Newsletter COMPASS - Noviembre

NOVI E M BRE 2 0 1 9

NEWS LETTER

C O M PA S S

DATA Q U A L I T Y F I N A L I Z AC I Ó N D E P R OY EC TO ENTREVISTA

Completamos una etapa más de nuestro proyecto COMPASS con la finalización de Data Quality. Conversamos un momento con Leticia Marroquín, líder funcional, sobre el tema, sus beneficios e implementación. ¿En tus palabras puedes explicar qué es Data Quality?

LETICIA MARROQUÍN LÍDER FUNCIONAL

Es una funcionalidad de la base de datos SAP HANA que permite analizar los datos por medio de la aplicación de ciertas reglas definidas por usuarios, en este caso, Data Maestra es quien define las reglas.

Aprovechamos la experiencia del área para generar reglas que identifiquen posibles errores en la información, por ejemplo: una regla puede ser que no existan registros duplicados, se ejecuta el análisis, y la función muestra todos los registros que cumplen o no con esa condición. ¿Cuáles son los principales beneficios implementación de Data Quality?

que

identificas

con

la

Identifico tres específicamente: • Mejorar la calidad de la información.

• Hemos logrado obtener registros confiables.

• Reducción de reprocesos por errores. ¿Viendo el futuro, para qué nos sirve Data Quality?

Al contar permanentemente con esta funcionalidad podrémos garantizar el mantenimiento de la información, bajo las reglas previamente establecidas a través de analisis periódicos. Con esto identificaremos registros que requieran ser borrados o archivados para garantizar una base de datos limpia.

Entendemos que ya se realizó el ejercicio que contempla la fase de depuración, ¿qué tipo de hallazgos se encontraron?

En la fase de depuración efectuada encontramos algunos retos interesantes que ahora podremos corregir, por ejemplo: Estilos duplicados, es decir registros que poseían la misma descripción; también logramos identificar casos que son excepciones, los cuales tuvieron que ser consultados con sus dueños (de registro y data maestra), entre otros. ¿En cuanto a la implementación en general de COMPASS, cómo apoya Data Quality al resto de módulos que forman parte de este gran proyecto?

Data Quality, se convierte en un filtro que permitirá garantizar que la información que fluya hacia las nuevas plataformas y por ende asegurar que dicha información cuente con la calidad adecuada.

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DATA Q U A L I T Y

N E WS LE T TE R

LOGROS Y PRÓXIMOS PASOS

Finalización de la fase de depuración de datos en ambiente productivo, con los siguientes resultados:

1.2M TOTAL DE REGISTROS:

E Q U I P O I M P L E M E N TA D O R DATA QUALITY

Identificación de registros para marca de borrado.

Campos con información incorrecta.

REGLAS DE VALIDACIÓN Eliminación de duplicados.

Verificación y llenado de campos obligatorios.

Tres semanas de adelanto finalización del proyecto.

en

la

Cierre administrativo del proyecto:

06/09/19 Francisco Gaitán Líder Técnico

Fabián Mora Project Manager

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NUESTRO COMPROMISO

N E WS LE T TE R

La innovación es el motor más importante de transformación y crecimiento bajo esta premisa SAP y ADOC han trabajado de la mano para asegurar la estabilidad del negocio.

Para lograrlo contamos con el compromiso de nuestros partners quienes a lo largo de la implementación de este proyecto han acompañado y dado seguimiento a cada una de las iniciativas.

L U I S A VA Q U E R A N O

Como parte de su compromiso con COMPASS, recibimos a representantes de SAP en Latinoamérica, quienes otorgaron un reconocimiento a nuestro equipo y ADOC por los resultados obtenidos en la implementación de SAP y CAR Tickets.

GERENTE DE PROYECTOS

¡Muchas felicidades a todo el equipo!

V I S I TA S I M P O RTA N T E S :

ELÍAS ANDALUZ GERENTE DE SISTEMAS

Presentación de funcionalidad del módulo Allocation.

PETER EHSES CHIEF PRODUCT MANAGER ALLOCATION SAP

29.10.2019

H E R N Á N VA Q U E R O COORDINADOR DE PROYECTOS

Presentación funcionalidades del modulo de pronosticos, assortment y tendencias retail.

D I E T R I C H G O LT Z RETAIL SOLUTIONS MANAGER DIRECTOR SAP

11.09.2019

JASON BOYER RETAIL SOLUTIONS SENIOR DIRECTOR

11.09.2019

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CO M PA S S

C O M PA S S

P R ÓX I M OS PA S OS

Presentamos las siguientes etapas del proyecto en MDG, Allocation, Assortment y Merchadise Planning. ¡Vamos rumbo al éxito!

2019 OCTUBRE

2020

DICIEMBRE

A

MDG

ENERO

FEBRERO

B

Fase 1: Articulos del tipo Materia Prima, Suministros, Componentes, Promocionales, Respuestos, Gift cards.

A

Fase 3: Integración con Assortment.

A) Pruebas integrales.

30/03 - 30/05 C) Go live.

30/05

2020

DICIEMBRE

ENERO

FEBRERO

MARZO

A L LO C AT I O N

ABRIL

A • Finalización de desarrollo WTW. 20/12

• Finalización de fase de construcción. (sprints) 28/02

• Finalización de fase de construcción. (sprints) 01/02

A) Pruebas integrales.

03/02 - 24/04 B) Capacitación usuario final 27/04 - 15/05 C) Go live.

15/05

B A) Pruebas integrales.

03/02 - 24/04 B) Capacitación usuario final 11/05 - 29/05 C) Go live.

30/05

• Cierre documento de diseño.

20/12

CONOCE MÁS DEL PROYECTO Y SU PROGRESO: ¡Síguenos en nuestro Instagram!

@ CO M PA S S A D O C También puedes realizar cualquier consulta a nuestro correo:

c o m p a s s @ e m p r e s a s a d o c .c o m 6

MAYO

B

A

A S S O RT M E N T

MERCHANDISE PLANNING

MAYO

A

A) Pruebas integrales.

03/02 - 28/02 B) Capacitación usuario final.

02/03 - 12/03 C) Go live.

13/03

2019

ABRIL

B

Fase 2: Producto terminado.

A) Pruebas integrales.

25/10 - 20/12 B) Capacitación usuario final.

03/01 - 09/01 C) Go live.

15/01

OCTUBRE

MARZO

ENIGMA C O M P A S S ¡ R E TO S U P E R A D O!

N E WS LE T TE R

En octubre, el equipo de usuarios claves y equipo core de COMPASS, fueron retados a pensar fuera de la caja y a poner en alto toda su creatividad, a través de las actividades “Enigma Box” y “Obra Maestra”.

Ambas actividades los invitó a reflexionar acerca de las ventajas que tiene un equipo de trabajo conformado por diferentes áreas y su aporte a la hora de implementar un proyecto, así como la importancia de la planificación de líderes y feedback de los diferentes equipos para lograr el éxito, en este caso de COMPASS.

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C O M PA S S

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