Una storica azienda industriale specializzata nella progettazione e produzione di componenti ad alta tecnologia per sistemi frenanti, trasmissioni e raffreddamento ha intrapreso un percorso di innovazione volto a migliorare l’efficienza interna e la qualità dei servizi offerti. Presente a livello globale con stabilimenti produttivi in diversi continenti, l’azienda è da sempre focalizzata su qualità, sicurezza e innovazione tecnologica.
A fronte di una continua espansione e dell’incremento della complessità operativa, è emersa la necessità di automatizzare alcuni processi interni legati alla generazione e gestione dei report, che fino a quel momento venivano gestiti manualmente. L’obiettivo era ridurre le tempistiche, eliminare le attività ripetitive e migliorare la precisione delle informazioni elaborate quotidianamente.
Obiettivi
Il progetto si è focalizzato sulla costruzione di un data warehouse all’interno della Google Cloud Platform, capace di centralizzare e gestire in modo strutturato i dati provenienti da SAP e da file system. A valle di questa infrastruttura, l’obiettivo era creare una serie di report automatizzati tramite Data Studio, con aggiornamenti giornalieri, per supportare le decisioni aziendali in modo tempestivo e basato su dati aggiornati.
Per rispondere a queste esigenze, è stato sviluppato un framework in Python, ospitato su una virtual machine dedicata, capace di eseguire quotidianamente la pipeline completa di raccolta, trasformazione e caricamento dei dati. Il processo si articola in diverse fasi:
scaricamento automatico dei file da SAP e file system aziendali, con archiviazione su Cloud Storage
trasformazione dei dati (uniformazione delle colonne, pulizia, aggiunta della data di caricamento)
caricamento su un dataset BigQuery di stage
attivazione di una procedura su BigQuery per ulteriori trasformazioni e trasferimento dei dati sul dataset finale
Il tutto è stato orchestrato attraverso l’utilizzo di cron job per garantire la completa automazione del processo su base giornaliera.
I Risultati
Il progetto ha portato numerosi vantaggi sia in termini di efficienza operativa che di scalabilità. L’azienda ha potuto contare su una piattaforma cloud-native con elevate capacità computazionali, superando i limiti delle soluzioni proprietarie precedentemente in uso. L’intera pipeline di estrazione, trasformazione e caricamento è ora completamente automatizzata, eliminando le attività manuali e riducendo il margine di errore. La possibilità di generare report aggiornati e affidabili su base quotidiana ha migliorato la qualità dell’analisi dati e supportato in modo più efficace i processi decisionali.
Benefici principali
Scalabilità delle risorse e maggiore potenza di calcolo
Accesso automatizzato ai dati provenienti da SAP
Pipeline ETL completamente automatica
Data warehouse centralizzato e sempre aggiornato
Eliminazione delle attività manuali e aumento dell’efficienza interna