Progettazione e implementazione di un'architettura di Business Intelligence a supporto della Contabilità per Commessa: il caso studio Sterchele Group

The thesis project documents the design and implementation of a centralized data infrastructure to support management control. The underlying need of the project was the IT optimization of Job Order Costing, aiming to automate the calculation of the Contribution Margin and manage a cascade costing logic through precise data stratification. The technological core of the work required the development of a Data Warehouse (DWH) and the configuration of the related Extract, Transform, and Load (ETL) pipelines. It was fundamental to ensure accurate data convergence across various corporate information systems that were originally disconnected: from HR and MES software to CRM, document management systems, and traditional Excel spreadsheets. The entire information flow was mapped and normalized within a single model, designed to become the exclusive data source for the control system. Once the architecture was consolidated, the final step involved the development of the Business Intelligence layer. Through the publication of interactive dashboards directly on the company intranet, area managers can now consult performance metrics rapidly and reliably. In addition to resolving the complexities associated with the fragmented recording of costs and revenues, the new infrastructure has provided stakeholders with the technological tools to make decisions based on certified data, guiding the company toward a structured and truly data-driven approach.

Il progetto di tesi documenta la progettazione e l'implementazione di un'infrastruttura dati centralizzata a supporto del controllo di gestione. L'esigenza alla base del progetto era l'ottimizzazione informatica della Contabilità per Commessa, allo scopo di automatizzare il calcolo del Margine di Contribuzione e gestire una logica di costificazione a cascata attraverso una precisa stratificazione dei dati. Il cuore tecnologico del lavoro ha richiesto lo sviluppo di un Data Warehouse (DWH) e la configurazione delle relative pipeline di Estrazione, Trasformazione e Caricamento (ETL). È stato fondamentale assicurare una convergenza dati puntuale per i diversi sistemi informativi aziendali, originariamente slegati tra loro: dai software HR e MES, fino al CRM, agli archivi documentali e ai tradizionali fogli Excel. Si è mappato e normalizzato l'intero flusso di informazioni all'interno di un unico modello, progettato per diventare la fonte dati esclusiva del sistema di controllo. Una volta consolidata l'architettura, l'ultimo passaggio ha previsto lo sviluppo dello strato di Business Intelligence. Attraverso la pubblicazione di dashboard interattive direttamente sull'intranet aziendale, i responsabili di area possono ora consultare le performance in modo rapido e affidabile. Oltre a risolvere le complessità legate a una rilevazione frammentata di costi e ricavi, la nuova infrastruttura ha fornito agli stakeholder gli strumenti tecnologici per prendere decisioni basate su dati certificati, guidando l'azienda verso un approccio strutturato e realmente data-driven.