Come si mette in relazione ciò che SAP racconta sul piano economico con ciò che accade realmente sulla linea produttiva? Partiremo dalla nuova integrazione zero-copy tra SAP Business Data Cloud e Snowflake, che rende i Data Product SAP disponibili senza duplicazione e senza pipeline da costruire e mantenere, preservandone la semantica di business, per capire quando è applicabile, quali prerequisiti richiede e quali sono i suoi limiti. Vedremo inoltre cosa cambia negli scenari ECC, S/4 on-premise e ibridi, dove possono essere necessari pattern di ingestion alternativi. Vedremo poi come collegare i dati SAP con MES, SCADA/PLC, sensori, qualità e manutenzione e applicare questo modello a casi d’uso concreti come costo industriale, OEE e marginalità, manutenzione predittiva e tracciabilità.

Portare i dati su Snowflake non basta: modelli duplicati, refresh fragili, DirectQuery poco performanti e KPI incoerenti possono ricreare complessità a valle.
Vedremo come scegliere tra Import, DirectQuery e modelli compositi con aggregazioni, dove collocare logiche e KPI e come governare sicurezza, performance e costi tra Snowflake e Power BI.
L’architettura di riferimento vede Snowflake come punto di verità per dati, logiche e sicurezza e Power BI come livello di modellazione semantica e fruizione. Affronteremo inoltre il dimensionamento dei warehouse, il monitoraggio dei consumi e l’ottimizzazione delle risorse, con particolare attenzione alla gestione dei costi e alle policy di accesso tra Snowflake e Power BI, per garantire sicurezza e controllo dei dati.