Contexto do SAP e do MDM
A Gestão de Dados Mestres (MDM) desempenha um papel fundamental nos sistemas modernos de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP). A SAP tem-se destacado como uma plataforma líder para as organizações que procuram gerir os seus dados mestres de forma eficaz.
Este artigo apresenta uma visão geral da arquitetura dos dados mestre nos sistemas SAP, analisa os principais módulos da SAP e aprofunda as funcionalidades do SAP MDM e do SAP MDG.
Além disso, iremos abordar as suas limitações e os desafios que as organizações enfrentam na migração para o S/4HANA.
Compreender a arquitetura do SAP
Antes de compreender o SAP MDM e o SAP MDG, é importante compreender a arquitetura geral do SAP, sem entrar em pormenores técnicos excessivos, e qual é, afinal, o objetivo de manter um sistema ERP
Um sistema ERP, como o SAP, o Oracle JD Edwards, o Infor, etc., destina-se a documentar, automatizar, sistematizar, analisar e normalizar os processos empresariais em toda a organização.
Em termos simples, as empresas pretendem organizar e normalizar a maioria dos processos empresariais, de modo a poderem implementar processos empresariais eficientes e também analisar o desempenho e os resultados dos processos empresariais anteriores
Isto significa «criar modelos» para vários processos empresariais, com base principalmente nas funções empresariais; seguidas dos setores de atividade.
Os sistemas ERP, como o SAP, introduzem vários desses «modelos» para diferentes funções empresariais, com variações para cada tipo de setor. Na terminologia do SAP, este conjunto de modelos é designado por «módulos»
Módulos no SAP
Essencialmente, os módulos são soluções de software prontas a utilizar para processos empresariais repetitivos que abrangem a mesma função em diferentes empresas OU para casos de utilização específicos de um determinado setor.
Normalmente, existem dois tipos principais de módulos no SAP: funcionais e técnicos.
- Módulos técnicos
Os módulos técnicos centram-se na personalização, integração e desenvolvimento de sistemas SAP. Estes módulos garantem a implementação e otimização adequadas dos módulos funcionais. O próprio SAP MDM é considerado um módulo técnico aplicado em todos os módulos funcionais para gerir os dados mestre de forma eficaz.
Alguns dos principais módulos técnicos incluem:
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SAP Basis – Constitui a base para a administração do sistema SAP e a gestão do desempenho.
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SAP ABAP (Programação Avançada de Aplicações Empresariais) – Utilizado para personalizar aplicações SAP.
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SAP NetWeaver – Permite a integração entre sistemas SAP e não SAP.
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SAP PI/PO (Integração de Processos/Orquestração) – Garante uma troca de dados fluida entre as aplicações da empresa.
- Módulos funcionais
Estes módulos centram-se em processos empresariais específicos e fornecem ferramentas e configurações para satisfazer os requisitos empresariais.
Os módulos funcionais são concebidos para gerir os aspetos operacionais de uma organização, tais como finanças, produção, logística, vendas e marketing e recursos humanos.
Eis alguns exemplos de diferentes módulos funcionais do SAP
(Contabilidade Financeira)
Gere transações financeiras, relatórios e análises.
Submódulos: Contas a Pagar, Contas a Receber, Razão.
(Gestão de Materiais)
Gere as funções de aquisição, inventário e armazenamento.
(Controlo)
Centra-se no planeamento, acompanhamento e controlo dos custos.
Submódulos: Contabilidade de Centros de Custo, Análise de Rentabilidade.
(Vendas e Distribuição)
Gere as vendas, os envios, a faturação e a gestão das relações com os clientes.
(Planeamento da Produção)
Abrange processos de fabrico, tais como o planeamento, a execução e os controlos de qualidade.
(Recursos Humanos)
Centra-se na gestão de pessoal, na folha de pagamentos e no recrutamento.
(Gestão de armazéns)
Gere as operações do armazém e os movimentos de stock.
(Gestão da Qualidade)
Garantir a qualidade e a conformidade dos produtos.
(Manutenção de Instalações)
Responsabiliza-se pelas atividades de manutenção de equipamentos e máquinas.
