I programmi gestionali ERP, oltre a fornire le funzionalità e l’interfaccia per svolgere i processi aziendali di ogni giorno, sono diventati negli anni degli scrigni che contengono il patrimonio dei dati delle aziende. Quasi tutte le organizzazioni conservano gli archivi dei propri dati commerciali, i bilanci, la storia dei rapporti con clienti e fornitori nel database del sistema gestionale utilizzato in azienda.
Il gestionale ERP, però, sebbene sia quasi sempre in grado di estrarre una reportistica più o meno strutturata, per alcuni tipi di interrogazioni è una soluzione che si rivela limitata o, in certi casi, addirittura incapace di restituire i KPI desiderati. Se, infatti, un dato richiesto non è immediatamente reperibile attraverso le interfacce implementate nel gestionale, personalizzare un report o, caso ancora peggiore, un modulo del programma potrebbe rivelarsi una barriera troppo complessa per la maggior parte delle aziende: per un discorso di costi economici, ma anche per la complessità dell’analisi o la mancanza di risorse con il know-how necessario a realizzare la personalizzazione software. Spesso questo genera una certa frustrazione da parte del management aziendale, quando si scopre che il software ERP in cui si è investito ingenti denari non riesce a restituire dei KPI che rappresentano richieste del tutto legittime. Si pensi ad esempio ad alcuni software ERP che, pur essendo dotati di un modulo dedicato alla contabilità generale, non brillano poi nelle funzionalità di riclassificazione del bilancio, e non sono in grado di estrarre KPI necessari alla valutazione della performance, come ROE, ROA, ecc.
Integrare BI nel proprio ERP
Una soluzione che viene incontro a questa sentita esigenza è integrare la propria piattaforma ERP con una soluzione di Business Intelligence (BI). Nel corso degli anni si sono presentate sul mercato sempre più numerose soluzioni di BI, che con il passare del tempo e l’aumento della base di utilizzatori, si sono evolute per essere sempre più semplici da utilizzare e potenti nelle capacità di presentazione dei dati estratti. Prendiamo, per esempio, la proposta Power BI di Microsoft: grazie alla sua integrazione nativa con l’ambiente Microsoft365 (rebrand attuale di Office365) può disporre di un’enorme varietà di connettori per interfacciarsi con una pletora di basi dati provenienti dai software più disparati.
Ma come funziona il collegamento con questo brillante tool di reportistica in cloud? Il processo inizia con un’attenta analisi delle tabelle del database del proprio gestionale di partenza. Sarà necessario, infatti, comprendere con un alto grado di precisione come il gestionale aziendale organizzi le tabelle e le chiavi primarie relative ai dati che intendiamo analizzare: per esempio, nel caso delle KPI di bilancio citato prima, dovremo avere chiara la mappa delle relazioni con cui le informazioni relative al piano dei conti, alle partite contabili, alle rettifiche e a tutto ciò che si collega al nostro bilancio vengano immagazzinate.
In seguito, una volta “mappate” le tabelle e le relazioni all’interno del database nell’area di interesse, si potrà procedere all’operazione vera e propria di ETL, cioè di Estrazione, Trasformazione e Caricamento (Extraction, Transformation, Loading) dei dati. I dati andranno cioè estratti dal database del gestionale, trasformati in un nuovo dataset su cui poter basare il nostro report, e poi caricati in Power BI.
Le operazioni di ETL possono essere svolte con numerosi tool.
Nel mercato italiano la maggior parte dei software ERP immagazzina i dati utilizzando la tecnologia SQL, per cui una pipeline estremamente diffusa è di utilizzare per l’ETL delle query SQL, rifinendole magari in un secondo tempo con gli strumenti di Power Query messi a disposizione dall’ambiente di Power BI. La percentuale di utilizzo tra i due sistemi dipende molto dalla predisposizione alla programmazione in SQL dell’operatore addetto alla fase di ETL.
Diciamo che entrambi i sistemi offrono risultati soddisfacenti, anche se Power Query potrebbe rivelarsi un po’ più dispendioso come tempo necessario a normalizzazioni di dati che, invece, in SQL verrebbero ottenute con poche righe di codice. Una volta estratti e normalizzati, i dati saranno a disposizione in un nuovo dataset all’interno di Power BI, e si potrà iniziare a lavorare sui report da presentare al management dell’azienda. Il lavoro verrà svolto inizialmente nella componente di Power BI installabile sui pc desktop del data scientist, ossia Power BI Desktop, che permette agilmente di utilizzare i numerosi connettori per l’accesso ai dati e tutte le funzioni di creazione report. Power BI gestisce senza problemi anche connessioni a base dati che non risiedono nella stessa LAN su cui si sta operando, oppure connessioni in cloud, anche ibridi.
Tutto questo grazie ai gateway dati messi a disposizione dalla soluzione Power Platform, che si rivelano flessibili e capaci di adattarsi a ogni situazione. Una volta plasmato il nostro dataset, si potrà lavorare sui report, grazie all’ausilio dei numerosi visuals presenti nella designer toolbar. Se dovessimo necessitare di visualizzazioni particolari non presenti nativamente, si potrà aggiungere una soluzione adatta alle nostre esigenze dal fornitissimo Marketplace, oppure inserire un box personalizzato con uno script in Python. Una volta completato il report, si potrà finalmente pubblicare sulla componente Service di Power BI, caricandolo sullo spazio cloud del nostro tenant Microsoft365, da dove potrà essere condiviso con i membri del team.
