Uno de los riesgos que corren los proyectos de Odoo es la calidad e integridad de los datos. Es un riesgo poco conocido al momento de hacerse la propuesta, es desconocido por el cliente (solo saben que sus datos son un desastre) y por lo general la estimación sobre como resolver dichos problemas no es buena. Peor todavía, resolver dicho problema requiere mucha intervención manual por parte del usuario, lo que tiende a hacer más largo el tiempo de implementación.
Es un hecho que un ERP sin datos de calidad no puede funcionar apropiadamente. Para darles algunos ejemplos:
- La factura electrónica argentina sin contar con un maestro de clientes con los datos limpios de CUIT y responsabilidad fiscal, no va a poder emitir las facturas apropiadamente.
- MRP se muy sensible a la calidad de los datos. Las listas de materiales deben ser integras y el stock debe ser confiable (esto es fundamental, si la información de inventario es sucia no esperen que funcione el módulo de MRP).
- El módulo de MercadoLibre (y MercadoLibre) es muy sensible a la calidad del maestro de productos. Si el maestro de productos es un carnaval de variantes, no espere que las publicaciones de MercadoLibre sean de calidad
- Los contratos en las empresas de servicios deben ser consistentes y deben poder generar mes a mes la facturación deseada
Estos son ejemplos de como la calidad de datos puede afectar la puesta en marcha de un sistema.
A nivel personal, durante el año pasado contemplé como un proyecto que necesitaba la implementación del módulo mrp no pudo salir adelante debido a que los datos de inventario no eran confiables. Y esta semana vi dos ejemplos de como el maestro de productos (debido al carnaval que eran las variantes) impedía el avance de dos proyectos de implementación de MercadoLibre.
Vale la pena mencionar que cuando hablé con el creador del módulo de MercadoLibre sobre este problema, me mencionó que desarrollar una solución que mitigaba este problema para un cliente mexicano había costado miles de euros.
Y estos son temas que resolver lleva mucho tiempo por dos motivos. Son problemas que dificilmente tengan una solución automática (por ejemplo los CUITs o las variantes mal asignadas a los productos) o que requieren una intervención costosa (en tiempo y esfuerzo) por parte del usuario.
Lo problemático de esto es que estos problemas no surgen o no se plantean realísticamente cuando se vende un proyecto (alguién vió tiempo en un proyecto dedicado a limpiar los datos del cliente? es muy raro que eso tenga lugar en una propuesta). Por otra parte, son problemas cuya solución esta fuera del alcance del implementador. Son problemas que debe solucionar el usuario y la agenda del usuario, por lo general está fuera del control del consultor que implementa Odoo.
Es por ello, que es recomendable antes de empezar un proyecto (o instalar MercadoLibre) haga un diagnóstico sobre la calidad de los datos antes de empezar el proyecto. Debido a que en dicho trabajo van a surgir tareas a realizar por parte del cliente o del implementador, que van a mitigar los riesgos que amenazan la puesta en marcha exitosa de un proyecto.