SAP BusinessObjects Data Services es una herramienta ETL, integrada de forma nativa con la suite de productos SAP. En una era de transformación digital, este tipo de herramientas se han vuelto necesarias para que las organizaciones consoliden los datos y aumenten su capacidad analítica y de gestión de la información. Permite a los usuarios Extraer datos de una fuente de datos, aplicar reglas para pasar datos transformados y cargar esos datos en un sistema de destino, lo que esencialmente reúne varios sistemas dispares en uno. Esto se puede hacer una sola vez como una migración simple a un nuevo sistema, o puede ser un proceso rutinario de migración de nuevos datos a otro sistema.

¿Cuáles son las ventajas de SAP BusinessObjects Data Services?

Con muchas empresas que ejecutan SAP como su sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP), esta herramienta es una excelente opción, ya que se integra mejor con SAP. Ya sea que una empresa tenga mil o un millón de clientes, esta herramienta de nivel empresarial es excelente en escalabilidad. Con una curva de aprendizaje rápida mediante una interfaz de arrastrar y soltar, los analistas o ingenieros de datos pueden comenzar a usar esta herramienta sin necesidad de conocimientos especiales de codificación. Además, hay mucha flexibilidad en la creación de datos, ya que la herramienta permite varias formas de cargar datos en SAP, como BAPIs, IDOC y entrada por lotes. La herramienta también permite programar y supervisar fácilmente los trabajos. También reduce la necesidad de tareas repetitivas con el uso de variables. Las variables permiten a los usuarios hacer varias cosas, como decidir qué pasos realizar en una tarea, en qué entorno debe ejecutarse un trabajo y cambiar fácilmente los pasos de un proceso sin recrear todo el trabajo. También hay características integradas que permiten la armonización y la calidad de los datos con el uso de la lógica if/then o de duplicación.

¿Cuáles son las desventajas de la herramienta?

Al igual que con cualquier herramienta ETL en el mercado, hay algunos inconvenientes en el uso de Servicios de datos. Una desventaja de la herramienta es que hay un alto costo de compra. SAP en sí no es una herramienta barata, y aunque la compañía alienta a los usuarios a trabajar dentro del mismo ecosistema, los precios también se traducen en esta herramienta. A diferencia de algunas herramientas de SAP, los servicios de datos están más enfocados para los equipos de desarrolladores y no para los usuarios de negocios, lo que resulta en la necesidad de una habilidad especializada. La funcionalidad de depuración de los Servicios de datos no es tan sofisticada como otras herramientas, lo que puede dificultar el desarrollo en comparación con una plataforma de codificación que puede ejecutar todo paso a paso cuando sea necesario.

Formas en que se Utilizan los Servicios de datos SAP BusinessObjects:

La forma más común de utilizar esta herramienta es transferir datos de una fuente a otra.
Por ejemplo, hemos trabajado con una gran empresa global que ha adquirido varias marcas más pequeñas y desea implementar un sistema financiero Central para integrar todos los datos maestros en una sola fuente. Todas sus unidades de negocio utilizan sus propios sistemas SAP y tienen reglas de formato diferentes para sus datos. Algunas empresas adquiridas utilizan herramientas ERP diferentes a SAP, y otras son lo suficientemente pequeñas como para mantener sus datos maestros en archivos de Excel. Quieren consolidar y armonizar todos estos datos maestros en un solo sistema.

El primer paso en este proceso es la Extracción de Datos de los sistemas de origen. Los diferentes sistemas de datos de SAP BusinessObjects se pueden conectar a Servicios de datos y los archivos de Excel se pueden importar a la herramienta.

A partir de ahí, el siguiente paso es la Transformación de datos. En este paso, hay varias cosas que se pueden hacer. Como los datos provienen de diferentes lugares, a menudo hay una variación en los idiomas o unidades de medida. Para armonizar estos datos, se pueden convertir los diferentes idiomas y unidades de medida para que coincidan entre los sistemas. La deduplicación es otra tarea que se puede realizar, ya que no se pueden introducir datos maestros redundantes. La validación también se incluye en este paso para garantizar que solo los datos correctos se introduzcan en el nuevo sistema. En este paso también se aplican reglas y asignaciones de valores para transformar los datos de modo que todos los sistemas separados se armonicen en el sistema de destino.

El paso final es la carga de datos en el sistema de destino. Esto se puede hacer de varias maneras, dependiendo de los datos que se pasen. Los datos simplemente se pueden pasar a una base de datos en el sistema de destino, o se pueden cargar en el sistema utilizando diferentes herramientas de comunicación, como IDOCs y BAPIs.

Estos pasos generalmente no se realizan todos a la vez, sino que a menudo se realizan en varias iteraciones. Al desarrollar un flujo de trabajo de este tipo, el proceso se ejecuta en datos en un entorno de desarrollo o prueba para garantizar que se cumplan todos los requisitos de migración sin afectar a los usuarios finales. Una vez completadas las pruebas y verificadas las transformaciones, se pueden cambiar las variables del flujo de trabajo para dirigir los datos al sistema de destino de producción en lugar del entorno de pruebas.

A medida que más empresas adoptan mejores soluciones de datos, existe una necesidad creciente de una buena herramienta de migración de datos. Las empresas están interesadas en usar más datos que nunca de diferentes herramientas funcionales, sistemas, canales de comunicación con el consumidor y más. Tener la capacidad de migrar datos de manera eficiente permite que una organización tenga mejores capacidades analíticas y gobernanza de datos.

Contribuciones de Suvrat Jhamb