclusión: los sistemas ERP seguirán creando valor añadido en el futuro
Las soluciones ERP ya no pueden jugar todos sus puntos fuertes en los proyectos de big data. Sin embargo, cada vez asumen un papel más importante en las empresas: se alejan del núcleo central de datos y se acercan a la cabina de información. Reducen la enorme complejidad de los entornos de producción totalmente automatizados a un nivel comprensible, enriquecen los análisis de big data con la información contextual necesaria y centran la atención de tus empleados en lo esencial.
En la era de la digitalización, un sistema ERP moderno es la clave para una mayor eficacia y rentabilidad. Te ayuda a tomar las decisiones correctas, optimizar de forma sostenible tu creación de valor y obtener la ventaja competitiva necesaria. De este modo, puedes ampliar continuamente tu ventaja sobre la competencia y mantenerte preparado para el futuro.
