Datos a mano
Alrededor del 80 por ciento de las PYME que utilizan SAP acceden a datos de su sistema ERP varias veces al día, según los resultados del estudio "SAP en las PYME" de Theobald Software. Alrededor del 15 por ciento incluso lo hace al menos seis veces al día, y algunas llegan a tener más de diez accesos. Esta intensidad de uso subraya la enorme importancia de la actualidad de los datos utilizados.
A esto se suma el hecho de que casi el 90% de las empresas encuestadas considera bastante o muy importante el acceso a los datos en tiempo real de los sistemas SAP. Para el 44%, la velocidad a la que están disponibles los datos SAP también es muy relevante, pero casi un tercio ve precisamente esto como un reto importante. Y es que los métodos actuales de extracción de datos tienen sus trampas.
Volcado completo de datos
Un volcado completo de datos desde el sistema SAP puede ser una tarea compleja y laboriosa. Aunque el proceso de exportación de datos es relativamente sencillo en sí mismo, pueden surgir numerosos problemas que afecten a la duración del volcado de datos y al rendimiento.
Uno de los mayores problemas de una extracción de datos completa es la enorme cantidad de información que hay que exportar. Dependiendo del tamaño de la empresa y de la cantidad de datos almacenados en el sistema, la retirada de datos puede llevar horas, días o incluso semanas. Durante este tiempo, el sistema SAP está a veces muy cargado, lo que suele provocar retrasos en otros procesos empresariales. Además, el proceso de exportación puede afectar al ancho de banda de la red y hacer que otros sistemas de la empresa funcionen más lentamente.
Por último, también puede resultar difícil completar la exportación de datos sin que se produzcan errores o interrupciones. Estos pueden ralentizar el proceso de exportación, y también es posible que se produzcan pérdidas de datos.
La alternativa es la deducción incremental de datos SAP. Se trata de una exportación de datos que sólo tiene en cuenta las modificaciones de los datos desde la última extracción. A diferencia de una deducción de datos completa, en este caso no hay que volver a exportar todos los datos, lo que supone un ahorro considerable de tiempo y recursos. El sistema está menos sobrecargado y los demás procesos empresariales siguen funcionando.
Deducción incremental
Además, una deducción incremental es mucho más fiable que una completa. Dado que sólo se exportan los datos modificados, el riesgo de errores e interrupciones es significativamente menor. Esto también reduce el riesgo de pérdida de datos y aumenta la precisión.
Pero también es cierto que este método requiere un profundo conocimiento experto debido a su complejidad. Además, conlleva unos costes considerables. Las empresas necesitan un enfoque más sencillo y económico que, además, les permita extraer todos los datos SAP de forma incremental.
El software CDC es una solución para la extracción de datos casi en tiempo real para tablas SAP, con sólo una pequeña configuración de SAP. La captura de datos de cambios (CDC) es una técnica de software para el seguimiento de los cambios de datos en tiempo real, por ejemplo, mediante la inserción, actualización y eliminación en el lado SAP. A continuación, el software transmite los cambios capturados a un proceso posterior o a un sistema de terceros. Theobald Software ofrece un componente de este tipo: CDC de tablas. Esto permite utilizar CDC directamente con tablas SAP. El componente, que requiere poca instalación o configuración en SAP, extrae el contenido delta de las tablas SAP. Crea una tabla de registro en SAP para registrar las operaciones de inserción, actualización y eliminación.
Capturar los cambios en SAP como sistema de origen y transferirlos al sistema de destino sincroniza ambos sistemas. El resultado es una replicación de datos fiable a la nube o al almacenamiento de BD y una migración a la nube sin tiempo de inactividad. Table CDC es adecuado para casi todas las tablas SAP. La nueva función no se limita a determinadas tablas, como las que tienen una marca de tiempo, para poder implementar un volcado de datos incremental. Esto ahorra recursos y tiempo de trabajo.
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