Integração de dados ERP: como unificar os seus dados comerciais

Porque é que a integração do ERP é difícil

Os sistemas ERP foram construídos para processar transações de forma eficiente, e não para suportar cargas de trabalho analíticas. Consultar uma base de dados ERP diretamente para fins de geração de relatórios pode degradar o desempenho transacional — e é por isso que a maioria dos fornecedores de ERP não permite o acesso direto à base de dados ou a desencoraja fortemente. Os modelos de dados também são extraordinariamente complexos: o modelo de dados do SAP, por exemplo, tem dezenas de milhares de tabelas, muitas vezes com nomes de campos enigmáticos abreviados em alemão que não foram renomeados desde a década de 1990. Compreender quais as tabelas que contêm os dados de que necessita, como se relacionam entre si e quais os campos que contêm dados fiáveis ​​requer um profundo conhecimento de domínio que poucos engenheiros de dados generalistas possuem no primeiro dia. Acrescente a isto o desafio de lidar com a captura de dados alterados (rastrear o que mudou, quando e como) e gerir as alterações de esquema quando ocorrem atualizações do ERP, e terá um problema técnico genuinamente difícil. É o tipo de problema em que cinco dias de projeto inicial cuidadoso poupam cinco meses de correção posteriormente.

A arquitetura certa para a integração ERP

A abordagem moderna à integração do ERP utiliza uma arquitetura em camadas: extração, preparação, transformação e apresentação. A camada de extração utiliza o APIs oficial do ERP ou conectores — BAPI/RFC para SAP, REST APIs para Oracle Fusion, OData para Dynamics — para extrair dados de forma incremental. Estes dados extraídos chegam a uma área de teste (geralmente um bucket de armazenamento na nuvem ou um esquema de teste no seu data warehouse) antes de qualquer transformação acontecer. A camada de transformação, normalmente construída em dbt, aplica a lógica de negócio: união de tabelas, definição de métricas, tratamento de casos extremos e produção de modelos analíticos limpos. A camada de apresentação (Power BI, Tableau) lê estes modelos limpos – nunca diretamente do ERP. Esta separação de interesses não é pureza arquitetónica por si só; é o que permite atualizar o ERP sem quebrar os painéis, reconstruir uma métrica sem extrair novamente os dados e fornecer aos analistas um ambiente com curadoria sem os expor diretamente ao BSEG ou VBAP.

Considerações específicas do SAP

O SAP é de longe o sistema ERP mais comum com o qual nos integramos. A abordagem de extração recomendada para o SAP local são denominadas BAPI/RFC via Python (utilizando a biblioteca pyrfc) ou um conector dedicado como os próprios serviços de extração de dados ABAP do SAP. Para a SAP S/4HANA Cloud, os OData APIs são a rota de integração oficial. Tabelas principais a compreender: BKPF/BSEG para documentos financeiros, VBAK/VBAP para ordens de venda, MKPF/MSEG para movimentos de materiais, AUFK/AFKO para ordens de produção. A prática SAP da Delta BI mapeou a lógica de extração para os casos de utilização analíticos mais comuns — finanças, inventário, produção, compras — pelo que não estamos a começar do zero em todos os compromissos.

Medir o sucesso da integração

Uma integração bem-sucedida do ERP não é apenas aquela que extrai dados – é aquela que os extrai de forma fiável, completa e com total auditabilidade. Medimos a integridade da integração com três métricas: integridade (que percentagem de registos esperados chegaram na última execução de extração?), atualização (quantos anos têm os dados mais recentes no armazém?) e precisão (que percentagem de registos verificados no local correspondem exatamente ao sistema de origem?). Os testes automatizados de qualidade de dados em dbt são executados em cada execução de pipeline e alertam em poucos minutos se algo avariar. É isto que separa uma integração frágil mantida em folhas de cálculo de uma base analítica de nível de produção. O rasto de auditoria também é importante: todas as questões de reconciliação — «por que razão a receita do armazém de março difere da SAP» — devem ser respondidas em minutos a partir de metadados registados, e não em dias de SQL forense.

Armadilhas comuns em projetos de integração ERP

Depois de executar projetos de integração em clientes marítimos, de logística, de energia e de fabrico, certos padrões de falha repetem-se. Nomeá-los antecipadamente é a intervenção mais útil; são quase sempre evitáveis, mas exigem decisões organizacionais, e não apenas técnicas.

Uma sessão pré-mortem – sentar-se no início do projeto e perguntar ‘como é que isto vai falhar?’ – é uma das apólices de seguro mais baratas na entrega do BI.