Dados Mestres e Módulos SAP
Agora torna-se bastante simples perceber como os Dados Mestres se enquadram nesta equação. Alguns módulos do SAP exigirão a manutenção de uma «base de dados mestre» para otimizar as operações no âmbito da referida função empresarial
Por exemplo, uma base de dados do mestre de materiais está associada principalmente ao SAP MM (Gestão de Materiais), mas é também amplamente utilizada no SAP PP (Planeamento da Produção) e no SAP PM (Manutenção)
Alguns tipos comuns de dados mestre incluem:
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Dados mestre de materiais – Utilizado em SAP MM, SAP PP e SAP PM para o acompanhamento do inventário, as aquisições e o planeamento da produção.
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Dados mestre de clientes – Indispensável para SAP SD e SAP FI, garantindo a precisão das transações de vendas e da faturação.
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Dados mestre de fornecedores – Utilizado em SAP MM e SAP FI para gerir as relações com os fornecedores e as ordens de compra.
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Dados de base dos colaboradores – Parte integrante de SAP HR, abrangendo o processamento da folha de pagamentos, as deduções fiscais e a gestão dos benefícios.
A manutenção de dados mestre de elevada qualidade garante o bom funcionamento das operações empresariais e evita problemas como registos duplicados, preços incorretos e riscos de conformidade.
Alterações ao SAP MDM e ao MDG com o S4/HANA
A migração para SAP S/4HANA, o sistema ERP de última geração da SAP, teve um impacto significativo tanto em SAP MDM (Gestão de Dados Mestres) e SAP MDG (Governança dos Dados Mestres). O SAP S/4HANA traz novas funcionalidades, melhorias na arquitetura e uma mudança de enfoque que influenciam diretamente a forma como os dados mestres são geridos e governados.
Aqui fica uma análise detalhada das alterações e das implicações para SAP MDM e ODM com o advento do S/4HANA:
SAP MDM e Migração para o S/4HANA
Fim do SAP MDM como solução autónoma
Eliminação gradual do SAP MDM
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A SAP posicionou-se oficialmente SAP MDG como a solução voltada para o futuro na gestão de dados mestre.
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SAP MDM já não é desenvolvido ativamente e dispõe de suporte limitado em Ambientes S/4HANA.
Impacto nas organizações
- Empresas que utilizam SAP MDM tem de fazer a transição para SAP MDG ou soluções alternativas no âmbito das suas Estratégia de migração para o S/4HANA.
Desafios com o SAP MDM no S/4HANA
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Desenvolvido com base no SAP NetWeaver, o SAP MDM foi concebido principalmente para implementações no local.
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O enfoque do S/4HANA no processamento de dados em tempo real, na computação em memória e na preparação para a nuvem põe em evidência as limitações arquitetónicas do SAP MDM.
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A falta de integração nativa com a base de dados HANA tem um impacto negativo no desempenho do SAP MDM em ambientes S/4HANA.
Migração do SAP MDG para o S/4HANA
Integração reforçada com o S/4HANA
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O SAP MDG está totalmente integrado com o S/4HANA, tirando partido das suas capacidades de computação em memória e do seu modelo de dados simplificado.
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A validação e a gestão de dados em tempo real são agora possíveis através da integração direta com a base de dados HANA.
Suporte nativo para a base de dados HANA
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O SAP MDG no S/4HANA beneficia do processamento de dados a alta velocidade do HANA.
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Funcionalidades como a deteção de duplicados em tempo real, análises avançadas e validação de dados foram significativamente melhoradas.
Modelos de dados simplificados
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O S/4HANA introduz um modelo de dados simplificado, eliminando redundâncias e tabelas desatualizadas.
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O SAP MDG está em consonância com este novo modelo, melhorando a eficiência da governação dos dados mestre.
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Exemplo: A eliminação das tabelas agregadas simplifica os processos de gestão de dados mestre.
Capacidades de governação reforçadas
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O SAP MDG oferece processos de governação pré-configurados para os principais domínios de dados mestre (Material, Cliente, Fornecedor).
