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Integrazione di sistemi / Data Engineering

Collegare i sistemi.Trasformare i dati.Automatizzare i processi.

API, modelli di dati e workflow per il vostro ecosistema applicativo. Dal primo mapping a una gestione operativa tracciabile.

Parliamo del progettoVisualizza la richiesta in tempo reale
REST / SOAPJSON / XML / CSVSQL / Webhooks
Architettura di integrazione / Esempio
customer_id → externalIdcountry: "at" → "AT"
Sorgente → Modello di dati → Destinazione

01 / Esigenze concrete

Dove si interrompe il vostro flusso di dati?

Scegliete un’esigenza tipica. Sorgente, destinazione e approccio tecnico cambiano in base alla selezione.

Integrazione API

Un modello di dati. API definite.

I clienti sono gestiti nell’ERP e creati nuovamente nel CRM. Identificativi e nomi di campo diversi impediscono una visione condivisa coerente.

SORGENTEERP / Dati dei clienti

DESTINAZIONECRM / Contatti
Mapping / Esempio illustrativo

customer_id: 1042 → externalId: "1042"
company_name → organization.name

Il record viene associato tramite un identificativo esterno stabile.

REST API · Corrispondenza degli ID · UpsertImplementazione in dettaglio

Integrazione di sistemi

Collegare i processi oltre i confini dei sistemi.

Il negozio riceve un ordine. Righe, dati di consegna e stato vengono poi inseriti manualmente nell’ERP.

SORGENTENegozio / Ordine

DESTINAZIONEERP / Ordine cliente
Mapping / Esempio illustrativo

order.id → salesOrder.externalId
line_items[] → positions[]

L’ordine e il riscontro sullo stato diventano un processo aziendale definito.

Adapter · Modello degli stati · ResponsabilitàImplementazione in dettaglio

Migrazione dei dati

Preparare l’importazione. Verificare la migrazione.

Un file deve essere pulito, verificato e importato di nuovo. Gli errori emergono solo nel sistema di destinazione.

SORGENTECSV / Dati legacy

DESTINAZIONESistema di destinazione / Importazione
Mapping / Esempio illustrativo

"  AT " → country: "AT"
"1.249,90" → amount: 1249.90

I record validati e l’elenco degli errori vengono separati prima dell’importazione.

Profiling · Validazione · RiconciliazioneImplementazione in dettaglio

Sincronizzazione dei dati

Sincronizzare con regole chiare.

Gli stati di consegna e ordine differiscono tra applicazioni. Consegne duplicate dei messaggi e aggiornamenti tardivi creano conflitti.

SORGENTEERP / Stato della consegna

DESTINAZIONENegozio / Stato dell’ordine
Mapping / Esempio illustrativo

shipment.status: "sent" → "shipped"
version: 17 → ältere Updates ablehnen

Direzione, requisiti di aggiornamento e regole di conflitto vengono definiti esplicitamente.

Sistema di riferimento · Versioni · RiconciliazioneImplementazione in dettaglio

Trasformazione dei dati & ETL

Trasformare i dati. Validare lo schema.

Un sistema fornisce JSON annidato, mentre il successivo richiede XML o tabelle piatte. Tipi, codici e campi obbligatori differiscono.

SORGENTEAPI / JSON

DESTINAZIONEPartner / XML
Mapping / Esempio illustrativo

address.country: "at" → <Country>AT</Country>
netAmount: "42.50" → decimal(42.50)

La corrispondenza dei campi e le regole di verifica vengono implementate in un mapping tracciabile.

ETL · Conversione dei tipi · SchemaImplementazione in dettaglio

Webhook & automazione dei processi

Trasformare gli eventi in azioni controllate.

Un’assunzione, un cambio di team o un’uscita comportano più modifiche manuali. Ruoli e approvazioni devono restare allineati.

SORGENTEHR / Evento del personale

DESTINAZIONEApplicazioni / Accessi
Mapping / Esempio illustrativo

event: "employee.changed" → Rollen prüfen
changeId: "CHG-1042" → deduplizieren

Approvazioni, autorizzazioni ed eccezioni restano parte del processo.

Webhook · Approvazione · RipristinoImplementazione in dettaglio

02 / Pipeline della richiesta in tempo reale

La vostra richiesta. Tre fasi. Un modello di dati.

Una trasformazione reale della richiesta: verificare l’input, normalizzare i campi e visualizzare il risultato strutturato.

HTTP REQUEST / LIVEJSON disponibile
01 / LEGGERE

Richiesta ricevuta.

Dalla visita corrente. I valori degli header sono abbreviati e l’indirizzo IP è già mascherato.

REQUEST_METHOD
GET
User-Agent
Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +c
Request-Time
2026-10-14T22:33:18Z
Connecting-IP (mascherato)
216.73.xxx.xxx
02 / TRASFORMARE

Gli header diventano contesto.

Ricavare browser, sistema operativo e dispositivo dallo User-Agent. Normalizzare la lingua. Mappare i dati di posizione disponibili.

device
Automatisierter Client
country
US
region
Ohio
city
Columbus
timezone
America/New_York
https
true

Browser e dispositivo sono dedotti dallo User-Agent. I dati di posizione sono approssimativi.

03 / TRASFERIRE

Un risultato strutturato.

Richiesta, client e trasporto seguono un modello JSON coerente. Il risultato resta qui, nel browser.

