Si su empresa optó hace un tiempo por implantar SAP ERP (o SAP R/3, como aún se le conoce comúnmente), seguro que habrá conseguido -después de mucho esfuerzo- control sobre sus procesos de negocio y, por tanto, mayor eficiencia en sus operaciones. A lo largo de este tiempo, ha ido acumulando ingentes cantidades de datos en su sistema SAP, datos que desde SAP R/3 sólo pueden extraerse a través de sus propias herramientas, como SAP Query, Smart Forms… Claro que estas herramientas son muy limitadas y no permiten un análisis profundo de los datos por lo que, casi con toda seguridad, habrá echado mano de Excel, aunque su uso acaba generando complejas hojas, difíciles de mantener y, a menudo, cargadas de errores.

Quizá ha evaluado las oferta de la línea Business Objects de SAP para suplir esta necesidad de análisis de la información de negocio, pero se habrá dado cuenta de que se trata de un entorno complicado de entender, con múltiples productos diferentes y escenarios económicos desproporcionados…

don't panic!
Entonces, ¿qué hacer? ¿Existe algún modo de que los usuarios de negocio puedan analizar los datos de una forma sencilla y autónoma?

DESCUBRIR LOS DATOS DE NEGOCIOS CON QLIKVIEW

Esquema QlikView sobre SAPAfortunadamente su sistema SAP ha almacenado infinidad de datos sobre todas las transacciones realizadas, por lo que dispone de un extenso repositorio sobre el que determinar las métricas y dimensiones a analizar y losKPIs o indicadores que necesita para determinar el rumbo correcto de sus decisiones.

Así, una herramienta de Business Discovery comoQlikView puede conectarse a SAP R/3 a través deQlikView SAP Connector, recuperar la información relevante y presentarla en un formato gráfico, amigable y comprensible facilitando, además, a través de su tecnología de almacenamiento en memoria y su exclusiva lógica asociativa, su análisis por parte de cualquier usuario, sin necesidad de una larga formación en la herramienta.

LAS 5 PRINCIPALES VENTAJAS DE QLIKVIEW

Resumiendo, veamos cuáles son los principales beneficios del análisis de datos con QlikView frente a los tradicionales entornos de BI basados en cubos OLAP y porqué empresas como Calvo, Inveravante,BricoKing, Cafés Candelas o Perfumerías Arenal han escogido QlikView para analizar sus datos en SAP.

  1. Rentabilizar las inversiones realizadas en SAP: un sistema tan amplio como SAP sólo demuestra su valor cuando es posible tomar decisiones de negocio en base a los abundantes datos que el sistema almacena. Desde conocer la evolución de las ventas y comparar períodos, hasta la validación y revisión de los balances. Todo ello con una inversión comedida (TCO bajo), pero fácil de rentabilizar en poco tiempo (ROI alto). Un sistema como QlikView reduce la complejidad de obtención de datos.
  2. Integración de datos no SAP: con QlikView es muy sencillo integrar datos procedentes de múltiples fuentes pues, habitualmente, no todos los datos que nos interesan están almacenados en SAP. A veces se trata de sistemas auxiliares (producción, tesorería, recursos humanos…) o, simplemente, son hojas de Excel con las que realizamos nuestros presupuestos, etc. Esta integración nos proporcionará una completa visión de 360º.
  3. Movilidad por defecto: QlikView no requiere de herramientas o sistemas adicionales para acceder a los cuadros de mando o indicadores desarrollados. Su propia tecnología (basada en estándares abiertos como HTML5 y AJAX), permite acceder al portal QlikView desde cualquier dispositivo y lugar, sin necesidad de costosas adaptaciones de los cuadros de mando.
  4. Orientación al usuario: QlikView es la definición de BI de autoservicio, pues pone en manos de los usuarios de negocio la posibilidad de adaptar los cuadros de mando e indicadores a sus necesidades particulares, sin necesidad de sobrecargar al Departamento de TI. Esta orientación permite su rápida implementación, pues los proyectos de implantación suelen durar entre 1 y 3 meses.
  5. Auténtica experiencia de análisis a través de la lógica asociativa en memoria: ya que fueQlikView la primera herramienta en incorporar el ahora tan de moda “almacenamiento en memoría”que, unida a la lógica asociativa, desarrolla un rendimiento excelente en el análisis de datos en tiempo real.