En la gestión de datos maestros dentro de SAP, como en la gestión de todo tipo de datos, se aplica un principio fundamental: GIGO (Garbage In, Garbage Out). Este concepto significa esencialmente que si los datos de origen son inexactos o incompletos, los procesos y análisis derivados de ellos también serán defectuosos.
Hoy en día, los datos son uno de los activos más valiosos para cualquier organización y constituyen un pilar fundamental para garantizar el funcionamiento eficaz de un sistema ERP.
En este artículo, exploraremos las estrategias clave para lograr una gestión eficaz de los datos maestros en SAP y preparar tu sistema para la migración a la última versión. Además, veremos cómo agilizar todo este proceso mediante soluciones que se integren de forma nativa con el sistema, garantizando al mismo tiempo el mantenimiento de la calidad de los datos tras la migración.
La calidad de los datos como base del éxito de SAP
En el ecosistema SAP, la gestión de datos maestros -ya estén relacionados con materiales, proveedores, clientes u otros dominios- debe definirse, estructurarse y alinearse adecuadamente con los procesos empresariales para garantizar operaciones eficientes y coherentes en todas las áreas funcionales.
Sin embargo, muchas organizaciones mantienen estructuras de datos demasiado complejas, y a menudo dependen en gran medida de procesos manuales dentro del sistema. Esto provoca retrasos operativos, tickets de soporte, duplicación de datos, incoherencias e informes erróneos. La situación se vuelve aún más crítica cuando no todas las unidades de negocio tienen acceso a información actualizada o consolidada, lo que afecta directamente a la calidad de los datos y, en consecuencia, a la capacidad de tomar decisiones informadas.
Al migrar de SAP ECC para aprovechar toda la gama de capacidades analíticas, predictivas y de automatización de procesos que ofrece SAP S/4HANA, es esencial implantar una estrategia clara de gestión de datos maestros. Dicha estrategia debe garantizar que los datos se introducen correctamente, se limpian de forma continua, se estandarizan y se rigen por reglas empresariales bien definidas.
Consejos para una gestión más eficaz de los datos maestros en SAP
SAP ERP -ya sea en su versión ECC o SAP S/4HANA- se ha consolidado como uno de los sistemas de planificación de recursos empresariales más potentes que existen. Sin embargo, su pleno potencial sólo puede aprovecharse si se apoya en las mejores prácticas y en herramientas adecuadas que ayuden a mantener la coherencia, estructura y fiabilidad de los datos, así como su alineación con los objetivos y procesos empresariales.
A continuación encontrarás algunas directrices esenciales que tu organización puede empezar a aplicar hoy mismo para conseguir una gestión de datos maestros realmente optimizada en SAP.
Normalización en la Gestión de Datos Maestros en SAP
Uno de los errores más comunes en la gestión de datos maestros es la falta de coherencia en la información. Esto ocurre con frecuencia, sobre todo cuando los mismos datos se introducen de forma diferente en varias operaciones/países de la empresa.
Por ejemplo, un producto puede registrarse en un área como «Tornillo M8» y en otra rama como «Tornillo de 8 mm». Aunque ambos se refieren al mismo material, el sistema no los reconoce como idénticos, lo que da lugar a duplicados, códigos incoherentes y, en consecuencia, errores que se transmiten en cascada a otros procesos. Esto compromete la fiabilidad de los datos y provoca ineficiencias operativas.
El primer paso para mitigar este problema es definir normas claras para las convenciones de nombres y la estructura de datos que se utilizan al introducir registros en el sistema. Esto garantiza que los datos se capturen de forma coherente, independientemente de quién los cree.
Esto implica establecer campos obligatorios, formatos normalizados (por ejemplo, abreviaturas, componer texto a partir de características), así como prefijos y sufijos coherentes en función del tipo de datos (material, proveedor, etc.). También son esenciales unos criterios de clasificación bien definidos. Estas prácticas facilitan que distintos usuarios introduzcan el mismo producto de forma idéntica, evitando así duplicaciones.
