Descubra cómo LeverX ayudó a MAHLE a restaurar datos de exportación completos y precisos en SAP Analytics Cloud. El proyecto garantizó la fiabilidad de los informes y sentó las bases para futuras mejoras.
Antecedentes
MAHLE International GmbH es un fabricante alemán de piezas de automoción con sede en Stuttgart. Fundada en 1920, se ha convertido en uno de los principales proveedores mundiales del sector de la automoción.
La empresa opera en más de 30 países y emplea a más de 72.000 personas. Sus principales unidades de negocio son Powertrain and Charging, Thermal and Fluid Systems y Lifecycle and Mobility. En 2022, MAHLE ocupaba el cuarto lugar entre los proveedores alemanes de automoción, después de Bosch, ZF y Continental, con productos utilizados en aproximadamente la mitad de los vehículos de todo el mundo.
La estrategia a largo plazo de MAHLE, conocida como Estrategia 2030+, se centra en tres direcciones: electrificación, gestión térmica y combustibles alternativos como el hidrógeno y los e-fuels. La empresa está cambiando gradualmente hacia soluciones de movilidad sostenible, al tiempo que sigue apoyando sus líneas de productos tradicionales.
Este cambio aumenta la demanda de información precisa y basada en datos, especialmente en el rendimiento de las exportaciones, donde los informes puntuales y fiables son fundamentales para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.
Desafío
Como parte de sus actividades habituales de elaboración de informes, MAHLE utiliza SAP Analytics Cloud (SAC) para supervisar el rendimiento de las exportaciones. Uno de los cuadros de mando clave utilizados en este proceso, el cuadro de mando Tesla Export, mostraba ocasionalmente datos incompletos o ausentes. Esto provocaba incoherencias y afectaba a la fiabilidad de la información obtenida.
El principal problema era que algunos datos importados de la base de datos SAP HANA no aparecían correctamente en SAC. En algunos casos, faltaban registros, los parámetros eran incorrectos o no se disponía de datos históricos. Estos problemas dificultaban que los analistas y controladores del cliente confiaran en los datos o los utilizaran con confianza en la elaboración de informes.
Nuestro enfoque
El equipo de LeverX fue contratado para ayudar a MAHLE. Su objetivo principal era identificar la causa de las incoherencias de los datos en el cuadro de mando de exportación de Tesla y proponer una forma fiable de resolverlas.
Dado que el sistema SAC ya estaba activo y en uso, el equipo tuvo que trabajar con las limitaciones de una configuración existente. Para ello fue necesario analizar rápidamente el modelo de datos actual, comprender el flujo de datos de la base de datos SAP HANA a SAC y determinar con precisión dónde se producían los problemas sin interrumpir las actividades diarias de elaboración de informes.
Para abordar las necesidades del cliente, el enfoque se centró en los siguientes objetivos clave:
- Analizar la estructura del modelo de datos de SAC y cómo está conectado a la base de datos HANA.
- Identificar las causas de los datos incorrectos o que faltan en el cuadro de mando de exportación de Tesla.
- Restablecer la plena disponibilidad de los datos, incluidos los registros históricos, al tiempo que se garantiza que no se rechazaron datos durante la importación.
- Corregir los errores relacionados con los parámetros que afectan a los resultados de los informes.
- Proponer soluciones a largo plazo que ayuden a evitar problemas similares en el futuro.
Una de las propuestas clave consistía en implantar un mecanismo Delta para agilizar las futuras importaciones de datos de HANA a SAC. Este mecanismo se presentó como una mejora potencial y se sometió a la revisión del cliente.
La solución
El proyecto se centró en los servicios de soporte de SAP Analytics Cloud (SAC) dirigidos al cuadro de mando de exportación de Tesla. El equipo comenzó analizando el modelo de datos de SAC y su conexión con la base de datos SAP HANA. Este paso implicaba revisar cómo se transferían los datos, dónde se rompían y por qué faltaban algunos registros o no se mostraban correctamente.
Entre las principales medidas que se adoptaron cabe destacar las siguientes
- La reimportación de todos los datos de la base de datos HANA a SAC garantizó que el proceso de importación se completara y que no se rechazara ningún registro.
- Corrección de las configuraciones de trabajo de SAC para eliminar los parámetros incorrectos en el cuadro de mandos y garantizar la precisión de la información mostrada.
- Restauración de datos históricos para garantizar que los datos exportados de años anteriores y actuales fueran visibles y utilizables para el análisis.
A lo largo de todo el proyecto, el equipo siguió las mejores prácticas de gestión de calidad de datos, garantizando que todos los cambios mantuvieran la integridad de los datos y se ajustaran a las normas de elaboración de informes del cliente.
Al final del proyecto, MAHLE disponía de un cuadro de mandos de SAC totalmente operativo y con visibilidad de los datos restablecida. Los analistas y controladores ya podían confiar en él para obtener informes de exportación precisos y puntuales. El cliente también recibió recomendaciones claras para evitar problemas similares en el futuro.
Resultados
El proyecto resolvió el principal problema del cliente: datos poco fiables en el cuadro de mando de exportación de Tesla dentro de SAP Analytics Cloud (SAC). Tras completar las actividades de soporte, el cuadro de mandos refleja datos de exportación completos y precisos procedentes de la base de datos SAP HANA, incluidos registros de años anteriores.
Entre los principales resultados se incluyen:
- Informes de exportación precisos sin registros rechazados ni datos faltantes durante la importación.
- Tratamiento correcto de los parámetros en los informes de SAC, lo que permite obtener resultados coherentes y fiables.
- Restablecimiento de la disponibilidad de datos históricos, lo que permite realizar análisis de rendimiento más exhaustivos.
Estas mejoras aumentaron inmediatamente la fiabilidad de los informes y análisis de exportación de MAHLE. Los usuarios empresariales, incluidos los analistas de datos y los controladores, pudieron trabajar con datos coherentes y tomar decisiones basadas en información precisa.
Además de resolver los problemas inmediatos, el proyecto sentó las bases para la estabilidad futura. El equipo de LeverX presentó dos posibles vías de mejora a largo plazo, incluida la implantación de un Mecanismo Delta para optimizar los procesos de importación de datos. Estas propuestas proporcionaron al cliente un camino claro para la optimización futura.