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Unit4 ha lanzado recientemente Data Hub, un servicio gestionado de extracción de datos para Unit4 ERPx diseñado para eliminar el trabajo manual que suele interponerse entre un sistema ERP y las herramientas de análisis de las que dependen las empresas para tomar decisiones.
Es un anuncio práctico que apunta a un problema mucho mayor en el ERP en la nube.
Las empresas llevan años trasladando sus procesos financieros, de RR. HH. y de gestión de proyectos a plataformas en la nube. Sin embargo, los datos generados por esas plataformas suelen seguir siendo difíciles de acceder, combinar y analizar. Cada vez que cambian las aplicaciones, los equipos exportan hojas de cálculo, gestionan transferencias de archivos, buscan alternativas a los límites de las API y reconstruyen integraciones.
El ERP ha pasado a la nube, pero el proceso para convertir los datos en información útil, en muchos casos, sigue anclado al mundo local.
Unit4 Data Hub está diseñado para eliminar las tareas rutinarias necesarias para conectar los datos del ERP con los sistemas de reporting. Ofrece a los clientes de ERPx un acceso controlado a los datos financieros, de RR. HH. y de proyectos sin depender de exportaciones manuales, transferencias de archivos o conexiones API personalizadas.
El servicio envía esos datos a Microsoft Power BI, Microsoft Fabric, Snowflake y Google BigQuery mediante el protocolo abierto Delta Sharing. De este modo, las organizaciones pueden utilizar las herramientas de análisis que ya tienen sin tener que crear y mantener una conexión independiente para cada una.
Esto es importante porque las plataformas de análisis rara vez permanecen estáticas. Una empresa puede empezar con Power BI, añadir Fabric para ampliar el trabajo con datos y, posteriormente, incorporar Snowflake o una nueva plataforma de planificación. En una configuración convencional, cada cambio puede dar lugar a otro proyecto de integración.
Data Hub también mantiene las cargas de trabajo analíticas separadas del procesamiento de transacciones de ERPx. La carga incremental transfiere los registros que han cambiado en lugar de conjuntos de datos completos, lo que reduce el tráfico de datos y limita el riesgo de que las actividades de reporting ralenticen el sistema operativo. Para las organizaciones que todavía tienen que unir informes mediante hojas de cálculo, esto podría eliminar horas de trabajo repetitivo.
Trasladar un sistema ERP a la nube resuelve un problema: la organización ya no tiene que mantener el software subyacente de la misma manera. Pero eso no hace que los datos sean automáticamente más fáciles de utilizar.
Esta se está convirtiendo en la prueba más relevante del ERP en la nube. Los equipos de finanzas, RR. HH. y proyectos necesitan datos fiables y actualizados que puedan utilizar en herramientas de reporting, planificación y previsión sin tener que poner en marcha otro proyecto de TI.
Pensemos en la rentabilidad de un proyecto.
Finanzas puede calcular el margen a partir de los costes contabilizados, RR. HH. puede centrarse en la capacidad y la utilización de recursos, y operaciones puede utilizar datos de entrega procedentes de otro panel. Cuando esas cifras se actualizan o se definen de forma diferente, los equipos terminan debatiendo sobre qué cifras son correctas en lugar de actuar a partir de ellas. Una capa de datos gobernada les proporciona un punto de partida común.
La IA hace que este problema sea aún más difícil de ignorar.
Los asistentes digitales, los modelos de previsión y los flujos de trabajo automatizados solo son tan fiables como los datos que los sustentan. Dar a una herramienta de IA un acceso más rápido a información incoherente o mal controlada simplemente permite que produzca una respuesta incorrecta de forma más eficiente.
Por eso, el ERP en la nube empieza a parecerse menos a un proyecto de sustitución de software y más a una infraestructura empresarial. La aplicación sigue siendo importante, pero también lo son las conexiones que llevan sus datos al resto de la organización.
Data Hub encaja en este cambio, aunque los clientes siguen necesitando una asignación clara de responsabilidades, permisos y definiciones consensuadas para las métricas clave. Unit4 puede simplificar la extracción y mantener las conexiones a medida que se actualiza ERPx; pero no puede decidir qué significa una cifra fiable de margen, plantilla o estado de un proyecto.
El campo de batalla se está desplazando por debajo de la interfaz, hacia la capa donde los datos se gobiernan y se ponen en práctica.
