Noventa e nove das 100 maiores empresas do mundo usam SAP. Ele é a engrenagem central de muitos negócios, o sistema no qual as organizações confiam para manter suas operações em funcionamento. Essa confiança é bem fundamentada. O SAP tem uma engenharia robusta, e precisa ser assim, considerando o papel crítico que desempenha.
Mas essa mesma robustez cria um desafio real para quem busca incorporar IA aos processos de negócio. Os sistemas SAP são protegidos por natureza. As equipes responsáveis por sua operação adotam uma abordagem cuidadosa, e o próprio SAP mantém controles rigorosos sobre seus dados. Isso é compreensível: ninguém quer comprometer o sistema que sustenta as operações da empresa. No entanto, essa proteção também pode tornar a extração de dados relevantes do SAP um processo desafiador.
Por que dados brutos do SAP e IA não se misturam
A inteligência artificial depende dos dados por trás dela. Essa não é uma ideia nova, e é algo em que acreditamos há anos. Mas ela se torna mais importante do que nunca à medida que modelos e aplicações de IA passam a ser usados em todas as organizações.
Para clientes SAP, o desafio não é simplesmente extrair tabelas do SAP, carregá-las em um data lake e apontar um modelo de IA para elas. Nesse ponto, a IA ainda não tem contexto. Ela não sabe por que um número existe, como foi calculado ou qual lógica de negócio está por trás dele.
Dê esse nível de liberdade à IA e ela fornecerá uma resposta. Mas não necessariamente uma resposta na qual você possa confiar ou que esteja disposto a defender diante da liderança da empresa.
Essa é a verdadeira definição de dados prontos para IA. Não se trata apenas de extrair dados do SAP. É preciso ter uma abordagem governada para extrair dados SAP, preservar seu significado de negócio e disponibilizá-los em fluxos de trabalho de analytics e IA em um formato no qual as pessoas possam confiar.
Onde o trabalho de preparação realmente acontece
A DVW Analytics adota uma abordagem diferente da simples conexão no nível do banco de dados. O Alteryx Connector for SAP da DVW se conecta por meio da camada de aplicação do SAP, da mesma forma que as ferramentas de front-end de negócios do SAP interagem com o sistema.
Isso significa que cada pessoa usuária continua se autenticando pelo SAP, que o SAP continua executando suas próprias verificações e autorizações, e que os mecanismos de segurança integrados são totalmente respeitados. Desde o início, fizemos uma escolha deliberada de desenvolver sobre as proteções do SAP, em vez de contorná-las. É por isso que mais de 500 empresas usam nossos conectores dentro das próprias autorizações do SAP.
O benefício prático é que as pessoas usuárias de negócio podem coletar dados do SAP em relatórios que já incorporam contexto e lógica de negócio reais, em vez de receber apenas linhas brutas de uma tabela. Esse é um ponto de partida que vai muito além dos dados brutos.
Quando os dados chegam ao Alteryx, grande parte do trabalho pesado já foi realizada. O que resta é combiná-los com outros conjuntos de dados, limpá-los e transformá-los em informações que uma solução de IA possa utilizar de forma eficaz. Vemos nosso papel como reduzir a distância entre "dados armazenados no SAP" e "dados prontos para IA", para que a camada de preparação não seja algo que sua equipe precise criar do zero.
Como isso funciona na prática
Um dos exemplos mais comuns que desenvolvemos para clientes é um fluxo de trabalho de auditoria, e ele ilustra bem por que o contexto é tão importante.
Imagine que você queira auditar faturas de fornecedores. Nossos conectores extraem diretamente do SAP dois tipos de informação: os lançamentos realizados e os documentos em PDF carregados como evidência de suporte, como a fatura original enviada por um fornecedor.
Separadamente, cada uma dessas fontes está incompleta. O lançamento mostra o que foi registrado. O PDF mostra o que foi efetivamente enviado. Ao reunir os dois, o Alteryx pode identificar automaticamente inconsistências entre o que foi lançado e o que as evidências comprovam, em uma escala que nenhuma equipe conseguiria gerenciar manualmente.
E embora o desenvolvimento inicial não tenha sido estruturado como um caso de uso de IA, ele se tornou naturalmente um. Quando dados limpos, correspondentes e bem governados já estão disponíveis, adicionar IA na outra ponta, em vez de um dashboard estático, é uma evolução simples. A IA passa a ser apenas mais uma forma de apresentar dados nos quais você já confia.
O verdadeiro resultado é a confiança
A Alteryx construiu sua reputação por oferecer soluções que podem ser usadas por profissionais de negócio, não apenas por engenheiros de dados. Trazer dados do SAP para esse ambiente geralmente exige um especialista técnico. Queríamos que nossas ferramentas estivessem alinhadas a essa mesma expectativa: trazer esses dados para a tela, trabalhar com informações que você já sabe como encontrar em T-codes, consultas, views do HANA, aplicativos Fiori etc., e eliminar a necessidade de um esforço técnico profundo.
Mas a questão central é a seguinte: a promessa da IA nunca foi apenas realizar análises com mais rapidez. Trata-se de tomar decisões melhores em escala. E essa promessa só se sustenta quando as pessoas confiam nos dados que estão por trás dos resultados.
Para clientes SAP, essa confiança começa muito antes da IA entrar em cena. Ela começa na forma como os dados são acessados e preparados, preservando o contexto de negócio já incorporado ao sistema. O objetivo é oferecer às pessoas usuárias um caminho estruturado entre um sistema de missão crítica e os modernos fluxos de trabalho de analytics e IA, em vez de criar um atalho que contorne esse sistema.
É por isso que não consideramos dados SAP prontos para IA apenas dados limpos. Eles são dados governados. Dados com significado. Dados extraídos e preparados de uma forma que a empresa possa compreender e defender, não apenas informações carregadas em um modelo sem erros aparentes.
Quando essa camada de preparação é gerenciada corretamente, a IA deixa de ser um experimento isolado. Ela se torna uma extensão dos processos de negócio nos quais a empresa já confia, construída com dados do SAP, preparados pela DVW e potencializados no Alteryx.