REQUESTMAPPINGJSON

Nessun trasferimento esterno. Nessun database dedicato ai visitatori. Nessun cookie della demo.

request.record.jsonRICHIESTA CORRENTE
{
    "request": {
        "received_at": "2026-10-14T22:33:18Z",
        "ip": "216.73.xxx.xxx",
        "country": "US",
        "region": "Ohio",
        "city": "Columbus",
        "timezone": "America/New_York",
        "continent": "NA"
    },
    "client": {
        "device": "Automatisierter Client"
    },
    "transport": {
        "method": "GET",
        "host": "it.datasource.at",
        "request_id": "a4aa0b585f045e37-CMH",
        "https": true
    }
}

IP mascherato · Nessuna memorizzazione aggiuntiva
Privacy della demo

03 / Dall’esigenza all’operatività

Chiarire la complessità. Realizzare la connessione.

Responsabilità chiare, gestione degli errori pianificata e consegna documentata fanno parte dell’integrazione.

01 /

Comprendere

Sistemi, interfacce, responsabilità e requisiti del vostro processo aziendale.

Contesto chiarito

02 /

Pianificare

Modelli di dati, scenari di errore e una soluzione che il vostro team può mantenere.

Specifica definita

03 /

Collegare

Implementare per fasi. Verificare in modo mirato dati rappresentativi e casi eccezionali.

Collaudo verificato

04 /

Gestire

Documentare, consegnare e chiarire le responsabilità della gestione operativa.

Gestione operativa consegnata

Il nostro approccio in dettaglio

04 / Integrazioni nel lavoro quotidiano

Che cosa succede ai vostri dati?

Scegliete un processo e osservate come mapping, campi obbligatori e consegne duplicate modificano il risultato.

Commerce / Flusso di dati

Da un ordine nasce un ordine ERP.

Associare ID e righe, tradurre lo stato e gestire le consegne duplicate.

  1. 01Leggere
  2. 02Verificare
  3. 03Mappare
SORGENTE / JSON
{
  "id": "WEB-1042",
  "items": [
    {
      "sku": "SKU-01",
      "quantity": 2
    }
  ],
  "status": "paid"
}
DESTINAZIONE / JSON
{
  "externalId": "WEB-1042",
  "positions": [
    {
      "articleNumber": "SKU-01",
      "quantity": 2
    }
  ],
  "orderStatus": "ready"
}

Oggetto di destinazione illustrativo. Nessun sistema di produzione viene contattato.

Mapping e regole di verifica
  • id → externalId
  • items[].sku → positions[].articleNumber
  • paid → ready

I campi obbligatori vengono verificati prima del mapping. Una chiave già elaborata non genera un secondo oggetto di destinazione.

Collegare negozio ed ERPDati di esempio / Nessuna chiamata API

Infrastruttura / Flusso di dati

Prima verificare. Poi effettuare il provisioning.

Verificare approvazione e risorse e generare un piano di provisioning definito.

  1. 01Leggere
  2. 02Verificare
  3. 03Mappare
SORGENTE / JSON
{
  "requestId": "REQ-1042",
  "approved": true,
  "template": "linux-test-v2",
  "cpu": 2,
  "memoryMiB": 4096
}
DESTINAZIONE / JSON
{
  "externalId": "REQ-1042",
  "templateName": "linux-test-v2",
  "resources": {
    "cpu": 2,
    "memoryMiB": 4096
  },
  "state": "queued"
}

Oggetto di destinazione illustrativo. Nessun sistema di produzione viene contattato.

Mapping e regole di verifica
  • requestId → externalId
  • cpu + memoryMiB → resources
  • approved: true → queued

I campi obbligatori vengono verificati prima del mapping. Una chiave già elaborata non genera un secondo oggetto di destinazione.

Automatizzare ProxmoxDati di esempio / Nessuna chiamata API

Dati / Documenti / Flusso di dati

Un modello di dati per il prossimo documento.

Validare i record, aggregare gli importi e preparare i dati per un report PDF.

  1. 01Leggere
  2. 02Verificare
  3. 03Mappare
SORGENTE / JSON
{
  "reportId": "REP-1042",
  "currency": "EUR",
  "rows": [
    {
      "invoice": "R-1042",
      "net": 125
    },
    {
      "invoice": "R-1043",
      "net": 80
    }
  ]
}
DESTINAZIONE / JSON
{
  "documentId": "REP-1042",
  "format": "PDF",
  "currency": "EUR",
  "netTotal": 205,
  "records": 2
}

Oggetto di destinazione illustrativo. Nessun sistema di produzione viene contattato.

Mapping e regole di verifica
  • reportId → documentId
  • rows[].net → netTotal
  • rows.length → records

I campi obbligatori vengono verificati prima del mapping. Una chiave già elaborata non genera un secondo oggetto di destinazione.

Automatizzare i documentiDati di esempio / Nessuna chiamata API

05 / La vostra prossima connessione

Quale esigenza devono risolvere insieme i vostri sistemi?

Le applicazioni coinvolte e un processo concreto bastano per iniziare. Chiariamo interfacce, responsabilità sui dati e il prossimo passo di verifica.

Parliamo del progetto[email protected]

Richiesta di progetto

La vostra esigenza. Il nostro prossimo passo.

Sistemi, esigenza e recapiti bastano per il primo passo.

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