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Os fluxos de trabalho e a gestão de pedidos de alteração são mais eficientes e intuitivos, em consonância com as melhorias de usabilidade do S/4HANA.
Qualidade dos dados e análise de dados
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A integração com o SAP Analytics Cloud (SAC) e o S/4HANA permite a elaboração de relatórios avançados sobre métricas de qualidade dos dados mestre.
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A análise preditiva baseada na plataforma HANA melhora o enriquecimento de dados e a deteção de erros.
Melhorias funcionais no SAP MDG para o S/4HANA
Principais novas funcionalidades do SAP MDG no S/4HANA:
Consolidação de dados:
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O SAP MDG suporta agora cenários de consolidação diretamente no S/4HANA.
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Permite a correspondência, a fusão e a deduplicação automáticas dos dados mestre em tempo real.
Integração de Aprendizagem Automática:
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SAP Leonardo e outras plataformas de aprendizagem automática são integradas para melhorar a correspondência de dados e as verificações de qualidade.
Interfaces de utilizador melhoradas:
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A MDG tira partido de Aplicações SAP Fiori para uma experiência de utilizador intuitiva.
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Os gestores de dados e os utilizadores empresariais podem realizar tarefas de governação com maior facilidade.
Governação central em cenários com múltiplos sistemas:
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A MDG atua como a centro nevrálgico para a gestão de dados mestre no S/4HANA, nos sistemas legados e nas aplicações de terceiros.
Flexibilidade para domínios personalizados:
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Suporte melhorado para a definição e gestão de domínios de dados mestre personalizados.
Implicações estratégicas para as organizações
Para utilizadores atuais do SAP MDM
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Migração necessária: Uma vez que o SAP MDM está a ser gradualmente descontinuado, as organizações devem planear a migração para SAP MDG no âmbito do seu plano de implementação do S/4HANA.
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É necessária uma avaliação: As empresas devem avaliar os seus atuais processos de dados mestre e decidir qual a melhor forma de utilizar as funcionalidades avançadas do MDG.
Para quem está a adotar o S/4HANA pela primeira vez
- Utilização nativa dos ODM: A SAP recomenda a adoção do MDG para a governação de dados mestre em ambientes S/4HANA.
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Governança Holística: O MDG proporciona um quadro centralizado para garantir a qualidade dos dados mestre em toda a arquitetura simplificada do S/4HANA.
Principais vantagens do SAP MDG no S/4HANA
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Governança em Tempo Real: A validação e o processamento de dados em tempo real reduzem os erros e aumentam a eficiência.
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Poupança de custos: Uma arquitetura simplificada e conteúdos pré-configurados reduzem os custos de implementação e manutenção.
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Escalabilidade: A base de dados HANA em memória suporta grandes volumes de dados, tornando o MDG adequado para empresas em crescimento.
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Análise melhorada: As funcionalidades avançadas de elaboração de relatórios contribuem para uma melhor tomada de decisões.
Considerações sobre a transição
Percurso de migração:
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Para organizações migração do SAP ECC para o S/4HANA: Implementar o SAP MDG em paralelo com a migração para o S/4HANA ou após a mesma.
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Para organizações que utilizam ferramentas de MDM que não sejam da SAP: Avalie as capacidades de integração e as vantagens do MDG em comparação com soluções de terceiros.
Requisitos de competências:
O S/4HANA e o MDG introduzem novos paradigmas técnicos e funcionais, o que exige:
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Formação para equipas de TI e equipas funcionais.
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Experiência em HANA, SAP Fiori e fluxos de trabalho MDG.
Considerações fundamentais antes da migração para o S/4HANA: Principais lições sobre dados retiradas de A migração da Chevron para o SAP S/4HANA com a solução da Verdantis baseada em IA
Passos para configurar modelos de dados mestre no SAP
A configuração do MDM no SAP envolve a criação de estruturas, a definição de atributos de dados e a implementação de fluxos de trabalho de governação. Na maioria dos casos, estes já se encontram configurados pelas equipas de TI responsáveis pela implementação inicial do sistema de dados mestre.
