Data Integration e Business Intelligence in Cloud: Processo di Certificazione e Gestione della qualità dei dati con SAP Datasphere

L'obiettivo di questa tesi è la progettazione, l'implementazione e la validazione di una moderna architettura di Business Intelligence in cloud, sviluppata durante un tirocinio presso Iconsulting S.p.A. per supportare i processi decisionali di un'azienda del settore siderurgico. Il lavoro ha riguardato la migrazione da sistemi Oracle a SAP Datasphere, lo sviluppo di procedure di validazione per la certificazione del dato e l'automazione dei flussi, con l'obiettivo di superare la frammentazione informativa e garantire la totale integrità referenziale. L'architettura è stata estesa per il controllo qualità avanzato, integrando un modulo esterno di Anomaly Detection basato su algoritmi di diversa natura, ottimizzati per l'identificazione di outlier non lineari nei volumi di vendita. Le analisi di sensibilità mostrano una netta superiorità dei modelli neurali rispetto agli approcci statistici nel ridurre i falsi positivi e isolare anomalie complesse, validando la robustezza del framework. È stata inoltre realizzata un'interfaccia di reporting in SAP Analytics Cloud che verifica l'intero flusso di processamento, permettendo l'analisi dinamica degli scostamenti tra vendite effettive e previste. I risultati dimostrano che la pipeline è affidabile, efficiente e pronta per l'operatività, costituendo una base solida per la governance dei dati aziendali e per futuri sviluppi verso la federazione in tempo reale.