{"id":111287,"date":"2024-08-08T13:15:55","date_gmt":"2024-08-08T11:15:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/blog\/big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang\/"},"modified":"2026-01-19T14:14:10","modified_gmt":"2026-01-19T13:14:10","slug":"big-data-y-erp-que-es-la-conexion","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/conocimiento\/tecnologia_erp\/blog-big-data-y-erp-que-es-la-conexion\/","title":{"rendered":"Big data y ERP: C\u00f3mo sacar el m\u00e1ximo partido a tus datos"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan un <a href=\"https:\/\/www.bitkom.org\/Presse\/Presseinformation\/Datenoekonomie-Deutschland-2024\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">estudio de Bitkom Research<\/a>, 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 s\u00f3lo quienes sepan analizar y utilizar los datos recopilados seguir\u00e1n siendo competitivos.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de las empresas son conscientes de que el tratamiento eficaz de los datos pronto ser\u00e1 esencial para su supervivencia. Sin embargo, muchas no saben <strong>qu\u00e9 aplicaciones pueden utilizar para<\/strong> aprovechar realmente el enorme volumen de datos no estructurados. Ciertamente, un sistema ERP no est\u00e1 dise\u00f1ado para manejar grandes vol\u00famenes de datos en bruto. E incluso con una potente herramienta de big data por s\u00ed sola, no hay grandes \u00e9xitos que celebrar.<br\/>En este art\u00edculo, te revelamos c\u00f3mo puedes conseguir a\u00fan <strong>un aprovechamiento \u00f3ptimo de tus datos<\/strong> con soluciones de big data y ERP.   <\/p>\n\t\t<div data-elementor-type=\"section\" data-elementor-id=\"113484\" class=\"elementor elementor-113484 elementor-23433\" wpc-filter-elementor-widget=\"1\" data-elementor-post-type=\"elementor_library\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f7ddec e-ecs-flex e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"7f7ddec\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;ecs_container_type&quot;:&quot;flex&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00fb37a elementor-grid-1 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-widget elementor-widget-loop-grid\" data-id=\"00fb37a\" 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no pueden hacer las herramientas de big data?<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los big data son una <strong>enorme cantidad de datos en bruto semiestructurados o no estructurados<\/strong> que se generan en gran variedad y a un ritmo r\u00e1pido. La mera recopilaci\u00f3n y almacenamiento de estos enormes conjuntos de datos no a\u00f1ade valor a las empresas. Al contrario: ralentiza los procesos, consume un tiempo valioso y cuesta dinero.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se necesitan <strong>aplicaciones especializadas de big data<\/strong> para que puedas generar valor a partir de los vol\u00famenes 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. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, las aplicaciones de big data no analizan el flujo de datos resultante hasta el m\u00e1s m\u00ednimo detalle. En su lugar, <strong>buscan patrones y acontecimientos llamativos<\/strong> para proporcionar informaci\u00f3n relevante para la toma de decisiones. Aqu\u00ed no es decisiva la calidad de los paquetes de datos individuales, sino la visi\u00f3n de conjunto.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">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 pr\u00e1ctico y <strong>no pueden<\/strong> <strong>proporcionar<\/strong> <strong>a<\/strong> los usuarios <strong>informaci\u00f3n detallada<\/strong>. La interpretaci\u00f3n debe realizarse en otro lugar: en el sistema ERP.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>Puntos fuertes y d\u00e9biles de las herramientas de big data de un vistazo:<\/strong><\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>An\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos no estructurados<\/li>\n\n\n\n<li>Busca patrones y anomal\u00edas<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>No hay evaluaci\u00f3n detallada de los datos<\/li>\n\n\n\n<li>Sin interpretaci\u00f3n de valor a\u00f1adido para el usuario<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 pueden hacer y qu\u00e9 no pueden hacer los sistemas ERP?<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde hace d\u00e9cadas, el sistema ERP constituye la columna vertebral central de datos de una empresa. La informaci\u00f3n de las distintas \u00e1reas empresariales converge en el software y est\u00e1 <strong>disponible<\/strong> all\u00ed <strong>en una base de datos central<\/strong>. Por tanto, con un sistema ERP, las empresas no s\u00f3lo pueden controlar todos los procesos empresariales. Tambi\u00e9n les permite procesar datos de toda la empresa en una vista centralizada.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema ERP inteligente permite <strong>cualificar los datos<\/strong> y extraer conclusiones oportunas de grandes conjuntos de datos. Esto se consigue mediante la automatizaci\u00f3n, los an\u00e1lisis en tiempo real y el aprendizaje autom\u00e1tico, entre otras cosas. A partir de los an\u00e1lisis detallados de los datos, el software puede utilizarse para crear <strong>informes empresariales informativos<\/strong> para los jefes de equipo, directivos y responsables de la toma de decisiones.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, utilizar s\u00f3lo el software ERP como herramienta de big data no es una opci\u00f3n. Los sistemas ERP est\u00e1n dise\u00f1ados para gestionar s\u00f3lo una cantidad limitada de <strong>datos de alta calidad<\/strong>. Supervisar y analizar flujos de datos extremadamente extensos, complejos y vol\u00e1tiles en tiempo real no es una de sus tareas tradicionales.