Pregunta: Estudio de caso 1: American Water mantiene el flujo de datos American Water, fundada en 1886, es la empresa pública de servicios de agua más grande de los Estados Unidos. Con sede en Voorhees, NJ, la empresa emplea a más de 7000 profesionales dedicados que brindan agua potable, aguas residuales y otros servicios relacionados a aproximadamente 16 millones de

Estudio de caso 1: American Water mantiene el flujo de datos

American Water, fundada en 1886, es la empresa pública de servicios de agua más grande de los Estados Unidos. Con sede en Voorhees, NJ, la empresa emplea a más de 7000 profesionales dedicados que brindan agua potable, aguas residuales y otros servicios relacionados a aproximadamente 16 millones de personas en 35 estados, así como en Ontario y Manitoba, Canadá. La mayoría de los servicios de American Water respaldan a las subsidiarias de servicios públicos administradas localmente que están reguladas por el estado de EE. UU. en el que cada una opera, así como por el gobierno federal. American Water también posee subsidiarias que administran sistemas municipales de agua potable y aguas residuales bajo contrato y otras que suministran a empresas y comunidades residenciales productos y servicios de administración de agua.

Hasta hace poco, los sistemas y procesos comerciales de American Water estaban muy localizados y muchos de estos procesos eran manuales. Con el tiempo, este entorno de información se volvió cada vez más difícil de administrar. Muchos sistemas no estaban integrados, por lo que ejecutar cualquier tipo de informe que tuviera que proporcionar información sobre más de una región era un proceso muy manual. Los datos debían extraerse de los sistemas que respaldan cada región y luego combinarse manualmente para crear el resultado deseado. Cuando la empresa se preparaba para realizar una oferta pública inicial de sus acciones en 2006, sus sistemas de software no podían manejar los controles regulatorios requeridos, por lo que aproximadamente el 80 por ciento de este trabajo tuvo que realizarse manualmente. Estaba cerca de una pesadilla.

La gerencia quería cambiar la compañía de un grupo descentralizado de negocios regionales independientes a una organización más centralizada con procesos comerciales estándar para toda la compañía e informes para toda la empresa. El primer paso para lograr este objetivo fue implementar un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) diseñado para reemplazar sistemas dispares con una única plataforma de software integrada. La empresa seleccionó a SAP como proveedor de su sistema ERP.

Un paso importante de este proyecto fue migrar los datos de los antiguos sistemas de American Water a la nueva plataforma. Los datos de la empresa residían en muchos sistemas diferentes en varios formatos. Cada negocio regional mantuvo algunos de sus propios datos en sus propios sistemas, y una parte de estos datos era redundante e inconsistente. Por ejemplo, había partes duplicadas de datos maestros de materiales porque un material podría llamarse de una manera en la operación de Missouri de la empresa y de otra en su negocio de Nueva Jersey. Estos nombres tuvieron que estandarizarse para que cada unidad de negocios usara el mismo nombre para un dato. Los usuarios comerciales de American Water tenían que aceptar esta nueva visión de datos de toda la empresa.

La migración de datos implica mucho más que simplemente transferir datos entre sistemas antiguos y nuevos. Los usuarios comerciales deben saber que los datos no son solo una responsabilidad del departamento de sistemas de información: la empresa "posee" los datos. Las necesidades comerciales determinan las reglas y estándares para administrar los datos. Por lo tanto, depende de los usuarios comerciales inventariar y revisar todas las piezas de datos en sus sistemas para determinar con precisión qué piezas de datos del antiguo sistema se utilizarán en el nuevo sistema y qué datos no es necesario traer. Los datos también deben revisarse para asegurarse de que sean precisos y consistentes y que se eliminen los datos redundantes.

Lo más probable es que se requiera algún tipo de limpieza de datos. Por ejemplo, American Water tenía datos sobre más de 70 000 proveedores en su archivo de datos maestros de proveedores. Andrew Clarkson, responsable de inteligencia empresarial de American Water, pidió a los usuarios empresariales que definieran un proveedor activo y utilizaran esa definición para identificar qué datos migrar. También trabajó con varios grupos funcionales para estandarizar la forma de presentar los datos de direcciones.

Uno de los objetivos del trabajo de gestión de datos de American Water era respaldar un programa de inteligencia comercial para toda la empresa basado en una vista única del negocio. Un sistema analítico y un almacén de datos podrían combinar datos del sistema SAP ERP con datos de otras fuentes, incluida la información de nuevos clientes y los sistemas de gestión de activos empresariales. Eso significaba que los usuarios comerciales de American Water tenían que pensar mucho sobre los tipos de informes que querían. La empresa había planeado originalmente que el sistema proporcionara 200 informes, pero luego redujo ese número a la mitad. Los usuarios comerciales fueron capacitados para generar estos informes y personalizarlos. La mayoría de los usuarios financieros inicialmente intentaron crear sus informes utilizando el software de hoja de cálculo Microsoft Excel. Sin embargo, con el tiempo, aprendieron a hacer lo mismo con las herramientas de SAP Business Objects Web Intelligence que venían con el sistema. SAP Business Objects Web Intelligence es un conjunto de herramientas que permite a los usuarios comerciales ver, ordenar y analizar datos de inteligencia comercial. Incluye herramientas para generar consultas, reportes y tableros interactivos.

En la actualidad, American Water se está enfocando en promover la idea de que los datos deben estar "limpios" para ser efectivos y ha realizado un esfuerzo increíble en su trabajo de limpieza de datos, identificando datos incompletos, incorrectos, inexactos e irrelevantes y luego reemplazándolos. , modificando o eliminando los datos "sucios". Según Clarkson, así como las plantas de tratamiento de agua tienen mediciones y medidores para verificar la calidad del agua mientras se trata, la gestión de datos debe garantizar la calidad de los datos en cada paso para garantizar que el producto final sea realmente útil para la empresa.

American Water mantiene el flujo de datos

1. ¿Cómo ayudó la implementación de un almacén de datos a American Water a avanzar hacia una organización más centralizada?
2. Dé algunos ejemplos de problemas que habrían ocurrido en American Water si sus datos no estuvieran "limpios".
3. ¿Cómo mejoró el almacén de datos de American Water las operaciones y la toma de decisiones de gestión?

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