No entanto, detalhámos os passos necessários para criar diferentes modelos de dados que vêm pré-configurados no SAP.
No caso provável de isto já estar configurado na sua empresa, pode avançar diretamente para a secção seguinte.
Configurar modelos de dados no SAP
Por que «gerir» os dados mestre?
A disciplina de MDM surgiu nas últimas duas décadas, à medida que as pessoas começaram a perceber que a configuração das entidades de dados e dos modelos de dados nelas contidos representa apenas uma fração do trabalho a realizar.
Para aproveitar as vantagens mais notáveis de um sistema de dados mestre, a forma como os registos de dados são criados, configurados, aprovados, editados, enriquecidos, corrigidos e geridos é fundamental e requer uma compreensão sólida de vários casos de utilização específicos do setor, da conta e da área de especialização
Tal como qualquer outra tecnologia nova, a qualidade dos dados mestre depende inteiramente das entradas humanas e dos processos orientados pelo fator humano que são configurados e, como seria de esperar, surgem, de vez em quando, vários desafios
Sim, a tecnologia apoia estes processos e pode, sem dúvida, melhorá-los e torná-los muito mais eficientes, mas ter uma visão completa do contexto dos processos conduzidos por pessoas é um pré-requisito necessário antes de implementar qualquer processo de gestão de dados mestre
Desafios relacionados com os dados mestre no SAP
Já abordámos num artigo separado as dificuldades associadas à manutenção de dados mestre. Aqui fica um breve resumo de alguns dos erros que podem surgir em qualquer base de dados mestre mal gerida
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Ausência de uma convenção de nomenclatura – A ausência de processos claros na criação de registos pode levar à introdução aleatória de dados, o que pode dificultar a recuperação, a extração e o processamento dos mesmos
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Duplicação de registos – A própria ideia de implementar um sistema de dados mestre consiste em obter uma visão completa de um único registo, também designado por «registo de referência» na gestão de dados mestre; dados mestre mal mantidos conduzirão inevitavelmente à duplicação de informação, reduzindo assim drasticamente a eficácia
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Ausência de informações essenciais – Para operar com a melhor eficiência possível E para garantir a melhor tomada de decisões possível, a «exaustividade» da informação é um aspeto fundamental na gestão de dados de mestre (MDM), e os processos conduzidos por pessoas conduzem inevitavelmente a esses erros
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Dados não estruturados: Para implementar automatizações e fluxos de trabalho em qualquer processo empresarial, os dados terão de ser estruturados num formato específico, com campos rigorosamente definidos. Isto não é comum em organizações que não utilizam um plano coordenado para a gestão de dados mestre
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Inconsistências ou dados errados: A existência de várias instâncias do mesmo registo com informações contraditórias dificulta a tomada de decisões e torna os dados mestre inúteis
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Ausência de regras de governação de dados: Sem um processo claramente definido, uma matriz de aprovação e uma gestão responsável dos dados, aplicados através de soluções que dão prioridade à tecnologia, é provável que todos os esforços no sentido da gestão de dados fracassem
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Ausência de fluxos de trabalho de aprovação: É necessário definir controlos de acesso e fluxos de trabalho de aprovação claros para a criação e edição de registos de dados mestre, a fim de evitar os problemas mencionados em #1, #2, #3 e #4. Qualquer dado mestre que não defina estes elementos está destinado a falhar.
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Descubra como as soluções da Verdantis, baseadas em IA, podem otimizar a governação de dados, reforçar a conformidade e promover a eficiência operacional.
Quais são os componentes do SAP MDM?
Como referido anteriormente, o SAP MDM é um módulo técnico que pode ser aplicado a bases de dados mestre de todos os tipos e pode ser configurado para garantir a precisão dos dados.
Juntamente com o SAP Master Data Governance (SAP MDG), um submódulo dedicado à governação de dados, os componentes principais do SAP MDM incluem:
Consolidação de dados
Objetivo: Integrar dados de vários sistemas (por exemplo, sistemas antigos, aplicações de terceiros) num único repositório.
