Foto: cortesía. Portal ERP México.
El crecimiento sostenido del volumen de datos, junto con la presión por adoptar nuevas tecnologías como inteligencia artificial, automatización y soluciones en la nube, está redefiniendo los desafíos que enfrentan hoy las organizaciones en sus procesos de transformación digital.
En este contexto, la gestión de la información histórica adquiere un rol cada vez más estratégico. Lejos de ser solo un repositorio, los datos se están convirtiendo en un habilitador clave para nuevas capacidades tecnológicas, impactando directamente en la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la capacidad de innovación.
Sin embargo, la acumulación de datos sin una estrategia clara no solo incrementa los costos de almacenamiento, sino que también añade complejidad a los sistemas, dificulta el acceso a la información y puede generar riesgos en términos de cumplimiento normativo y seguridad. Este escenario es especialmente relevante para aquellas compañías que están migrando hacia plataformas ERP en la nube, donde la calidad y estructura de los datos es clave para el éxito de estos procesos.
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La importancia de redefinir la gestión de datos
De acuerdo con Sergio Ambrossi, Sales Manager LATAM de SNP Group: “Hoy vemos que las organizaciones enfrentan exigencias crecientes para adoptar tecnologías como automatización e inteligencia artificial, y en ese contexto es fundamental definir cómo utilizar los datos históricos de manera eficiente”.
En este escenario, el enfoque Data Detox plantea la necesidad de avanzar hacia modelos donde la información sea gestionada en función de su valor para el negocio. Esto implica no sólo optimizar los datos que se trasladan a nuevos entornos, sino también establecer criterios claros para su almacenamiento, acceso y uso.
“El concepto apunta conservar los datos que generan valor y transformar el resto de manera selectiva. Esto permite reducir riesgos, minimizar la complejidad y avanzar hacia entornos más ágiles”, explicó Alberto López, LATAM Head of Transformation and Data Management products de SNP Group.
De sistemas legados a entornos más eficientes
Uno de los principales retos en este proceso es la gestión de los sistemas legados, que suelen concentrar grandes volúmenes de información histórica. En muchos casos, mantener estos sistemas activos implica altos costos y complejidad operativa, lo que ha llevado a las organizaciones a buscar alternativas que permitan conservar el acceso a la información sin necesidad de sostener toda la infraestructura.
En este sentido, el uso de plataformas especializadas ya está permitiendo avanzar en procesos de migración selectiva, archivado y desmantelamiento de sistemas, facilitando una transición más eficiente hacia entornos cloud y reduciendo los riesgos asociados a la transformación.
En la práctica, este tipo de estrategias ya está mostrando resultados concretos en organizaciones que han avanzado en procesos de modernización. De acuerdo con SNP Group, iniciativas de optimización de datos han permitido reducir hasta cerca de 6 TB de información histórica y, en algunos casos, separar hasta un 30% de las tablas más relevantes, facilitando la migración hacia nuevos entornos y disminuyendo significativamente la complejidad operativa.
Asimismo, la posibilidad de acceder a datos históricos sin mantener sistemas antiguos operativos se ha convertido en un elemento clave para mejorar la eficiencia y fortalecer el cumplimiento normativo, especialmente en industrias altamente reguladas.
Finalmente, otro de los aspectos críticos es la necesidad de mantener una estrategia de gestión de datos en el tiempo. Sin políticas claras de archivado y control del crecimiento de la información, las organizaciones pueden enfrentar nuevamente escenarios de alta complejidad en sus sistemas.
En este contexto, la gestión de datos se posiciona como un componente central dentro de los procesos de transformación digital, no solo desde una perspectiva tecnológica, sino también como un factor estratégico para asegurar la sostenibilidad y escalabilidad de las operaciones en el largo plazo.
