Inteligencia Artificial, Data Science y SAP
El futuro de la ciencia de datos y la inteligencia artificial es una de las áreas de innovación más importantes de esta década. La IA ya supera a los humanos en juegos y empieza a dar muestras de tener ventajas en la investigación científica. Los modelos de aprendizaje profundo han avanzado de forma exponencial, especialmente cuando tenemos enormes volúmenes de datos y que gracias al aumento de la potencia informática han permitido rápidos avances en la ciencia de datos.
Y, por supuesto, la tecnología se ha extendido a todas las facetas de los negocios, las finanzas, las ventas, el marketing, la producción y la logística se benefician de los avances técnicos.
Pero, no utilizamos la ciencia de datos y la IA en todas las áreas de nuestro negocio.
Muchas organizaciones pueden tener acceso a los datos empresariales de un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) como SAP.
Los datos procedentes de un sistema empresarial como SAP son en gran medida perfectos, ya que a menudo se realizan validaciones y comprobaciones antes de que se les permita guardar en la base de datos, esto hace que la limpieza de esos datos no sea necesaria. Esto nos da una ventaja a la hora de implementar las tecnologías Data Science y de IA.
Habitualmente, los equipos que trabajan con SAP realizan tareas para mejorar los procesos. Saben cómo configurar su sistema SAP para hacer las tareas que sus usuarios quieren, tomando debidamente las solicitudes y entregando soluciones. Sin embargo, suele existir un problema con los informes y los análisis; tienen un repositorio de datos y un sistema de inteligencia empresarial, pero el desarrollo de informes es un proceso lento, incluso de varios meses. Por lo que se recurre al uso de informes estándar ALV (ABAP List Viewer), que tienen una potencia bastante limitada porque requieren que un desarrollador codifique. Además, es muy difícil aprovechar la gran cantidad de datos públicos externos que podrían combinarse con los provenientes de SAP.
Esto hace que el análisis sea limitado.
La educación es el camino para evitar las limitaciones.
Si se tienen algunos conocimientos modernos: herramientas y técnicas que pueden utilizar sin definir cubos de datos, objetos de almacén de datos o aprender informes frontend complejos, se pueden lograr avances extraordinarios en los análisis e informes.
Los conocimientos para consideraremos escenarios más complejos, como el uso de herramientas extractoras y modelos de redes neuronales en la nube para analizar los datos de formas que no son posibles dentro de SAP, requieren más conocimientos.
En conclusión, el desarrollador que tenga conocimiento de alguno de lenguajes de programación como Javascript, Java, Python o R está preparado para afrontar tareas mucho más efectivas a la hora de dar solución a los problemas de informes y análisis.
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Ana Cabezas
Economista apasionada por las finanzas, la gestión empresarial y la docencia.
Convencida de que el saber no ocupa lugar pero ayuda a llegar muy lejos, estudie 9 Master en diversas materias, entre otros; Finanzas, Auditoría y Contabilidad, MBA, Executive y Gestión de Fundaciones e Inmobiliario.
Docente por vocación, entregada a los alumnos, siempre dispuesta a ayudarles y a compartir conocimiento con ellos.
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