Técnicas:
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Utilize ferramentas ETL para extrair dados de sistemas distintos.
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Padronizar os nomes dos campos, os formatos e as convenções de codificação.
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Eliminar duplicados utilizando algoritmos de correspondência (por exemplo, lógica difusa).
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Limpeza de dados
Objetivo: Melhorar a qualidade dos dados, eliminando erros, redundâncias e inconsistências.
Técnicas:
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Unificar as convenções de nomenclatura (por exemplo, «IBM Inc.» vs. «IBM»).
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Validar os campos de dados (por exemplo, os números de telefone têm de seguir um formato específico).
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Detetar e corrigir anomalias, como endereços de e-mail inválidos ou moedas incompatíveis.
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Harmonização de dados
Objetivo: Alinhar os dados entre os sistemas para garantir a coerência.
Técnicas:
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Normalizar os dados (por exemplo, garantindo que «US» e «Estados Unidos» sejam tratados como idênticos).
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Mapeie os códigos locais para uma norma global (por exemplo, mapeando códigos de produto regionais para identificadores globais).
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Análise e Monitorização
Objetivo: Acompanhar continuamente a qualidade dos dados e o desempenho.
Técnicas:
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Implementar painéis de controlo para monitorizar indicadores-chave de desempenho (KPI), como a exaustividade, a precisão e a pontualidade.
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Utilize o SAP BW ou o SAP Analytics Cloud para a elaboração de relatórios e a obtenção de informações sobre os dados.
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Agendar auditorias periódicas para identificar e resolver problemas relacionados com a qualidade dos dados.
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Governança de dados
Objetivo: Definir e aplicar políticas relativas à qualidade, segurança e conformidade dos dados.
Técnicas:
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Implementar fluxos de trabalho para a aprovação da criação e alteração de dados.
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Utilize controlos de acesso baseados em funções para restringir alterações não autorizadas.
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Monitorizar a conformidade com os regulamentos do setor (por exemplo, RGPD, SOX).
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Enriquecimento de dados
Objetivo: Aumentar o valor dos dados mestre através da adição de detalhes complementares.
Técnicas:
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Integrar com fontes de dados externas (por exemplo, a D&B para dados de fornecedores).
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Utilizar algoritmos de IA/ML para inferir informações em falta ou detetar anomalias.
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Padronizar a taxonomia de produtos, categorias e descrições.
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Integração de dados
Objetivo: Partilhe dados mestre de forma integrada com todos os sistemas relevantes.
Técnicas:
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Utilize o SAP PI/PO ou middleware para a integração com sistemas SAP e não SAP.
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Distribuir dados através de APIs em tempo real ou de processos em lote programados.
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Implementar ponteiros de alteração para garantir que apenas os registos atualizados sejam transmitidos
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Ferramentas e funcionalidades do SAP MDM
Consola SAP MDM: Ferramenta de administração para gerir repositórios, esquemas e configurações.
Gestor de Importação MDM: Facilita a importação de dados de sistemas externos para o SAP MDM.
MDM Data Manager: Fornece uma interface de utilizador para gerir, editar e enriquecer os dados mestre.
MDM Syndicator: Publica e distribui dados mestre aos sistemas ligados.
Motor de fluxos de trabalho MDM: Automatiza os fluxos de trabalho relacionados com a governação de dados e os processos de aprovação.
Mecanismos de qualidade de dados: Integra-se com ferramentas de terceiros (por exemplo, Informatica, Trillium) para a limpeza avançada de dados.
Limitações do SAP MDM
O SAP MDM é, sem dúvida, um software extremamente poderoso e resolve muito bem vários casos de utilização específicos do MDM.
Entre a maioria dos principais sistemas ERP, pode-se dizer que a SAP oferece o melhor conjunto possível de funcionalidades e capacidades para a gestão de dados mestre através do SAP MDM.
Dito isto, não se trata, certamente, de uma solução abrangente que permita às empresas gerir de forma independente os seus dados mestre.
