Casi Data & Analytics
Esempi concreti, anonimizzati o aggregati, per mostrare il tipo di valore che porto nei percorsi Data & Analytics. L’obiettivo non è esibire nomi: è far capire metodo, impatto e direzione.
Contesto. Piattaforma basata su SAP BW e BusinessObjects, con necessità di evolvere verso architettura moderna e integrazione con nuovi strumenti Analytics.
Intervento. Migrazione end-to-end verso SAP Datasphere, integrazione con SAP Analytics Cloud e mantenimento della reportistica esistente per garantire continuità operativa.
Valore. Oltre 100 report migrati, maggiore scalabilità, governance del dato e abilitazione di nuovi use case analytics.
Contesto. Architettura complessa con flussi di filiera, modelli dati articolati e utilizzo combinato di virtualizzazione e reporting tradizionale.
Intervento. Presa in carico della piattaforma esistente con manutenzione correttiva, evolutiva e sviluppo su SAP BW/4HANA, Calculation View HANA e supporto alle attività BusinessObjects.
Valore. Oltre 30 flussi gestiti, ottimizzazione delle performance e nuovi flussi implementati o reingegnerizzati a supporto dei requisiti business.
Contesto. Il top management percepiva SAP Analytics Cloud e Datasphere come iniziative poco convincenti, anche a causa di una precedente impostazione che aveva ridotto gli strumenti a semplici contenitori dati e file Excel rielaborati manualmente.
Intervento. Abbiamo ricostruito il racconto del valore, chiarito il potenziale della piattaforma, rivisto il modello dati e mostrato come SAC e Datasphere potessero diventare strumenti di governo, simulazione e lettura executive.
Valore. Il progetto è passato da “soluzione discussa” a riferimento informativo strategico, capace di orientare analisi, classificazioni, KPI e decisioni direzionali.
Contesto. Necessità di rendere disponibili verso una piattaforma dati informazioni contabili e anagrafiche da S/4HANA Public Cloud, mantenendo semantica, controllo e trasportabilità.
Intervento. Disegno e verifica di CDS custom, esposizione OData, gestione delle dipendenze tra oggetti, test tra ambienti e confronto con SAP sui punti non risolvibili localmente.
Valore. Un layer di estrazione più governato e leggibile, con maggiore tracciabilità delle dipendenze e un percorso chiaro dal dato applicativo al consumo Analytics.
Contesto. Integrazione di viste complesse verso sistemi esterni, con mapping incompleti, logiche storiche da ricostruire e chiamate soggette a timeout su volumi elevati.
Intervento. Reverse engineering delle logiche, costruzione di viste dedicate, test OData V4, tracciamento SQL/ABAP e raccolta di evidenze tecniche per separare problemi applicativi, autorizzativi e prestazionali.
Valore. Interfacce più coerenti con il mapping richiesto e una diagnosi misurabile delle aree da ottimizzare, evitando tentativi casuali su timeout e retry.
Contesto. Un flusso notturno SAP Data Services su HANA mostrava durate variabili e rallentamenti non sempre accompagnati da errori espliciti.
Intervento. Confronto di più giornate, analisi delle fasi SQL, correlazione con errori di memoria e raccolta di evidenze tecniche da condividere con DBA e cliente.
Valore. Una lettura basata sui dati del comportamento ETL, utile a distinguere il sintomo dalla causa e a indirizzare gli approfondimenti infrastrutturali e applicativi.
Metodo comune
Il filo comune è sempre lo stesso: non distruggere ciò che funziona, capire cosa non genera valore, progettare il passo successivo e accompagnare business e IT nella stessa direzione.
Parliamo di un percorso Analytics
