Data Engineering
Architetture dati, processi di integrazione e basi analitiche per rendere il flusso di informazioni aziendali coordinato e strumentale.
Architetture dati e integrazione dei sistemi aziendali
Il valore del dato aziendale dipende dalla struttura che lo raccoglie, lo integra e lo rende utilizzabile nel tempo. ERP, sistemi operativi, file Excel, applicativi verticali, API e basi legacy producono informazioni utili, ma spesso distribuite, incoerenti o difficili da ricostruire. Senza un impianto tecnico governato, reporting, controllo di gestione e automazioni restano dipendenti da estrazioni manuali, logiche implicite e interventi puntuali.
Metrika Research progetta e realizza piattaforme dati orientate all’analisi: processi di ingestione, staging, data warehouse, modelli dimensionali, viste semantiche e procedure di controllo qualità. L’obiettivo è costruire una base informativa stabile, documentata e verificabile, in cui ogni indicatore sia riconducibile alle fonti operative e ogni aggiornamento possa essere eseguito in modo ripetibile, presidiato e scalabile.
Ambito Funzionale
Area | IT, Finance & Controlling, Operations |
Interlocutori | IT manager, CFO, controller, responsabili applicativi, operations |
Output | Pipeline di dati, processi di integrazione, controlli di coerenza |
Ingaggio | Assessment tecnico, progetto dati, migrazione, presidio evolutivo |
- Mappatura delle fonti datiERP, file, API e sistemi operativi
Analisi delle fonti disponibili, dei formati, delle chiavi di collegamento, delle frequenze di aggiornamento e dei vincoli tecnici. L’obiettivo è rendere esplicito da dove arrivano i dati, come sono strutturati, quali campi sono affidabili e quali dipendenze devono essere presidiate nei processi di integrazione.
- Pipeline di ingestioneCaricamenti manuali vs processi controllati
Progettazione di flussi di acquisizione dati da database, esportazioni applicative, file Excel o CSV, API e repository documentali. I caricamenti vengono trasformati da attività manuali o occasionali in processi ripetibili, parametrizzati e verificabili.
- Normalizzazione tecnica dei datiFormati eterogenei vs struttura coerente
Trattamento delle differenze tra codifiche, tracciati, unità di misura, date, anagrafiche, convenzioni applicative e strutture provenienti da sistemi diversi. Il servizio non interpreta ancora il dato in chiave gestionale: lo rende tecnicamente consistente e utilizzabile dai livelli successivi.
- Orchestrazione e schedulazioneEsecuzioni isolate vs processo presidiato
Definizione della sequenza dei caricamenti, delle dipendenze tra passaggi, delle finestre di aggiornamento e delle regole di riesecuzione. L’obiettivo è evitare processi fragili, avviati manualmente o privi di controllo, introducendo una logica ordinata di esecuzione periodica.
- Controlli tecnici e gestione anomalieDato caricato vs dato controllato
Implementazione di verifiche su completezza, duplicati, campi obbligatori, coerenza dei formati, scarti, errori di lettura e anomalie di aggiornamento. Ogni flusso deve produrre evidenze tecniche utili a capire se il caricamento è andato a buon fine o richiede intervento.
- Logging, monitoraggio e manutenzioneProcesso implicito vs processo osservabile
Introduzione di log di esecuzione, stati di processo, messaggi di errore e tracciabilità delle elaborazioni. La piattaforma dati diventa più facile da mantenere perché ogni aggiornamento lascia una traccia tecnica consultabile, utile per diagnosi, correzioni e presidio evolutivo.
Gestione flussi di dati
I processi di Data Engineering rendono affidabile il percorso tecnico che porta il dato dai sistemi sorgente ai livelli successivi di utilizzo. La parte critica non attiene solo all’estrarre informazioni, ma anche nello stabilire come vengono acquisite, trasformate, controllate e aggiornate nel tempo. ERP, file, API e applicativi verticali devono alimentare processi ripetibili e documentabili, evitando dipendenze da passaggi manuali o logiche implicite.
- Fonti e tracciati
Mappatura di sistemi, file, API, formati, chiavi di collegamento, frequenze di aggiornamento e vincoli tecnici delle fonti disponibili.
- Pipeline e controlli
Definizione dei processi di acquisizione, normalizzazione, validazione, gestione degli scarti e verifica tecnica dei caricamenti.
- Orchestrazione
Schedulazione delle esecuzioni, gestione delle dipendenze, log di processo, monitoraggio degli errori e regole di riesecuzione.