Noviembre en Crestone

Novedades Noviembre

De SAP a BigQuery sin fricción: así mejora Crestone tu flujo de datos*

En las últimas semanas seguimos puliendo Crestone para que trabajar con tus datos sea más ágil y ordenado. Esta actualización pone el foco en dos frentes clave: hacer mucho más eficiente la búsqueda de transacciones SAP desde el frontend y dejar tus datos mejor preparados en BigQuery gracias a un tipado dinámico más inteligente.

Nueva búsqueda de transacciones SAP

Más rápida, más precisa

Rediseñamos por completo la búsqueda de transacciones SAP en el frontend para que encuentres lo que necesitás sin esperar eternidades ni cargar listados enormes.

Ahora la búsqueda funciona en dos etapas:

1. Por Transaction Name (TCode):
   Al presionar “Buscar”, se ejecuta una consulta rápida que devuelve hasta 100 coincidencias similares con su descripción, en lugar de intentar traer todo el universo de transacciones.
2. Por Report Name (Program / PGMNA):
   Cuando no recuerdas el código pero sí el programa, puedes buscar por nombre de reporte, con mucha más flexibilidad.

Antes, la app cargaba todas las transacciones apenas abrías el reporte, lo que implicaba tiempos de espera largos y una experiencia bastante pesada.

Ahora, la búsqueda es bajo demanda, con límite inteligente de resultados, lo que hace que la respuesta sea mucho más ágil y usable.

Por qué te sirve esto en el día a día

• 🔍 Encuentras el TCode que necesitas sin navegar listas gigantes.
• ⚡ Menos tiempo de carga inicial y una interfaz mucho más liviana.
• 🧠 Búsqueda más flexible: pudes ir por código o por nombre de programa según lo que recuerdes.

Tipado dinámico en BigQuery – Datos listos para analizar

Del lado backend, mejoramos cómo Crestone prepara y envía los datos a BigQuery para que las tablas no queden “todo texto”, sino con tipos nativos bien definidos.

Lo que hace ahora Crestone al leer un CSV:

• Detección automática de tipo de dato por columna:
  El sistema analiza el contenido y decide si corresponde a STRING, INTEGER, FLOAT, DATE, TIME, etc., realizando el mapeo en Java antes de insertar en BigQuery.
• Conversión automática de fechas:
  Fechas en formato YYYYMMDD (por ejemplo, 20251010) se convierten a YYYY-MM-DD (2025-10-10), alineadas al estándar de BigQuery.
• Normalización de campos TIME:
  Los campos de hora se transforman al formato esperado por el esquema de BigQuery, evitando valores inconsistentes.
• Inserción tipada, no como texto genérico:
  Los datos ya no se cargan como cadenas planas, sino respetando su tipo real (STRING, DATE, TIME, INTEGER, FLOAT, etc.).

Qué ganas con esto

• ✅ Mejor integridad de datos en BigQuery (menos “sorpresas” al consultar).
• 📊 Consultas más eficientes, aprovechando índices y funciones nativas de cada tipo.
• 📈 Análisis y agregaciones sobre números y tiempos mucho más simples (sin tener que castear todo cada vez).

Conclusión

Estas mejoras son parte de los aspectos destacados del lanzamiento de Noviembre y fortalecen aún más a Crestone como la plataforma central para orquestar extracciones de SAP y otras fuentes hacia múltiples destinos analíticos.