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Implementazione del sistema di asset management per il Gruppo Piaggio

Gruppo Piaggio
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Il Cliente

Il Gruppo Piaggio è il più grande costruttore europeo di veicoli motorizzati a due ruote, uno dei principali protagonisti mondiali in questo settore e in quello dei veicoli commerciali.

La gamma dei prodotti Piaggio comprende scooter e moto nelle cilindrate da 50 a 1.400cc. I marchi storici posseduti sono Vespa, Aprilia, Moto Guzzi, Gilera, Derbi, Scarabeo. Nel settore dei veicoli commericali troviamo Ape, Porter e Quargo (Ape Truck).

Nel 2016 il Gruppo Piaggio ha fatto registrare una quota di mercato complessiva del 15,4%, che sale a quota 25,4% se si considera il solo settore scooter, nel quale distacca di oltre 12 punti percentuali il secondo competitor.

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La sfida

Il cliente necessitava di un'azienda partner che li aiutasse a gestire e far evolvere il sistema di asset management per l'infrastruttura IT, l'insieme di connettori ai sistemi aziendali e il sistema di reportistica.

Il task richiedeva la conoscenza di un insieme di strumenti e tecnologie molto variegato e in alcuni casi estremamente settoriale, come nel sistema di asset management, che oltre alla conoscenza dello strumento richiedeva una formazione specifica sul sistema ITIL di Service Management.

La scelta è ricaduta su Extra poiché le sue competenze coprivano a 360 gradi le esigenze dell'azienda.

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Le Tecnologie

Le tecnologie adottate sono state quelle già utilizzate in precedenza dal cliente. Sono state proposte alternative, specialmente tecnologiche in ambito BI, ma il cliente ha preferito mantenere quelle precedentemente adottate. La soluzione proposta è stata quella di un team multidisciplinare in grado di coprire interamente l'insieme di competenze richieste.

Il team, con presenza cadenzata in sede, ha garantito tempi di intervento rapidi e in linea con le esigenze del cliente. In breve tempo è passato da essere un mero esecutore di task ad un coordinatore di fornitori esterni e figure di riferimento nella progettazione e gestione di importanti progetti interni.

Descrizione del Progetto

Piaggio | Project Workflow | Integrazione tra sistemi di gestione aziendale e sistemi di reportistica

Nel complesso

Il cuore del sistema di Asset management è il tool CMDBUild, in cui confluiscono i dati di tutta l'infrastruttura IT e dei servizi correlati, tramite una serie di connettori che prelevano i dati dai vari sistemi aziendali: SAP, Active Directory, Software management (gestione delle installazioni di software su PC e Server), Network management, ecc. A questo si affianca un sistema di reportistica e dashboard realizzato con QlikView, che visualizza graficamente o in forma tabellare i dati raccolti da CMDBuild.

 

Pentaho vs QlikView vs SAP B.O.

All'interno della collaborazione è stato realizzato un importante passaggio da un versione personalizzata di CMDBuild a quella definita "Ready to use" basata su processi standard ITIL, al fine di semplificare upgrade futuri. Le troppe personalizzazioni fatte sul sistema attuale rendeva infatti difficoltosa questa operazione. È stata introdotta la tecnologia Python nella realizzazione di un nuovo connettore con SAP Solution Manager per il monitoraggio degli ordini.

Nello specifico

Di seguito gli strumenti e le tecnologie usate a ogni livello del workflow.

  • Data storage: i dati sono immagazzinati nel database non relazionale ElasticSearch, particolarmente adatto al mantenimento di dati non strutturati. Questo è un server di ricerca basato su Lucene con supporto ad architetture distribuite. Le informazioni sono gestite come documenti JSON.
  • Data gathering: i dati non strutturati in formato JSON sono estratti tramite l’API di Facebook con il linguaggio di programmazione Python. Quest’ultimo si è affermato in questo tipo di attività in quanto efficiente e ricco di librerie costruite dalla community per molteplici obiettivi di analisi. In questa fase la libreria è Facebook – sdk.
  • Data exploration: i dati sono analizzati con Python e le librerie Numpy e Scipy.
  • Data preparation: i dati sono trattati con Python la libreria NLTK.
  • Model building and evaluation: i modelli sono costruiti con la libreria Scikit Learn in Python.
  • Data storage: i risultati sono immagazzinanti nel database relazionale Postgresql, un DBMS a oggetti che usa il linguaggio SQL per eseguire delle query su tabelle in cui sono salvati i dati.
  • Deployment: le analisi sono visualizzate con il framework CDE in Pentaho. È una suite di prodotti per Business Intelligence sulla quale si possono installare numerose dashboard sviluppate dalla comunità.

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