Especialidad
SAP Analytics Cloud
Dashboards, planificación y previsiones sobre datos SAP y no SAP, con un camino claro si ya utiliza BusinessObjects.
Datos y analítica
Estrategia, ingeniería y análisis de datos.
Estrategia y gobierno de datos, ingeniería de plataformas, analítica e IA sobre datos SAP y no SAP, en Google Cloud, en AWS o en Microsoft Azure.
Áreas de trabajoDatos y analítica
Áreas de trabajo- Estrategia de datos
- Gobierno y calidad
- Ingeniería y plataformas
- Integración SAP y no SAP
GRUPO INTELSIS
- datos del ERP y de otras fuentes en una sola arquitectura
- SAP + no SAP
- del diagnóstico de datos a la operación y la evolución
- 4 etapas
- nivel de partner de Google Cloud
- Premier
Visión general
Del dato del ERP al indicador que orienta compras, caja y operación.
Reunimos datos de ERP, CRM, hojas de cálculo y aplicaciones para analizar y seguir los procesos de negocio. El trabajo incluye estrategia de datos, gobernanza, ingeniería, visualización e inteligencia artificial.
Grupo Intelsis parte de un diagnóstico de su madurez y sus prioridades, diseña y construye la plataforma, entrega análisis y modelos de IA en ciclos cortos y le acompaña en la operación, con gobierno y mejora continua. Trabajamos en entornos on-premise, en la nube o híbridos, con datos SAP y no SAP.
Combinamos conocimiento de los procesos SAP con plataformas de nube como Google Cloud, donde somos Premier Partner, y AWS. Definimos el origen y las reglas de cada indicador y ofrecemos equipos de datos dedicados o un centro de excelencia.
Aspectos destacados
- Estrategia, gobierno y calidad de datos
- Ingeniería de datos y plataformas en la nube
- Dashboards, informes y modelos analíticos
- Machine learning e IA aplicados al negocio
- Equipos de datos dedicados o centro de excelencia
Por qué Grupo Intelsis
Negocio, SAP y nube en el mismo equipo de datos.
Con los equipos de negocio y TI, definimos el origen de cada indicador, quién responde por el dato y cómo corregir los problemas de calidad.
Estrategia ligada a resultados
Cada iniciativa parte de una decisión de negocio y de una mejora medible en eficiencia, coste o crecimiento, no de una herramienta.
Contexto SAP en cada dato
Conocemos los procesos y las reglas de SAP que dan sentido a las cifras, lo que evita retrabajo y discrepancias entre áreas.
Partner de los principales proveedores
SAP Gold Partner, Google Cloud Premier Partner y AWS Partner: elegimos la plataforma según el escenario, el coste y la estrategia de nube.
Formación y uso de los datos
Apoyamos las decisiones basadas en datos con roles definidos, formación de los equipos y seguimiento periódico de los indicadores.
Líneas de actuación
De la estrategia a la operación, toda la cadena de datos.
Trabajamos en proyectos puntuales o en toda la cadena, según la madurez y las prioridades de su empresa.
Estrategia de datos
Diagnóstico de madurez, casos de uso priorizados por valor y hoja de ruta alineada con los objetivos del negocio y la arquitectura actual.
Gobierno y calidad
Políticas, roles, catálogo, linaje y reglas de calidad para que todos confíen en la misma definición de cada indicador.
Ingeniería y plataformas
Arquitecturas on-premise, en la nube o híbridas para grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, con pipelines monitorizados.
Integración SAP y no SAP
Extracción y modelado de datos de SAP ECC, SAP S/4HANA y SAP BW junto con CRM, e-commerce, archivos y API, preservando la semántica del negocio.
Analítica y visualización
Dashboards, informes y modelos analíticos para cada área, con SAP Analytics Cloud, Looker o la herramienta que mejor encaje en el escenario.
Machine learning e IA
Modelos de previsión, clasificación y detección de anomalías, e IA generativa sobre datos gobernados, con plataformas como Vertex AI.
Equipos de datos y CoE
Squads dedicados o un centro de excelencia (CoE) que opera, mantiene y hace evolucionar la plataforma y los productos de datos con su equipo.
Operación y evolución continua
Monitorización de cargas, costes y calidad, gestión de incidencias e incorporación de nuevas fuentes y casos de uso en cada ciclo.
