Vivimos en una era de digitalización. Es un poco cliché, lo sé. Sin embargo, ¿alguna vez te has parado un momento para comprender lo que eso significa? Nuestras vidas ahora están conectadas digitalmente. Enviamos y recibimos información casi cada minuto del día, tomamos fotos, enviamos correos electrónicos, aprobamos eventos, verificamos la previsión meteorológica, el tráfico, las webs… La lista es interminable, generando gran cantidad de datos que se quedan registrados. Aceptar las cookies en un sitio web significa que se rastrea tu navegación. Desde el tiempo que pasas leyendo un artículo hasta dónde haces clics. Si se registra de forma anónima, puede ser útil para fines estadísticos. Por ejemplo, cuando reviso los análisis de mi sitio web, puedo ver qué publicaciones están leyendo más los usuarios y cuánto tiempo pasan en una página. Eso puede ayudarme a entender si el contenido de las publicaciones resulta interesante o si necesito ajustar algo. La fidelidad es más importante que el número de visitas. Puedes tener muchas visitas, pero no serán de calidad si las personas solo entran a la página de inicio y se van.

Con internet, las redes sociales, los teléfonos móviles y los relojes inteligentes la creación de datos ha aumentado exponencialmente. Ahora las empresas tienen mucha información y, en ocasiones, no son capaces de analizarla de forma eficaz. Hay muchos datos y no todo es relevante. Esto dependerá de tu objetivo. La información debe filtrarse y analizarse para comprender el comportamiento global y encontrar tendencias y patrones. Esto ha creado nuevos puestos de trabajo de TI (Tecnologías de la Información) en la última década. Por ejemplo, científicos de datos o analistas de big data.

Esto significa que las empresas necesitan potentes bases de datos para poder almacenar todos los datos. Lo que se traduce en procesadores potentes y software sofisticado para procesarlo y hacerlo comprensible para los usuarios. Un buen análisis de los datos será de ayuda en la toma de decisiones, que puede que se necesite tomar en tiempo real. Recuerda cuando lo normal era esperar 10 minutos hasta acceder a una página web. Hoy en día eso es impensable.

Con los avances en big data, la tecnología va más allá y ahora se encuentran patrones en los datos que se utilizan para predecir resultados futuros. Esto es Machine Learning (aprendizaje automático). La inteligencia artificial se está utilizando para automatizar sistemas con los resultados del aprendizaje automático. Todas estas tecnologías combinadas son la base de lo que SAP llama la Empresa Inteligente.

Puede que estés pensando bien, Cristina, todo eso es interesante, pero necesito ejemplos reales para entenderlo. Piensa en crear experiencias personalizadas para tus clientes (próximamente publicaré un artículo sobre este tema). Puedes saber qué les va a gustar y presentarles esto según lo que le guste a otros clientes con perfiles (patrones) similares. Eso crea fidelidad. Puedes automatizar esas propuestas con inteligencia artificial después de que el aprendizaje automático haya encontrado los patrones. Por ejemplo, es lo que hace Netflix cuando te sugiere otras películas que probablemente te gusten, o lo mismo con Spotify y música. A veces da la sensación de que la tecnología te conoce mejor a ti que tú mismo.

El concepto de Empresa Inteligente de SAP se basa en la automatización. Se mueve en torno al concepto de permitir que las máquinas hagan predicciones de futuro, respalden y tomen las mejores decisiones en todas las áreas del negocio. Analicemos con más detalle los productos que SAP tiene en el mercado para ayudar con esta tecnología.

• SAP HANA. Es la base de datos en memoria de SAP lanzada en 2011. También es un entorno para el modelado de datos. Para poder hacerlo, es necesario instalar herramientas como Eclipse o SAP Hana Studio (que es un plug-in de Eclipse). Algunos productos de SAP están diseñados para ejecutarse exclusivamente sobre la base de datos HANA. Por ejemplo, SAP S/4HANA, SAP C/4HANA o SAP BW/4HANA. Hay varias formas de implementación para esta base de datos on-premise y en la nube (DBaaS – Base de datos como servicio).

Imágen: SAP HANA opciones de instalación. Fuente: SAP blog.

• BW/4HANA (Business Warehouse). Éste es un producto de almacenamiento de datos. SAP BW/4HANA proporciona la capacidad de integrar, transformar y consolidar información empresarial de aplicaciones SAP y fuentes de datos ajenas a SAP. SAP BW/4HANA es la evolución del anterior SAP BW y se ejecuta específicamente en HANA. Se puede instalar on-premise o en la nube.
• SAP Data Warehouse Cloud. Este es un DWaaS (Data Warehouse as a Service). Éste es el producto de almacenamiento de datos de SAP más nuevo. Está más orientado al usuario final que BW/4HANA. El modelado de datos puede ser realizado por usuarios finales. Se puede integrar con BW/4HANA y está basado en HANA Cloud. Según SAP, Data Warehouse Cloud no reemplaza a BW/4HANA, es complementario. El concepto de Espacios también es interesante.
• SAP Data Intelligence (SAP Data HUB). Solución de big data, que ofrece funcionalidad para administrar datos desde cualquier fuente (donde sea que residan) y aplica el aprendizaje automático (machine learning) y los flujos de trabajo para automatizar los procesos. SAP Data Hub ayuda a digerir la información antes de que BW/4HANA tenga acceso a ella. Este producto hace posible la implementación de aplicaciones empresariales inteligentes. SAP Data Intelligence se lanzó en 2019 como la evolución de SAP Data Hub (cuando se entregó como SaaS). Incluye algunas funcionalidades que existían en SAP Leonardo como inteligencia artificial y aprendizaje automático. SAP Leonardo murió como marca en 2019. Sin embargo, algunas de estas tecnologías todavía se utilizan en SAP. Este producto tiene varias opciones para implementaciones en la nube y on-premise. SAP Vora es el componente de SAP Data Intelligence para la digestión de big data.

Imágen: Big Data integrado con BW/4HANA. Fuente: SAP blog.

• Business Objects BI (Business Intelligence). BO/BI es un suite para la presentación de informes, la visualización y el intercambio de datos. Este producto se ejecuta en una capa superior del producto de almacenamiento de datos y se utiliza para dar significado a los datos sin procesar para el análisis, proporciona herramientas para crear informes. SAP BI es una solución on-premise.
• SAP Lumira es una herramienta de autoservicio incluida en la licencia de BO/BI. Permite a los usuarios crear análisis y cuadros de mando utilizando datos de fuentes de SAP. Se pueden crear mapas interactivos, cuadros, gráficos de información, cuadros de mando y otras aplicaciones. También se comercializa como solución independiente. Implementación on-premise y en la nube.
• SAP Analytics Cloud es una solución de inteligencia empresarial que incluye análisis predictivo y capacidades de planificación en un solo entorno. La inteligencia artificial se utiliza para respaldar las decisiones.

Imágen: SAP Analytics Cloud. Fuente: SAP blog.

• Informes de SAP Crystal. Esta es la versión asequible de SAP Business Intelligence. Se comercializa especialmente para pequeñas y medianas empresas.

En caso de que aún te estés preguntando qué es el big data o el aprendizaje automático (machine learning), te dejo a continuación dos videos de SAP donde creo que explican esos conceptos de una manera sencilla. En inglés, eso sí pero se pueden poner subtítulos.

Big Data y Analytics:

Machine Learning: