Come superare le sfide di testing in SAP: perché i dati di test fanno la differenza

Direi che possiamo cominciare. Giorno a tutti, grazie per essere riusciti al nostro webinar. Io sono People Analytics Monitor e faccio parte del marketing di EPI-USE Labs. Prima di iniziare vi preghiamo di notare che questo webinar sarà registrato e vi porterà poi in mano tutta la registrazione. Per vostre informazioni I microfoni rimangono disattivati per tutta la durata del webinar. Se avete domande vi chiedo gentilmente di metterle nell'apposita sezione domande sul vostro webinar oppure se avremo tempo le risponderemo però vi manderemo un'email con la risposta alla fine del webinar. Perfetto, questa è una piccola introduzione per chi non ci conoscesse. Noi siamo EPI-USE Labs, un'azienda internazionale di soluzioni software essendoci gestiti. Abbiamo più di milleottocento clienti in tutto il mondo e siamo presenti in cinquantacinque paesi con supporto in diverse lingue, incluso l'italiano. Una cosa da cui sono molto fieri è che siamo parte del gruppo elephant che è un'azienda dove diamo l'un per cento del nostro fatturato a ERP che è un'organizzazione che si occupa nella protezione di elefanti di uno cinquante persone in Sud Africa. Come Grazie Nicola. Come azienda siamo esperti nella gestione dei dati dalle risorse umane al report in SAP alla modernizzazione e trasformazioni sia nel Cloud che in SAP e nella gestione della privacy e dei rischi in SAP e per questo webinar specificamente parleremo della ottimizzazione dei dati negli ambienti SAP. Questo webinar sarà presentato da Nicola Blasi che è il Country Manager per l'Italia, oltre venticinque anni di esperienza in SAP tra cui analisi, implementazione, go live e aiuto nel post go live. Questo è tutto da parte mia, Nicola ti cedo la parola. Grazie mille Fate vorrei soltanto parlare in fratello a tutto questo legato quello di cui parleremo oggi che è uno dei nostri come detto Fate, l'ottimizzazione dei dati degli ambienti SAP. Considerate che poi in prossimi webinar che noi andremo a fare andremo anche a verificare anche gli altri piller, no? Quelli più importanti, ve li invitiamo quelli in giallo per gestire la privacy, la sicurezza, I rischi SAP, quindi tutta la parte che può riguardare il mondo GDPR, no? Molto attuale attualmente in Europa, ma anche in altre parti del mondo con diverse terminologie. E poi anche la parte migliore della trasformazione del del tuo ambiente in SAP, quindi tutta la parte che riguarda il l'emigrazione in SAP guidata da business o dalla technology, se è una migrazione Sforana o una migrazione Sforana SDT, quindi seletti il data transition oppure trasformare il proprio sistema attraverso dei carpout, demerge, acquisizioni di aziende e quindi di company code. Tutta la parte poi HR, la parte in rosso e tutti I servizi e software che riguarda la parte reportistica per il mondo HR, più le altre due insomma la parte verde è più chiara che su tutti I nostri servizi di tool cloud, privato che noi abbiamo e tutta la parte custom develomets che possiamo utilizzare per riuscire ad allineare I sistemi SAP con sistemi non SAP attraverso dei progetti ad attraverso dei custom develomers che noi andiamo ad applicare in accordo con il cliente. Questo solo per darvi un cappello più generale, ma parliamo un po' di quello che è il tema di oggi, no? L'ottimizzazione dei dati di SAP. Da dove parte questa esigenza? Nasce soprattutto da un regolamento, ho parlato GDPR ma abbiamo anche di un regolamento che riguarda la protezione dei dati personali. Sappiamo che terze parti possono andare a cedere ai vostri sistemi non produttivi per ogni tipo di progetto ed avere visibilità di tutti I dati che I non-produzione sono collegati a quelli produttivi. Quindi avere di base tutta la parte finanziaria, tutti I nomi e tutti gli indirizzi che sono presenti nell'ambiente no-produzione uguali a quelli di produzione. Qua c'è un problema di costi, sappiamo che molti di voi state affrontando o avete già fatto insomma una migrazione sporana, molte volte sul Cloud, molte volte ancora su e sappiamo quanto ogni singolo bite può incidere sui costi del dell'azienda insomma, delle subscription che si vanno a a fare insomma per con SAP e con tutto il mondo o col mondo cloud in genere anche se decidete di andare su OWS o su altri cloud non SAP. Poi anche una un fatto anche di esigenze dal punto di vista test basis, ma anche test funzionali che devono essere fatti nel negli enti di call, quindi la richiesta da parte anche del team funzionale o team basis di avere dati sempre più aggiornati gli ambienti di quello che ti permette dei test sempre più affidabili. Quindi avere I data center, test pronti, consistenti, averli on-demand, averli quando si vuole e dove si vuole. E ultimo ho messo anche la clausola che c'è per chi sta andando in RISE che un che fa parte del DPA Data Processing Agreement di SAP, ho messo anche la pagina o dove potete andarla anche a verificare, dove SAP non si ottiene responsabile di dati personali in ambienti non produttivi e e quindi sono esclusi nell'ambito dell'applicazione delle data process acriment, quindi è responsabilità del cliente che va su RISE la protezione di questi dati personali in ambiente non produttivi. Questa è la clausola del PDPA di SAP che vi invito a leggere una o quando passare a SAP, probabilmente già sapete insomma di questa clausola, ma noi possiamo aiutare anche a come proteggere questi questi dati personali in ambiente non produttivo. Andiamo a vedere cosa noi offriamo per tutto questo. Noi offriamo una suite di prodotti per l'ottimizzazione dei dati che si chiama Data Manager. Data Sync Manager a sua volta è un set di soluzioni che vanno dal System Builder, Client Sync, Object Sync e Data Secure. A questo si aggiunge poi l'oggetto e stato della CXM. Cosa sono in particolare e cosa servono? Partiamo dal software. Noi abbiamo un software proprietario certificato da SAP per ERP, S-Factors EPI-USE RIS e quali sono le soluzioni? La prima è il System Builder o Shell Sync a seconda se parliamo rispettivamente della ERP o Escore. Che cosa va a fare questo? Va a creare il guscio del sistema. C'è l'esigenza da parte vostra di creare un nuovo sistema sandbox, un nuovo sistema di training nel vostro ambiente? Cosa qual è la prima procedura da fare? È quella di creare il guscio del sistema, quindi tutta la parte repository e client in Depell Data. Questo attraverso il System Builder viene fatto un export viene importato in caso di ERP attraverso l'SVPM in un ambiente sandbox nuovo in cui andiamo a ricreare lo stesso repository il client dipendente così come è l'ambiente SURS. Alla fine avremo un sistema con solo il mandante zero zero zero. Con Shell Sync invece con S-Forana avremo bisogno invece di un ambiente S-Forana-Vaniglia quindi creato e noi andiamo in questo modo a esportare e importare con lo Shell Sync tutti I dati depositi da client ricreando il core del sistema esporana come è quello del SWORS. A questo punto in tutti e due case abbiamo soltanto un mandante con lo zero zero zero, non ci abbiamo dati all'interno quindi dobbiamo fare I dati, il client sync. Da dove nasce l'esigenza del Client Sync? Ormai I sistemi, I clienti, voi clienti o altri magari voi partner avete conoscenza di motivi, enti che hanno terabyte di dati in produzione e molte volte abbiamo dieci terabyte in produzione, dieci terabyte in collaudo, dieci terabyte da sandbox e così via. C'è veramente l'esigenza di avere tutti I sistemi con gli stessi dati in ogni in ogni ambiente? Soprattutto negli ambienti non produttivi? Da qui parte l'esigenza del Client Sync che è la soluzione che permette di ridurre il footprint di dati negli ambienti non produttivi che possono essere collaudo, sandbox, fraining e pre produzione, ma anche può essere anche uno sviluppo, dichiarare uno sviluppo. Questo vuol dire ridurre il footprint di dati anche dell'ottanta per cento in meno di quello che Riusciamo ad arrivare anche a questo. Come? Attraverso una Test Lies che che va a ridurre il footprint di dati in un ambiente non produttivo. Come? Attraverso gli ultimi dati transazionali degli ultimi tre mesi, gli ultimi sei mesi, l'ultimo anno. Copiandoci tutti il master data, copiandoci tutto il client depennel customizing e volendo altro user master. Ma quello che è importante qui è la parte più grossa del transactional data che può essere ridotto sia per company code sia per timeslice. Quindi gli ultimi tre mesi sei anni un anno oppure per company code, gli ultimi dieci company code, venti company code oppure insieme attraverso il trimslice e il company code insieme. Questo può ridurre appunto il food in EPI-USE EPI-USE in EPI-USE EPI-USE in EPI-USE EPI-USE EPI-USE in io ho creato dei case, ho fatto dei test su dei dei processo ordinati a un EPI e tutto. L'ho rimaneggiato parecchio, ma io voglio il dato attuale che c'è adesso in produzione. A questo punto utilizziamo la terza soluzione che è l'Object Sync che ci permette on-demand attraverso la connessione RTC tra produzione e collaudo la la copia, l'export e l'import via RTC del di quel dato può essere associato al al business partner di riferimento che ci permette la copia selettiva di quel singolo dato nell'ambiente di di Query, riproducendo così un caso di test un un oggetto uguale a quello che è quello produttivo. A quel punto il test può essere rifatto, riselezionato e riutilizzato e si può utilizzare questo questo tipo di selezione quante volte si vuole no? Quante volte si vuole riprodurre il test e riprodurlo com'era il caso originale. Questo avviene per I sistemi per dati FCO, FCA, ma anche e soprattutto nasce come per la parte Employee, no? Per la parte HR che è molto utilizzato da molti nostri clienti. Tutto questo abbiamo detto che dobbiamo preservare la qualità del dei dati all'interno del sistema e questo è il Data Secure. Quindi noi possiamo dire ok in produzione abbiamo I dati tagliati, abbiamo ottanta per cento milioni di dati quindi da dieci tera ci troviamo con un tera e mezzo. Perfetto però I dati, la master data è ancora in chiaro quindi non riusciamo a garantire al cliente la ai clienti, ai fornitori che il dato in ambito produttivo sia in qualche modo protetto. Questo ci aiuta il Data Secure, per il Data Secure noi riusciamo a mascherare il dato in ambiente non produttivo. Mascherare cosa significa? Mascherare il termine più giusto è la parola scrambling, ovvero andiamo a mascherare il dato sia a livello di che a livello database. Quindi il dato personale all'interno dell'ambiente non produttivo sarà modificato mantenendo la country di origine. Questo si tende a dirlo perché il nome e cognome, se avete un nome e cognome di un cliente ad esempio italiano e ad esempio il mio nome Nicola Blasi come il cliente, il nome sarà poi scremblato in un altro nome, un altro cognome italiano con Giovanni Rossi ad esempio. E così via per tutti gli altri dati personali quale può essere il codice fiscale, sappiamo il codice fiscale appartiene viene generato da un algoritmo in italia che è diverso dal dall'algoritmo che si usa ad esempio in germania per il tax number. Con le nostre transformation function riusciamo a gestire il dato in maniera completa andando a sprem bloccare il dato seguendo l'account di origine, sia o seguendo l'algoritmo soprattutto dell'account di origine che può essere il codice fiscale, che poi c'è il dato bancario, che può essere il il il family member e così via no? A seconda del dato personale che è presente all'interno del sistema. Questo fa parte del Data Scrive Manager suite e ritengo importante anche l'object exactor che va a braccetto con l'Active Central che cosa significa? Questo avviene soprattutto quando voi avete dei dati, dei company code che ormai sono dismessi nella vostra azienda oppure avete dei sistemi che sono chiamati legacy system perché è un sistema che voi avete già migrato e sforana, avete tutta l'infrastruttura ERP ancora sul vostro sulla vostra infrastruttura. Quindi un costo di subscription, può essere poi avere un costo proprio di hardware, l'elettrosistema dove poggia questa infrastruttura ormai è Legacy che viene visto soltanto in maniera read-only perché tutto è stato migrato e sporano. Quello che noi proponiamo attraverso un'oggi extractor è di prendere I dati che si intendono prendere dall'ambiente e dall'ambiente SAP legacy e portarlo su una struttura Cloud, su un service software as a service in AWS, un nostro sistema in cui andiamo a migrare SAP Lighty, perché non è proprio SAP, ma è una visualizzazione perlopiù simile a quella che si vede in SAP, in un ambiente Cloud, in un ambiente web, soltanto il read-only di dati strutturati e dati non strutturati, quindi tutti I dati SAP e tutti quei dati non strutturati che chiameremo PPF o file statici che sono stati creati nell'ambiente SAP. Quindi è un sistema in solamente di dollari che va qual è lo scopo di questo? Andare poi a dismettere completamente il sistema legacy una volta che abbiamo tutti I dati, una parte di dati che ci interessa nell'ambiente HCM. Possiamo andare a dismettere l'ambiente legacy sulla vostra infrastruttura e quindi risparmiare risparmiare molto sui costi. Tutte queste soluzioni sono valgono per tutti I tipi di release, da EPI, Surrise e tutto e tutti di tutti I vertical tutti le vertical solutions quali IZU, OR&G, settore pubblico e così via. Da questo software nascono poi I nostri servizi che sono I servizi gestionali di refresh dei dati, quindi sono servizi che noi sono soluzioni che noi diamo al cliente e tendiamo a tenere il cliente soprattutto autonomi in questo attraverso un training che noi facciamo poter fare seguire dei flash e dei dati in ambiente autonomo ogni volta che loro vogliono. Quindi la gestione di tutti I dati di test, quindi ottimizzarli avere dei dati in in quality e in sandbox, ma anche in sviluppo, adesso parleremo anche di sviluppo in maniera ridotta e poi riusciamo prima di tutto questo a fare una valutazione, un readerness, un assessment del vostro sistema su cosa deve essere preservato e cosa no. Quindi quello che noi siamo bravi sono soprattutto sulla gestione dei dati. Qui vedete che è rosso e in blu, quello che è rosso è quello che noi andiamo a fare con l'ottimizzazione dei dati, no? Quindi mascherare, allineare, estrarre dati e trasformare anche attraverso una nostra soluzione quando c'è una trasformazione per dei dati utilizziamo sempre questo motore del Data Sync Manager per fare il servizio one-off di trasformazione dei dati. Quali sono le sfide comuni? Che abbiamo detto il risparmio dei costi, la protezione dei dati, ci sono anche altre cose che sono molto efficienti che è proprio l'efficienza con cui effettuiamo queste copie, perché noi riduciamo almeno del settanta ottanta per cento tutte le post-activity che devono essere fatte in ambiente non produttivo. Sappiamo io vengo da un mondo basi, sappiamo quanto le attività le post-activity dopo refresh possono essere complicate a seconda anche della grandezza del sistema. Parliamo ad esempio una di queste, la BDLS. La BDLS è la conversione del sistema logico. Cosa noi riusciamo a fare? Riusciamo a fare BDLS on-de-fly ovvero durante l'export e import mentre importiamo I dati tutta la tutte le tabelle che hanno il logic system avesse inserito, se opportunamente configurato nella nostra soluzione riusciamo a modificarlo on-de-fly. Quindi il sistema atterra col sistema logico già convertito, quindi non c'è più bisogno di fare la BDLS per tutti I logicalsisti coinvolti nel sistema non produttivo. Questo è un caso. Un altro caso che riusciamo a fare è evitare post attività di riconfigurazione di tabelle customizing come mi viene in mente ad esempio I partner profile, no? Tutte le tutte quelle tabelle di integrazione con sistemi esterni connessi a quelle HCC appena refreshato. Cosa andiamo a fare in questo caso? Andiamo a preservarci le tabelle di configurazione che non vogliamo che siano toccate. I partner profile hanno delle tabelle di configurazione. Queste tabelle noi diciamo alla soluzione non toccarle lasciale untocket, non vogliamo che vengano sovrascritte e quindi non vengono sovrascritte rimangono così com'erano prima dei refresh, quindi non c'è più bisogno di andare su quelle transazioni e andare a modificare il dato per connetterlo al sistema di integrazione. E quindi troverete già questa attività già fatta. E tante altre cose insomma come l'esigenza poi chiaramente il il display che sarà molto ridotto. Abbiamo parlato anche di sviluppo, no? Su sviluppo molte volte abbiamo uno sviluppo con dei dati dentro, molte volte ci sono dati completamente uguali a quelli di produzione, altre volte invece non ci sono dati per niente vengono creati a mano lì. Quello che noi possiamo fare con la nostra produzione è questo, prendere il client presente, esportare tutto il customizing presente in quel sistema, reimportarlo sullo stesso client in modo da eliminare tutti I dati che sono stati creati fino adesso e poi creare quindi avere un golden client sulla customizing e poi creare un secondo client con che ne so una settimana di dati da produzione. In questo modo voi avete una settimana di dati per I primi test su sviluppo che potete utilizzare prima di andare in quality per tutti gli altri test successivi. Sempre anche lì comunque con una riduzione del se hai fatto utilizzare un plancing con riduzione dell'ottanta per cento in meno. Fino all'ottanta per cento in meno ma anche di più insomma. E una cosa che non ho detto System Builder abbiamo detto è il guscio del sistema, Client Sync suite transazionali, repository e client scusate dati transazionali, master data e client dipende, possono essere utilizzati chiaramente stand alone. Se voi avete già una pull-quality e una produzione che non c'è repository allineato fra loro o insomma novanta per cento allineato, voi potete utilizzare solamente il client sync come fosse una la vecchia copia per copia client di SAP, quindi copiarvi, esportarvi il client e importarlo su un ambiente target. Non c'è bisogno di down-time nel soprattutto nella parte produttiva. E nella parte non produttiva ovviamente dipende dai dati che si portano, ma se avete un sistema a coliche multi client e lavorate soltanto su una copia di un singolo client, gli altri client possono lavorare, Chiaramente bisogna vedere anche come è carrozzato il sistema e quanti processi che I Makeryee si possono utilizzare per non andare a creare problemi di performance sugli altri sistemi. Andiamo avanti. Queste sono le soluzioni come vi ho detto, ve ne ho già parlato appunto del System Builder scusate ho scelto il sistema, client Sync, Object Sync, Object Extractor e Data Secure. Non mi soffermo tanto, poi via vi daremo queste slide con tutta la descrizione più completa di quelle che sono. Abbiamo detto l'Object Sync cosa fa, quindi I dati reali in polity per testare correttamente le soluzioni. E un processo di correzione più rapido per il supporto alla produzione e quindi il è un è una soluzione diciamo a differenza delle altre più funzionale ovvero il funzionale che va a richiedere che utilizzerà questa soluzione autonomamente per prendere il settato della produzione e portarselo volendo anche già scremblato, anche già mascherato nell'ambiente di quality per fare tutti I test che servono. Quindi è molto flessibile, si richiede soprattutto in fase di progetto quali sono I flow, quali sono le gli scenari che loro vogliono verificare maggiormente nell'ambiente di quality e in fase di progetto si creano tutti questi scenari per permettere poi l'utilizzo da parte del funzionale dopo un accanto training con loro. Vedete tutte le certificazioni sotto riguardo Object Sync, questi sono I benefici insomma, copiavi dati aziendali e reali nello sviluppo e verificare I problemi, no? In maniera attuale quindi trovarne subito una remediation e poi se cosa serve anche per ambienti di formazione, per creare I propri oggetti, per sfruttare ambienti di training che poi avete, insomma a a molte utilizzi che possono essere utilizzati sia in ambiente finance, sia in ambiente HR che tipo e e in molti altri scenari. Il cliencing ne abbiamo già parlato, quindi la copia selettiva dei dati e con la vecchia copia mandante di SAP però in maniera molto più evoluta attraverso delle delle delle delle paramilitazioni e delle delle configurazioni che rendono la il cliencing molto più ottimizzato e quindi la proprietà in maniera molto più ottimizzata e anche la parte delition del mandante che si fa prima dell'ambiente di di Queryee volendo, noi possiamo farlo anche contestualmente, avviene in maniera molto più rapida rispetto al vecchio metodo che si utilizzava una volta su SAP. Insomma poi sappiamo che con ingrandendo I sistemi la la vecchia coperline di SAP non è stata più utilizzata perché non era più gestibile insomma no? Come tempi e tutto, mentre noi siamo usciti a ottimizzare e siamo dedicati a questo attraverso un centro di sviluppo che si trova in Sodafrica, in Pretoria e anche in Europa e utilizziamo insomma delle delle pararealizzazioni che rendono questo molto più difficile. Il System Builder abbiamo detto la copia del bush del sistema dall'ambiente di per creare un nuovo ambiente o con lo stesso repository e client center dell'ambiente source poi la parte data da seguire che abbiamo detto che è il masking, lo scrambing del sistema che può avvenire on-defly durante la copia utilizzando Client Sync insieme a Client Sync oppure può essere utilizzato in maniera standalone, ovvero voi fate la copia dei dati sui in maniera ridotta nell'ambiente di quality, validate il dato, una volta che il dato voi è validato, chiedete ok adesso possiamo far possiamo scramblarlo, possiamo mascherarlo e quindi utilizziamo il Data Secure con mascheramento del client e in poche ore dipende chiaramente dalla quantità di dati che si vanno a mascherare, il sistema diventa con dati non più riconducibili a quelli produttivi. L'object extractor abbiamo detto è una sorta di client che abbiamo utilizzato soprattutto per estrarre dati che si vogliono archiviare, sono in diverso formato e si poi tutti questi dati archiviati vengono importati in maniera strutturata simile a SAP nell'ambiente in un ambiente Cloud AWS software as a service chiamato Archive Central che dove c'è una SAP scription per questo tipo di attività. Quindi abbiamo detto creare un mandante completamente funzionale e risparmiare fino all'ottanta per cento di spazio su disco. Abbiamo avuto casi, possiamo citare qui anche un cliente che parlato per noi al al SAP HCM che ridotto da quattro opere e mezzo di dati che su RISE utilizzato diciamo sistemi, creato sistemi dipende dalla stampelice che hanno utilizzato da cinquecentododici gigabit a un per due, dipende dal tamselice che hanno utilizzato a seconda dei progetti che dovevano eseguire. Riduce I posti di supporto chiaramente perché comunque I test sono più rapidi o curati e riduce I rischi nel caso andiamo a utilizzare il Data Secure insomma per tutti I dati sensibili che sono presenti in ambienti non produttivi e e poi tutta la parte del riducendo il tempo comunque anche e anche l'ingaggio di terze parti per la copia del del sistema, no? Con padovet flash dove l'ingaggio è un'impatezza parte che vi ricrea il sistema da zero autonomia a pedalare, che qui il sistema già esiste col client sync noi andiamo soltanto a copiarci I dati da client a client, quindi non c'è bisogno di di ricreare di nuovo il sistema. E quindi I dati quello che noi è molto importante per noi è mantenere la consistenza del dato. Ora vediamo se abbiamo ancora del tempo per una demo, soltanto una demo di far vedere come il sistema è creato, vediamo se. Allora abbiamo detto che il Data Sync Manager è una suite di prodotti, non è un add-on, ma noi installiamo il Data Sync Manager attraverso un set di trasporti. Quindi dei trasporti che vengono implementati sul sistema in scope del sistema, non c'è bisogno di terzi sistemi, terze parti che devono essere creati, non c'è bisogno di creare un solution di applicare questo sul sul solution manager, ma vanno applicati nel nostro nel vostro sistema a in scopo del progetto attraverso un set di trasporti che generano tabelle all'interno di un nostro name space certificato da SAP. Questo namespace si chiama slash use, quello che vedete qui, e il la soluzione che utilizzate può essere Client Sync e CS, System Builder SB, o Shell Sync SOS oppure Data Secure DS, ma con le con le iniziali del nome. Cosa genera questo? Genera una dashboard, questa dashboard è una fa parte insomma che avviene a valle delle implementazioni dei trasporti dove verranno creati anche dei template dove vorrete assegnare I ruoli per questo tipo di dashboard agli utenti dovranno utilizzare questa cosa e da qui potete vedere come si utilizza il client Sync, no? Con attraverso delle diverse soluzioni come create Sync, import Sync, delete client, gli acconsoni di delete client, potete fare anche un creare dei template che potete utilizzare ogni volta che volete utilizzare senza che riconfigurate ogni volta il client Sync. Se vi entriamo dentro e vogliamo crearci ad esempio un tipo di trasporto noi possiamo decidere cosa vogliamo fare. Fare soltanto un export di customizy, user administration, master data only oppure transactional data. Col transactional data vedete le opzioni che avete, quindi data selection io voglio portarmi soltanto I dati transazionali più vecchi lì, mettiamo dell'ultimo anno e quindi andate a prendere l'ultimo anno ad esempio di dati. Cosa vuol dire questo? Il risolvere incompleta come in flow è molto importante in questo caso e noi lo teniamo sempre fregato. A parte casi particolari e cosa vuol dire? Che è vero che noi facciamo il data selection ventisei novembre duemilaventiquattro, ma se un ordine è stato creato la parte finale di un ordine è stata creata il ventisette novembre duemilaventiquattro. Quest'ordine una storia pregressa che va prima del ventisei novembre che può andare pure prima del duemilaventiquattro no? Se sono ordini molto lunghi da eseguire. Quello che noi facciamo con risolving completa come PRO è quello di andarci a prendere tutte le informazioni relative a quest'ordine prima di questa data. Quindi andiamo a ricercarlo in maniera antecedente la data di utilizzo. Questo perché? Perché il nostro mantra diciamo è quello di mantenere la consistenza del dato in ambiente non produttivo in ambiente non produttivo. Quindi il dato deve essere consistente. Quindi con questo thread andiamo a mantenere questa consistenza. Accade molte volte lo vogliamo quando? Quando ci sono dei tenslize molto alti tipo tre quattro anni di dati, quindi I dati che c'hanno sono sufficienti, quindi se c'è qualche ordine inconsistente al cliente tutto per quelli retail non è non è un problema, però molte volte noi di default lo applichiamo perché noi vogliamo che il dato sia un'altra cosa. Qua vedete qui la parte enterprise lize dove possiamo andare a prenderci il il dato I company code che vogliamo associare diciamo, no? Se vogliamo noi associare ad esempio un company code tagliato per tempo, noi ce lo andiamo a prendere, lo selezioniamo qui e lo e possiamo fare contestualmente al tieslice anche soltanto il tieslice per un company code. In questo caso abbiamo un sistema abbiamo parlato che noi che siamo anche sistemi con vertical solutions, questo è un sistema IZU e possiamo col sistema ICEU fare anche un functional selection, quindi possiamo determinare nel caso di LCEU, di LCEU un numero di contract account business partner o business partner o installation o connection object in cui andiamo a copiarci in full, dato essendo un iso abbiamo bisogno di tutti I dati, del business partner di riferimento. Se noi vediamo un business partner numero milleuno abbiamo tutti I dati di questo business partner riferiti. Questo però avviene soltanto nel caso avete un ISU oppure una pratical solutions come oil gas o altro. Possiamo abbiamo visto che possiamo applicare authorization profile and roads, possiamo escludere HR Data se il vostro sistema non è prettamente HR e questo è quello che vi dicevo che vi aiuta una tabella nostra di profilazione che vi aiuta a preservare o a includere determinate tabelle che voi volete che invece le transazionale le volete completare in full oppure tabelle che voi volete preservare in ambiente non produttivo. Attraverso poi un scusatemi. Attraverso poi potete anche dire ok io voglio mascherare questo questo sistema, in questo caso non ci sono policy attualmente nesse, però noi possiamo applicare una policy in cui possiamo definire quali campi possiamo mascherare, quali di qualità pelle e in che modo e come possiamo mascherarli, quale transformation action utilizzare. E mettiamo questa policy qui in modo che durante l'esecuzione della un attimo che attraverso la esecuzione del, ok, non ci sono policy in questo sistema quindi attraverso l'esecuzione e security option noi possiamo poi dire insomma che il dato ok vammelo a scrivere in questo file system e poi me lo riporterai in maniera me lo fai atterrare direttamente mascherato su quel sistema oppure non utilizziamo nessuna policy, mi atterri in chiaro e poi lo maschera successivamente. Qua posso scegliere I numeri di processi che posso utilizzare, le notifiche nel caso vogliamo avere notifiche durante il run e e niente insomma e poi lo lanciamo e tutto questo verrà poi poter essere monitorata attraverso il monitor desk. Col monitor desk noi andiamo a verificare insomma il dato se è stato mascherato e come no. Sono qui abbiamo di una serie di informazioni che ci dice poi I dati come quanti dati abbiamo esportato, qui un TER è novantadue per diciotto per diciotto miliardi di record e così via. Questo è un sistema interno quindi sono test che abbiamo fatto. Questo è quanto diciamo la touchboard che vi aspetta insomma così adesso non c'è tempo per vedere tutto quindi io penso che possiamo passare delle domande se ci sono fake per essere nei tempi della mezz'ora, ma qualsiasi altro tipo di informazione che voi volete scrivete a fake o anche in questo webinar o anche a parte e noi vi risponderemo per magari delle delle sessioni anche un po' più lunghe per per le nostre esecuzioni specifiche che noi abbiamo. Di domanda ne abbiamo una e chiede se Data Sync Manager funziona su RISE. Sì, il Data Sync Manager funziona su RISE e come ho detto prima al SAP Now un nostro cliente in cui possiamo citare il nome che è Prismian utilizza proprio questa soluzione su RISE. Su RISE ci sono delle particolarità come sapete tutto è gestito dalla parte ECS di SAP, quindi noi inizialmente abbiamo avuto dei problemi nell'utilizzare certi tipi di funzionalità come utenze no? Perché noi per l'import molte volte utilizziamo l'utenza SAP Star per l'import, perché il cliente è nuovo quindi usiamo SAP Star. Come sapete su RISE questa utenze non può essere utilizzata, quindi c'è stato un accordo con SAP per utilizzare un'utenza diversa da SAP, ma con un profilo comunque completo che può essere utilizzata in fase di import. Questo è un esempio, ma questo cliente utilizzerà ISTE proprio per andare a esportare I dati e per creare nuovi sistemi, I progetti in cui speck-up sono progetti di quality, quindi utilizzano lo Shell Sync, Client Sync, quindi si creano prima il gush o I dati all'interno su RISE per creare le loro per fare le loro attività di progetto. Quindi per qualsiasi reference volete parlare con loro noi possiamo in grado di mettervi in contatto per darvi qualche clippet su come funziona la soluzione da noi. Suite altre domande oppure non so se siamo fuori tempo oppure siamo ok? Abbiamo altre domande, ma possiamo rivedere un attimo casi di successo e poi possiamo terminare qui. Perfetto. Allora grazie a tutti per l'attenzione, noi vi manderemo le slide e poi qualsiasi domanda voi avete, qualsiasi curiosità per favore scriveteci e siamo qui. Grazie a tutti e buona giornata. Grazie e arrivederci. Ciao.