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En principio, muchos sistemas ERP tambi\u00e9n son capaces de procesar y analizar grandes vol\u00famenes 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 <strong>no puede manejar big data por s\u00ed solo<\/strong>:  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>L\u00edmite de capacidad<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No se debe permitir que los macrodatos entren en el sistema ERP sin filtrar. El software no es capaz de generar capacidad suficiente para vol\u00famenes de datos tan grandes. M\u00e1s pronto que tarde, llegar\u00eda un punto en el que <strong>el rendimiento del software se resentir\u00eda<\/strong> y el sistema se volver\u00eda cada vez m\u00e1s inestable debido a las ralentizaciones. Por tanto, los proyectos de big data requieren herramientas mucho m\u00e1s potentes, dotadas de la capacidad inform\u00e1tica adecuada.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Otros objetivos<\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un sistema ERP adopta un enfoque diferente al de una aplicaci\u00f3n de big data. Mientras que el big data consiste principalmente en el reconocimiento de patrones, una soluci\u00f3n ERP transforma los datos de la empresa <strong>en <\/strong> ratios significativos para los usuarios. <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/projektmanagement\/blog-erfolg-erp-projekt\/\"><strong>ratios significativos<\/strong><\/a>. Para ello, el ERP utiliza algoritmos que analizan los datos cualitativamente. Utilizar los mismos algoritmos en el contexto del big data requerir\u00eda una cantidad extrema de potencia de c\u00e1lculo.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>Puntos fuertes y d\u00e9biles de los sistemas ERP de un vistazo:<\/strong><\/h3>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Almacenamiento y tratamiento centralizados de los datos de la empresa<\/li>\n\n\n\n<li>Calificaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de los datos<br\/><\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Capacidad insuficiente para vol\u00famenes de datos extremadamente grandes<\/li>\n\n\n\n<li>No es posible el an\u00e1lisis masivo de datos no estructurados ni filtrados<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Big data y ERP: la combinaci\u00f3n marca la diferencia<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tanto las herramientas de big data como los sistemas ERP tienen puntos fuertes y d\u00e9biles en los escenarios de big data. Por eso, para sacar el m\u00e1ximo partido a la utilizaci\u00f3n de los datos, se suele utilizar <g id=\"gid_0\">una combinaci\u00f3n de varios sistemas de software<\/g>. Estos sistemas s\u00f3lo intercambian informaci\u00f3n relevante para el proceso y realizan tareas diferentes.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mientras que una herramienta de big data se encarga de controlar y analizar el flujo de datos, un sistema ERP pone la informaci\u00f3n en un contexto pr\u00e1ctico. El intercambio de datos es limitado, pero centrado. Aunque un sistema ERP no pueda analizar por s\u00ed solo grandes colecciones de datos, <strong>sigue siendo extremadamente \u00fatil para las evaluaciones de big data<\/strong>:  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El sistema ERP se hace cargo de la interpretaci\u00f3n de los datos y aporta as\u00ed un valor a\u00f1adido esencial. Al canalizar los datos de an\u00e1lisis extra\u00eddos en la direcci\u00f3n correcta, puedes relacionar tus conclusiones directamente con la pr\u00e1ctica y aplicarlas en consecuencia. <br\/><\/li>\n\n\n\n<li>Puede contextualizar los datos maestros existentes con los datos del an\u00e1lisis y sacar conclusiones que desencadenen reacciones automatizadas.<br\/><\/li>\n\n\n\n<li>Puede reconocer los problemas a tiempo y de forma fiable. Por ejemplo, si los datos de supervisi\u00f3n de tus m\u00e1quinas se desv\u00edan de la norma, tu sistema ERP puede notific\u00e1rtelo. <\/li>\n<\/ul>\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6ade753cb53e0&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6ade753cb53e0\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"334\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png\" alt=\"Big data y ERP\" class=\"wp-image-79468\" srcset=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1024x334.png 1024w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-300x98.png 300w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-768x251.png 768w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-1536x501.png 1536w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg-18x6.png 18w, https:\/\/www.applus-erp.de\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/big-data-applikation-blog-infografik-weisser-bg.png 1689w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br\/><strong>\u00bfY c\u00f3mo se ve esto en la pr\u00e1ctica?<\/strong><strong><br\/><\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tomemos el Internet de las Cosas (IoT): con cada m\u00e1quina, cada componente y cada sensor, se a\u00f1aden m\u00e1s y m\u00e1s datos a las organizaciones de producci\u00f3n automatizada, hasta que finalmente nadie puede hacer frente a la avalancha de informaci\u00f3n y la enorme cantidad de datos desaf\u00eda el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La soluci\u00f3n ERP del futuro tiene una tarea que una arquitectura IoT por s\u00ed sola no puede cumplir: Pasar\u00e1 de ser un m\u00f3dulo de control a un centro de datos que permita a los responsables de la toma de decisiones <strong>controlar y analizar el \u00e1rea de producci\u00f3n <\/strong>. En este contexto, es importante que el software ERP no reciba datos en bruto, sino s\u00f3lo informaci\u00f3n que requiera una reacci\u00f3n o interpretaci\u00f3n. <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p><q>Mientras que el big data consiste principalmente en el reconocimiento de patrones, una soluci\u00f3n ERP transforma los datos de la empresa en ratios significativos para los usuarios.