Quando uma empresa cresce, ter acesso aos dados deixa de ser o desafio. O desafio passa a ser garantir que as diferentes áreas trabalhem com informações organizadas, rastreáveis e prontas para apoiar decisões.
Esse era o ponto em que a São Salvador Alimentos (SSA) estava antes do SAP Datasphere. As informações ficavam distribuídas entre sistemas e estruturas diferentes: dados integrados em uma base Oracle por meio de scripts, planilhas Excel usadas tanto para entrada quanto para análise e modelos semânticos descentralizados no Power BI.
~2.000 indicadores
base analítica que antes exigia replicar a lógica de negócio a cada novo relatório
SAP + não-SAP
SAP e sistemas satélites
9 frentes de análise
da DRE e do CAPEX a fretes, campo, indústria e mercado externo
O desafio
A construção de aproximadamente 2.000 indicadores exigia replicar lógicas de negócio. A cada novo relatório ou dashboard, parte desse trabalho precisava ser reconstruída e validada.
Ao mesmo tempo, a SSA vivia um momento importante da sua estratégia tecnológica: a implantação do SAP S/4HANA, o projeto de planejamento orçamentário com SAP Analytics Cloud (SAC) e SAP Integrated Business Planning (IBP) e a construção de uma plataforma de dados para suportar a transformação digital. Tudo isso aumentou a necessidade de uma camada de dados integrada ao ecossistema SAP.
Era necessário evoluir a arquitetura.
Por que a SSA escolheu o SAP Datasphere?
O SAP Datasphere passou a exercer o papel de data warehouse da companhia. A plataforma conecta os dashboards em Power BI, o planejamento orçamentário no SAC, o processo de S&OP no IBP e diferentes fontes corporativas, entre elas sistemas SAP e sistemas satélites.
O objetivo não era só centralizar dados. Era criar uma estrutura em que a informação pudesse ser reutilizada, rastreada e consumida com mais eficiência pelas áreas do negócio. Para entender a solução em detalhes, veja a página da Solveplan sobre SAP Datasphere.
Antes do SAP Datasphere
- Dados integrados em base Oracle por scripts
- Excel usado para entrada e para análise
- Modelos semânticos descentralizados no Power BI
- Lógica de negócio replicada em ~2.000 indicadores
- Reconstrução e validação a cada novo relatório
Depois da implementação
- SAP Datasphere como data warehouse da companhia
- Fontes SAP e não-SAP integradas em uma única camada
- Modelos de dados reutilizáveis por domínio de negócio
- Linhagem de dados para análise de causa raiz
- Ambiente analítico separado do transacional
Assista o case completo
No vídeo, Wesley Medanha, da SSA Alimentos, apresenta a experiência da companhia e a evolução da arquitetura de dados.
De dados descentralizados a modelos reutilizáveis
Com o SAP Datasphere, a SSA passou a estruturar modelos de dados para diferentes necessidades da organização. O ambiente suporta desde o pipeline do planejamento orçamentário e do realizado da DRE até análises de CAPEX, gestão de fretes, suprimentos, custos, campo, indústria, inteligência de mercado e operações de mercado externo.
Essa mudança trouxe um elemento importante para a estratégia da companhia: governança de dados. A arquitetura construída no SAP Datasphere organiza as informações por domínios de negócio e usa linhagem de dados para tornar a análise de causa raiz mais ágil. A separação entre os ambientes analítico e transacional também reduziu o impacto de processamentos complexos sobre o ERP.
Quais resultados o SAP Datasphere trouxe para a SSA?
Os benefícios percebidos pela SSA estão em três frentes: integração de fontes, estruturação de modelos reutilizáveis e simplificação da preparação dos dados. A empresa também identificou ganhos em disponibilidade e rastreabilidade das informações, além da redução de atividades manuais e da dependência de dados descentralizados.
O impacto aparece na capacidade analítica. Com mais dados preparados e disponíveis, construir análises para apoiar decisões ficou mais simples e ágil. Menos esforço para reconstruir e validar a informação a cada nova demanda, mais capacidade para usá-la.
Governança antes de escala
A jornada deixou aprendizados que vão além da tecnologia. Para a SSA, três pontos foram fundamentais:
- Preparar os dados para consumo
- Estabelecer uma fonte única e confiável de informação, o source of truth
- Envolver as áreas de negócio no processo de governança de dados
Esses fundamentos valem para qualquer organização que pretende ampliar analytics, planejamento e iniciativas baseadas em dados. Uma arquitetura moderna não começa pelo dashboard. Começa pela qualidade daquilo que o alimenta.
Quer estruturar uma fundação de dados mais integrada e governada?
FAQ — SAP Datasphere na SSA Alimentos
Qual solução SAP foi implementada na SSA Alimentos?
O SAP Datasphere, usado como data warehouse da SSA. Ele integra informações do SAP S/4HANA, do SAP Analytics Cloud, do SAP IBP e de outras fontes corporativas.
Qual era o principal desafio da SSA antes do SAP Datasphere?
Os dados estavam distribuídos entre sistemas, scripts, base Oracle, planilhas e modelos semânticos descentralizados no Power BI. A construção de cerca de 2.000 indicadores também exigia replicar a lógica de negócio.
Quais benefícios a SSA percebeu com o SAP Datasphere?
Integração de fontes, modelos de dados reutilizáveis, preparação de dados simplificada, maior disponibilidade e rastreabilidade das informações e redução de atividades manuais.
Como o SAP Datasphere apoia a tomada de decisão na SSA?
Com mais dados preparados e disponíveis, construir análises para apoiar decisões ficou mais simples e ágil.
Qual foi o principal aprendizado do projeto?
Preparar os dados para consumo, estabelecer um source of truth e envolver as áreas de negócio na governança de dados.
O SAP Datasphere integra dados SAP e não-SAP?
Sim. No ambiente da SSA, o SAP Datasphere conecta SAP S/4HANA, SAP Analytics Cloud e SAP IBP a sistemas não-SAP como AVECOM, Lincros, GEPARDO e Sankhya.