Con la Data Integration risolvi il puzzle delle informazioni della tua impresa
Si scrive Data Integration, si legge “unificare la base di data entry per rendere coerente e consistente il dato all’interno dell’ecosistema software aziendale”. Questo è – o meglio, dovrebbe essere – l’obiettivo delle imprese che ogni giorno, con il crescente sviluppo di Sistemi SaaS, utilizzano soluzioni differenti per gestire i dati del reparto operativo, la manodopera, il team commerciale, team paghe e così via.
Immagina i Middleware come i tuoi colleghi virtuali.
La situazione è più o meno la seguente: immagina di varcare la soglia del tuo ufficio, ti siedi alla scrivania e mentre stai per sorseggiare il tuo caffè quotidiano, prepari i dati per l’analisi. Attenzione, però, non sei solo. E via, a preparare il caffè anche per i middleware, che sono i tuoi colleghi virtuali: figure che conoscono le logiche di data entry dei vari sistemi che compongono l’ecosistema software di un’azienda e riescono a replicare le entità inserite manualmente da un operatore umano, su una serie di sistemi definiti “principali” (in gergo sistemi master), su tutti gli altri sistemi logicamente collegati.
Perché sono importanti i Middleware?
Questo processo ti permette di ridurre il tempo necessario a svolgere le attività di data entry (che andrebbero ripetute su tutti i sistemi), garantendo al contempo la consistenza dei dati.
Solitamente i middleware sviluppati per la gestione delle risorse si basano sull’estrazione delle anagrafiche dipendenti provenienti dai software paghe (come Zucchetti) per poi replicare l’entità all’interno di gestionali come EasyPlan Web, l’ERP di Sabanet (nostro partner) le attività per poter gestire le risorse anche dal punto di vista operativo.
Insomma, questi “operatori virtuali” sono veri e propri aiutanti, anche se non si sostituiscono agli operatori.
Cosa puoi fare con la Data Integration?
Con la Data Integration combini dati provenienti da differenti sistemi source per creare set unificati di informazioni per uso operazionale e analitico, che tradotto vuol dire avere a disposizione dati che sono più facili da consultare ed elaborare, sia per i sistemi che per gli utenti.
Data Integration: il modello ETL
Entriamo nel dettaglio del modello ETL. La tipica struttura di un sistema di Data integration si basa sul modello ETL, che è l’acronimo di: Extract, Transform e Load.
Nella fase Extract estrai informazioni dal sistema di origine, Nella fase di trasformazione (Transform), traduci l’insieme dei dati estratti secondo quelle che sono le logiche del sistema di destinazione. Questi dati, quindi, vengono presi in consegna dalla fase di Load all’interno della quale viene richiamata l’interfaccia del sistema di destinazione per trasmettere la nuova conoscenza.
Cosa facciamo in Eurisko con la Data Integration?
I consulenti Eurisko utilizzano un’estensione di questo modello, che prende il nome di EVTL, dove alle tre fasi si aggiunge quella di Validazione.
Nella fase di Validazione applichiamo sui dati estratti delle logiche che ci permettono di individuare preventivamente delle mancanze tali da impedire la trasmissione dei dati sul sistema di destinazione.Attraverso l’uso di report, mettiamo al corrente l’utente dello stato delle singole esecuzioni. Non utilizziamo reportistica standard, perché personalizziamo questa in base alla necessità sia nella forma che nel contenuto.