<\/q><\/p><\/blockquote>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Un ejemplo concreto de la producci\u00f3n ilustra la interacci\u00f3n:<\/strong><strong><br\/><\/strong><\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imaginemos que una empresa tiene un gran parque de m\u00e1quinas. En conjunto, las m\u00e1quinas est\u00e1n equipadas con miles de sensores que transmiten constantemente datos medioambientales y de funcionamiento.   <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las herramientas de an\u00e1lisis puro son capaces de analizar el flujo de datos resultante y escanearlo en busca de patrones que <a href=\"https:\/\/www.applus-erp.de\/wissen\/erp-technologie\/blog-7-moeglichkeiten-wie-sie-mit-erp-daten-predictive-maintenance-unterstuetzen-koennen\/\">indiquen fallos inminentes<\/a>. Pero incluso en caso de impacto, el software s\u00f3lo conoce el ID de la m\u00e1quina afectada y el patr\u00f3n de fallo. Sin embargo, esto es de poca ayuda para los empleados responsables.  <strong>Necesitas informaci\u00f3n adicional como<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Denominaci\u00f3n y tipo de m\u00e1quina<\/li>\n\n\n\n<li>Ubicaci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n<li>Calendario de mantenimiento<\/li>\n\n\n\n<li>T\u00e9cnicos de servicio disponibles<\/li>\n\n\n\n<li>\u00d3rdenes de fabricaci\u00f3n afectadas<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En otras palabras, mientras los eventos del flujo de datos no est\u00e9n vinculados a datos maestros o de pedido, no podr\u00e1s determinar una respuesta adecuada.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Aqu\u00ed es donde entra en juego la soluci\u00f3n ERP:<\/strong> <\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No recibe todos los datos de medici\u00f3n del sensor de temperatura de la m\u00e1quina A. S\u00f3lo recibe una alerta si la temperatura, en combinaci\u00f3n con otros datos del sensor, se desv\u00eda significativamente del patr\u00f3n mostrado por m\u00e1quinas id\u00e9nticas en condiciones normales. En este caso, es tarea del sistema ERP proporcionar a los empleados responsables <strong>toda la informaci\u00f3n adicional<\/strong>, por ejemplo <br\/><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfQu\u00e9 tipo de m\u00e1quina es?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfD\u00f3nde se encuentra la m\u00e1quina A?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 t\u00e9cnicos de mantenimiento son responsables de la m\u00e1quina A?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 medidas son necesarias para evitar m\u00e1s problemas?<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u00f3lo cuando se disponga de esta informaci\u00f3n detallada, los responsables podr\u00e1n iniciar otras medidas.<br\/><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Conclusi\u00f3n: los sistemas ERP seguir\u00e1n creando valor a\u00f1adido en el futuro<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las soluciones ERP ya no pueden jugar todos sus puntos fuertes en los proyectos de big data. Sin embargo, cada vez asumen un papel m\u00e1s importante en las empresas: se alejan del n\u00facleo central de datos y <strong>se acercan a la cabina de informaci\u00f3n<\/strong>. Reducen la enorme complejidad de los entornos de producci\u00f3n totalmente automatizados a un nivel comprensible, enriquecen los an\u00e1lisis de big data con la informaci\u00f3n contextual necesaria y centran la atenci\u00f3n de tus empleados en lo esencial.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la era de la digitalizaci\u00f3n, 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 creaci\u00f3n de valor y <strong>obtener la ventaja competitiva necesaria<\/strong>. De este modo, puedes ampliar continuamente tu ventaja sobre la competencia y mantenerte preparado para el futuro.  <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el contexto de los big data, los sistemas ERP ya no<br \/>\nsirven de eje central de datos. Sin embargo, siguen desempe\u00f1ando un papel importante<br \/>\n. <\/p>\n","protected":false},"author":30,"featured_media":93222,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"_lmt_disableupdate":"no","_lmt_disable":"","footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":""},"tags":[],"whitepaper_categories":[2025],"content_category":[1967],"ppma_author":[479],"class_list":["post-111287","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","whitepaper_categories-industrie-4-0","content_category-tecnologia_erp"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/111287","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/30"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/111287\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/93222"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=111287"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=111287"},{"taxonomy":"whitepaper_categories","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/whitepaper_categories?post=111287"},{"taxonomy":"content_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/content_category?post=111287"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.applus-erp.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=111287"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}