SYNC-ANAGRAFICHE • Setup 24–72h su export reale
Registry
Allinea clienti/prodotti/prezzi senza caos: deduplica, normalizzazione e log. Meno errori, più controllo.
CodePulse Execution Environment
SCRIPT ENGINE (PYTHON)
import pandas as pd
import hashlib
import requests
def compute_row_hash(row):
"""Genera una fingerprint SHA1 per i dati stringa della row"""
row_string = "|".join(str(val) for val in row.values)
return hashlib.sha1(row_string.encode('utf-8')).hexdigest()
def sync_legacy_erp_to_salesforce(erp_data, sf_data):
# 1. Indicizzazione per chiave primaria (Partita IVA / TaxID)
df_erp = pd.DataFrame(erp_data).set_index('tax_id')
df_sf = pd.DataFrame(sf_data).set_index('tax_id')
# 2. Addizione impronte digitali crittografiche per row-state detection
df_erp['hash'] = df_erp.apply(compute_row_hash, axis=1)
df_sf['hash'] = df_sf.apply(compute_row_hash, axis=1)
# 3. Logica Insiemistica Differenziale (Delta detection)
# Record presenti in ERP ma non in Salesforce (Nuovi Clienti)
new_tax_ids = set(df_erp.index) - set(df_sf.index)
records_to_insert = df_erp.loc[list(new_tax_ids)]
# Record presenti in entrambi ma con Hash Differenti (Clienti che hanno cambiato Via/Nome)
common_tax_ids = set(df_erp.index).intersection(set(df_sf.index))
df_common_erp = df_erp.loc[list(common_tax_ids)]
df_common_sf = df_sf.loc[list(common_tax_ids)]
changed_mask = df_common_erp['hash'] != df_common_sf['hash']
records_to_update = df_common_erp[changed_mask]
# 4. Cloud Push
total_api_calls = 0
if not records_to_insert.empty:
# POST API to Salesforce
total_api_calls += len(records_to_insert)
if not records_to_update.empty:
# PATCH API to Salesforce
total_api_calls += len(records_to_update)
return {
'status': 'Synced',
'inserted': len(records_to_insert),
'updated': len(records_to_update),
'api_quota_saved': len(df_erp) - total_api_calls
} FLUSSO DATI IN INGRESSO
DATI ERP VECCHIO: 15.000 Clienti DATI NUOVO CRM: 14.982 Clienti Obiettivo: Trovare chi manca e chi ha cambiato indirizzo nell'ultimo quarto d'ora, sincronizzando il cloud.
MONITOR ATTIVITÀ
Sistema in standby. In attesa del comando di esecuzione...
Il problema
Anagrafiche duplicate e disallineate tra sistemi: ordini sbagliati, fatture errate, reclami e tempo perso a “sistemare”.
Cosa fa
- Importa dati da export (CSV/Excel) o API e applica regole di normalizzazione.
- Identifica duplicati e conflitti (match per chiavi, email, VAT, codici) con report decisionale.
- Produce file di aggiornamento o chiamate API + log completo delle modifiche (chi/cosa/quando).
Esecuzione
Prima Anagrafiche “quasi uguali” e correzioni manuali continue.
Dopo Standard chiaro, deduplica tracciata e aggiornamenti ripetibili senza sorprese.
IO Schema
Input: Export o API, Regole di matching e priorità
Output: Report conflitti, Output aggiornamento, Log modifiche
Output: Report conflitti, Output aggiornamento, Log modifiche
Pacchetti
Starter
€ 129
Normalizzatore base + regole standard + log
- Normalizzatore base
- Regole standard
- Log
Setup
€ 690
Deduplica e controlli su dataset reale + export pulito + report
- Deduplica e controlli su dataset reale
- Export pulito
- Report
Business
€ 1.590
2–3 sorgenti + regole qualità su misura + audit log + 30 gg supporto
- 2–3 sorgenti
- Regole qualità su misura
- Audit log
- 30 gg supporto
Su misura
da € 3.200
Workflow approvazione, integrazioni, policy e ruoli
- Workflow approvazione
- Integrazioni
- Policy e ruoli