Aun así, debido al factor humano, pueden producirse errores durante estos procesos, incluso cuando ya existen convenciones de nomenclatura. Por ello, es aconsejable implantar mecanismos de validación y control de calidad en la fase de introducción de datos.
Por ejemplo, puede establecerse un proceso de revisión y aprobación, supervisado por un administrador de datos designado. Además, se pueden generar informes periódicos para identificar errores, duplicados o incoherencias en los datos maestros.
Gobernanza y control de acceso
Como ya se ha dicho, la gestión de los datos maestros puede mejorarse considerablemente asignando a una persona dedicada a supervisar su correcta administración. Sin embargo, esto por sí solo no basta: es necesario ir un paso más allá y definir una estructura de gobierno clara, con funciones y responsabilidades bien establecidas sobre quién puede crear, modificar y validar datos.
Dichos controles no sólo ayudan a mantener la calidad de los datos, sino que también garantizan que quienes participan en su gestión reciben la formación adecuada, reduciendo así el riesgo de errores y garantizando el cumplimiento de las normas internas de gestión de datos SAP.
Con esta estructura basada en funciones, la trazabilidad de los datos es más fácil de mantener, y se pueden evitar las modificaciones no autorizadas o no conformes. Las personas responsables también deben realizar revisiones continuas de la integridad de los datos. Esto implica no sólo identificar los errores, sino también analizar los patrones de uso, marcar los registros obsoletos y mantener una base de datos limpia y alineada desde el punto de vista operativo.
Para garantizar un control riguroso, es esencial la trazabilidad completa de los cambios. Aunque SAP S/4HANA proporciona ciertas funcionalidades estándar, sin herramientas complementarias puede ser necesario establecer mecanismos manuales de seguimiento. Esto incluye registrar información como quién introdujo los datos, cuándo y por qué, para facilitar futuras auditorías o correcciones.
Gestión automatizada de datos maestros en SAP
Al migrar al nuevo sistema, la gestión de datos maestros en SAP puede beneficiarse significativamente de las herramientas de automatización, especialmente de las que reducen las tareas manuales durante la creación, modificación y validación de datos.
Recomendamos considerar soluciones externas que se integren de forma nativa con SAP ECC y sigan siendo compatibles con SAP S/4 HANA. Aunque estas herramientas pueden suponer una inversión inicial, suponen un ahorro sustancial a medio y largo plazo al reducir los errores, mejorar los tiempos de ejecución y mejorar la calidad general de los datos.
Estas herramientas permiten que los datos pasen por flujos de trabajo de aprobación de validación configurables , implicando automáticamente a los usuarios responsables para garantizar el cumplimiento de las normas establecidas. Por ejemplo, soluciones como la que ofrecemos en Innova evitan la creación de registros incompletos, duplicados o incorrectos desde el principio, garantizando una entrada de datos sólida y fiable desde el origen.
Limpieza de datos antes de la migración a SAP S/4HANA
El proceso de migración no debe verse como una mera actualización técnica, sino como una oportunidad estratégica para mejorar globalmente la calidad de los datos maestros.
Antes de iniciar la migración, es esencial reevaluar el estado actual de los datos y aplicar políticas claras de limpieza y mantenimiento. Esto garantiza que la nueva plataforma funcione sin problemas, sin arrastrar errores heredados que puedan comprometer su rendimiento o la integridad de los datos.
En este contexto, recomendamos aplicar estrategias de poda de datos,es decir, migrar sólo los materiales, proveedores, clientes u objetos de datos que, por ejemplo, hayan mostrado una actividad reciente o cumplan unas normas mínimas de calidad. Este enfoque ayuda a reducir el volumen de la base de datos (y, por tanto, los costes), disminuye los futuros esfuerzos de mantenimiento y evita la transferencia de problemas de datos históricos al nuevo sistema.