Ao longo dos nossos mais de 15 anos de experiência na resolução de desafios relacionados com dados mestres para empresas da Fortune 500, temos trabalhado com várias empresas que procuram a nossa solução de software complementar para a gestão de dados mestres e a governação de dados — apesar de utilizarem o SAP MDM e o MDG.
Depois de consultarmos os nossos clientes e de aprofundarmos a nossa investigação, conseguimos identificar os desafios evidentes que as empresas enfrentam, apesar de utilizarem esta solução:
Elevada complexidade de implementação
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Desafio: A implementação do SAP MDM requer um planeamento, tempo e recursos significativos. O processo envolve a integração com vários sistemas, a configuração de fluxos de trabalho e a conceção de modelos de dados, o que pode ser complexo e exigir muito trabalho.
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Impacto: As organizações podem enfrentar atrasos ou necessitar de consultores especializados para garantir uma implementação sem problemas.
Falta de funcionalidades avançadas de governação
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Desafio: Embora o SAP MDM ofereça funcionalidades básicas de governação de dados, carece dos fluxos de trabalho e ferramentas de governação avançados e integrados que são mais robustos em soluções mais recentes, como o SAP MDG (Master Data Governance)
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Impacto: As organizações que procuram capacidades de governação abrangentes poderão ter de recorrer ao desenvolvimento personalizado ou a ferramentas adicionais.
Flexibilidade limitada da interface do utilizador (UI)
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Desafio: A interface do utilizador no SAP MDM é menos moderna e intuitiva em comparação com ferramentas mais recentes da SAP, como o SAP Fiori ou o SAP MDG.
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Impacto: Os utilizadores podem considerá-lo menos intuitivo, o que pode resultar numa curva de aprendizagem mais acentuada e em taxas de adoção mais baixas entre os utilizadores empresariais.
Casos de utilização específicos do setor
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Desafio: Dependendo do tipo de dados mestre, os módulos específicos do setor e as bases de conhecimento podem ajudar a dar resposta a vários requisitos específicos da gestão de dados mestre (MDM), especialmente no que diz respeito à integração da IA nestes produtos
- Impacto: As organizações não conseguem dar resposta nem adaptar as soluções aos desafios específicos do setor
Não é escalável para as necessidades das empresas
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Desafio: O SAP MDM pode enfrentar problemas de desempenho ao lidar com conjuntos de dados extremamente grandes ou com requisitos complexos de dados mestre que abrangem vários domínios
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Impacto: A adaptação da solução para dar resposta ao aumento dos volumes de dados poderá exigir recursos adicionais ou ajustes técnicos
Dependência de outras ferramentas SAP
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Desafio: O SAP MDM depende em grande medida da integração com outras ferramentas da SAP e de outros fornecedores, tais como o SAP NetWeaver, o SAP PI/PO ou ferramentas ETL de terceiros, para garantir a sua funcionalidade completa.
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Impacto: Sem estas integrações, o MDM poderá não atingir todo o seu potencial, o que acarreta custos e complexidade adicionais.
Suporte limitado para ambientes nativos da nuvem
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Desafio: O SAP MDM foi originalmente concebido para implementações no local, pelo que está menos otimizado para os ambientes modernos nativos da nuvem.
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Impacto: As organizações que apostam em estratégias que dão prioridade à nuvem podem enfrentar desafios na utilização eficiente do MDM sem ajustes adicionais.
Conclusão
À medida que as organizações fazem a transição para sistemas ERP modernos, como o SAP S/4HANA, garantir que os dados mestre estejam limpos, consistentes e sujeitos a uma gestão adequada torna-se fundamental. A má qualidade dos dados pode afetar gravemente o desempenho do sistema, a tomada de decisões e a conformidade regulamentar. A Verdantis capacita as empresas a superar estes desafios com soluções baseadas em IA, concebidas especificamente para migrações ERP complexas. Desde a descoberta e limpeza de dados até ao seu enriquecimento e governança, a Verdantis garante uma transição harmoniosa, transformando dados mestre fragmentados numa base unificada e fiável. Estabeleça uma parceria com a Verdantis para preparar o seu ambiente de dados para o futuro e tirar o máximo partido dos seus investimentos em ERP.
