Contesto

Per un cliente del settore manifatturiero, i dati di produzione arrivavano ogni giorno sotto forma di file CSV allegato a un’email. Il file doveva essere recuperato, elaborato e reso disponibile per l’analisi: un processo che, gestito manualmente, richiedeva tempo ed era soggetto a errori.

L’automazione

Ho sviluppato un’automazione in Python che, ogni giorno, alla ricezione della mail:

  • recupera automaticamente il file CSV allegato;
  • lo elabora applicando le logiche di business definite con il cliente;
  • storicizza i dati elaborati su un database PostgreSQL.

In questo modo l’intero processo, dalla ricezione del file all’aggiornamento dello storico, avviene senza alcun intervento manuale.

Dashboard sempre aggiornata

I dati storicizzati su PostgreSQL alimentano una dashboard che si aggiorna di conseguenza ogni giorno, offrendo sempre una vista aggiornata dei dati di produzione, senza ritardi legati a passaggi manuali.

Disegno architetturale

  1. Sorgente

    • EmailCSV allegato, ricezione giornaliera

  2. Automazione

    • Script PythonEsecuzione automatica ogni giorno
      • Parsing & logiche di business
      • Storicizzazione dati

  3. Storage

    • PostgreSQLDati di produzione storicizzati

  4. Consumo

    • Dashboard (Looker)Dati di produzione sempre aggiornati
Ricezione giornaliera via email di un CSV allegato, script Python che esegue parsing e logiche di business in automatico ogni giorno, storicizzazione su PostgreSQL e dashboard Looker sempre aggiornata.Apri lo schema come immagine ↗

Il mio ruolo

Ho sviluppato l’intera automazione: dal recupero del file via email, alle logiche di elaborazione in Python, alla storicizzazione su PostgreSQL, fino all’aggiornamento automatico della dashboard.