Arquitectura de referencia
Cinco capas entre la fuente y la decisión.
Cada capa tiene un papel claro, y el gobierno de datos las atraviesa todas.
Fuentes
ERP SAP, CRM, e-commerce, hojas de cálculo, archivos y API de partners, cada uno con su responsable y su frecuencia.
Ingesta e integración
Cargas por lotes o casi en tiempo real, con orquestación, monitorización y gestión de fallos.
Plataforma y modelado
Data warehouse o lakehouse con capas de datos en bruto, depurados y listos para el consumo.
Gobierno
Catálogo, linaje, calidad, seguridad y privacidad aplicados a todas las capas.
Consumo e IA
Dashboards, planificación, modelos de machine learning y aplicaciones que usan datos fiables.
Diagnóstico de datos
Lo que evaluamos antes de proponer cualquier plataforma.
La evaluación de la madurez orienta prioridades, inversiones y el orden de las entregas.
Estrategia y gobierno
- Decisiones e indicadores críticos por área
- Responsables de datos y roles definidos
- Definición única de cada métrica
- Políticas de acceso, privacidad y protección de datos
- Calidad medida y con seguimiento
Plataforma e ingeniería
- Inventario de fuentes SAP y no SAP
- Integraciones, cargas y dependencias
- Latencia necesaria por caso de uso
- Costes, escalabilidad y seguridad
- Documentación y linaje
Analítica e IA
- Informes en uso y duplicidades
- Autonomía de los usuarios de negocio
- Casos de uso viables de machine learning
- Datos preparados para la IA generativa
- Adopción y rutinas de gestión
Cómo trabajamos
Cuatro etapas, del diagnóstico a la operación.
Cada etapa genera entregables útiles, y la siguiente se apoya en lo aprendido.
Diagnóstico y prioridades
Empiece con una conversación gratuita de 30 minutos y siga con la evaluación de madurez, los casos de uso priorizados y la hoja de ruta de datos.
Arquitectura y plataforma
Diseño conjunto de la arquitectura y construcción de pipelines, modelos y capas de gobierno en la plataforma elegida.
Analítica e IA en ciclos cortos
Dashboards, modelos analíticos y soluciones de machine learning entregados en iteraciones cortas, con validación frecuente de las áreas.
Go-live, operación y evolución
Go-live acompañado, monitorización, soporte y nuevas fuentes y casos de uso, con equipos dedicados o un centro de excelencia.
Preguntas frecuentes
Dudas sobre Datos y analítica
¿Por dónde empezar un proyecto de datos?
Por las decisiones que el proyecto necesita apoyar. En el diagnóstico identificamos indicadores críticos, fuentes, problemas de calidad e iniciativas en marcha. Priorizamos pocos casos de uso de alto valor para orientar la construcción de la plataforma y medir los resultados.
¿Grupo Intelsis trabaja solo con datos SAP?
No. Integramos datos de SAP ECC, SAP S/4HANA y SAP BW con CRM, e-commerce, hojas de cálculo, API y otras aplicaciones. Conocer SAP a fondo es una ventaja, porque preserva el significado de los datos de negocio, pero la arquitectura se diseña para todo el ecosistema de su empresa.
¿Qué plataforma de datos es la adecuada para mi empresa?
Depende de las fuentes, los volúmenes, los casos de uso, las capacidades del equipo y la estrategia de nube. Evaluamos opciones como SAP Datasphere, Google BigQuery y los servicios de datos de AWS y Microsoft Azure, teniendo en cuenta el coste de operación, la seguridad y la integración con SAP antes de recomendar.
¿En qué se diferencia este servicio de la especialidad SAP Analytics Cloud?
SAP Analytics Cloud es la solución de SAP para BI, planificación y análisis predictivo. El servicio de datos y analítica cubre toda la cadena, desde la estrategia y el gobierno hasta la ingeniería, las plataformas y la IA, con o sin SAP. En muchos proyectos, ambos se complementan.
¿Es posible externalizar la operación de la plataforma de datos?
Sí. Además de proyectos, ofrecemos operación y evolución continua: monitorización de cargas, calidad y costes, soporte de pipelines y dashboards, y equipos de datos dedicados o un centro de excelencia que trabaja junto a su equipo.
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