Además, es fundamental centrarse en la calidad de los datos, asegurándose de que los materiales y registros seleccionados para la migración estén completos, correctamente estructurados y validados con precisión.
En Innova, abogamos firmemente por realizar una auditoría exhaustiva de los datos maestros antes de la migración, identificando los problemas y definiendo reglas de limpieza basadas en factores como:
- Periodos de inactividad (para marcar los datos como inactivos)
- Detección de incoherencias en campos clave (por ejemplo, unidades de medida incoherentes, gestión de lotes o clase de valoración no válida)
- Borrar o bloquear registros obsoletos o duplicados
Todo este proceso refleja un cambio de «GIGO» a «VIVO» (Valuable In, Valuable Out), garantizando que sólo se migran datos relevantes y de alta calidad. Es importante señalar que esta filosofía no debe limitarse únicamente a la fase de migración. Debe aplicarse un plan continuo de mantenimiento de los datos maestros después de la migración, para mantener el sistema limpio, eficiente y alineado con los procesos empresariales a lo largo del tiempo.
SIDM Materiales y SIDM Proveedores : Soluciones a medida para la gestión de datos maestros de SAP
Anteriormente, hemos explorado estrategias clave para mejorar la gestión de datos maestros en SAP, como la estandarización, el gobierno de datos y la limpieza de datos. Sin embargo, estos aspectos sólo pueden abordarse realmente con eficacia mediante la integración de herramientas complementarias en el entorno SAP. En concreto, la automatización resulta prácticamente inviable sin soluciones especializadas.
En Innova llevamos años analizando las ineficiencias de SAP relacionadas con la gestión de la cadena de suministro, lo que nos permite desarrollar soluciones a medida que ayudan a los usuarios a maximizar las capacidades del sistema.
En el campo específico de la gestión de datos maestros, ofrecemos dos soluciones dedicadas: SIDM Materiales y SIDM Proveedores, centradas en la gestión de datos maestros de materiales y proveedores, respectivamente, dentro del entorno SAP. He aquí cómo cada solución aborda los retos críticos:
- Normalización: Nuestras soluciones permiten definir reglas claras dentro del sistema, con validaciones automatizadas que garantizan que los datos se estructuran uniformemente desde el momento de su creación. También garantizan que la información se mantiene actualizada en tiempo real en todos los departamentos, manteniendo continuamente la calidad de los datos y minimizando las discrepancias entre ubicaciones o equipos.
- Automatización: SIDM elimina la mayoría de las tareas manuales que suelen implicarse en la creación y modificación de datos maestros. Emplea flujos de trabajo automatizados con notificaciones integradas, seguimiento de cambios y procesos de aprobación descentralizados. Esto reduce drásticamente los errores humanos, al tiempo que mejora los tiempos de respuesta y la eficacia operativa general.
- Gobernanza y control de acceso: Nuestras soluciones permiten una configuración precisa basada en roles, definiendo quién está autorizado a crear, modificar o validar datos maestros. Además, se mantiene una trazabilidad completa de cada acción -capturando el usuario, la marca de tiempo y el motivo-, lo que permite auditorías continuas y garantiza el cumplimiento de las políticas internas de calidad de los datos.
- Limpieza de datos y migración a SAP S/4HANA: SIDM también está diseñado para apoyar los procesos de migración a SAP S/4HANA, permitiendo una limpieza exhaustiva de los datos maestros antes de la transición. Facilita la limpieza masiva de datos para identificar y eliminar entradas obsoletas o erróneas, aplica estrategias de poda de datos para migrar sólo los registros relevantes con actividad reciente y estructura adecuada, e incluye evaluaciones automatizadas para garantizar que todos los datos estén completos y sin errores antes de la migración. Esto garantiza que sólo se traslada información útil y de alta calidad, preparando la base de datos para un uso eficaz en el nuevo entorno.
