Pimcore è lo strumento con cui aiutiamo le organizzazioni nel processo di gestione delle informazioni di prodotto. Ma non parleremo di PIM. Guarderemo invece sotto il cofano, quali strumenti pronti all'uso offre. In particolare Pimcore offre CRUD, API GraphQL, Face Detection, Real-time image processing sono a disposizione senza dover reinventare la ruota. Product Information Management. È l’insieme di processi (e tecnologie) volti alla gestione delle informazioni di prodotto che lo descrivono dal punto di vista del cliente. Dove ci aiuta Pimcore. - Creazione di strutture informative ad oggetti - Creazione di strutture relazionali articolate - Definizione di attributi di prodotto complessi - Supporto alla traduzione/localizzazione dei contenuti - Gestione dei flussi di lavoro e approvazione (workflow) - Integrazione con sistemi informativi aziendali - Pubblicazione multicanale Vantaggi di Pimcore - Unica fonte di verità - Eliminazione dei silos aziendali - Consolidamento dei dati - Qualità del dato - Gestione unica, distribuzione multipla - Riduzione del time-to-market

2. Pimcore
Il coltellino svizzero, anzi austriaco per
CRUD, GraphQL, Face Detection, Real-time image processing

3. img
Menù del giorno
Cosa è PIM
Stack tecnologico
Data Object: modellazione
Real-time image processing
Data ingestion
API GraphQL
Demo time
il tutto con lo 0% di codice aggiunto

4. Cosa è PIM

5. Tracciamo il perimetro

6. Product Information Management
È l’insieme di processi (e tecnologie)
volti alla gestione delle informazioni
di prodotto che lo descrivono dal
punto di vista del cliente.

7. Processi
raccolta
consolidamento
distribuzione

8. Punto di vista del cliente
● promozione
● vendita
tradotto: è materia per il marketing

9. Dove ci aiuta un software PIM
● Creazione di strutture informative ad oggetti
● Creazione di strutture relazionali articolate
● Definizione di attributi di prodotto complessi
● Supporto alla traduzione/localizzazione dei contenuti
● Gestione dei flussi di lavoro e approvazione (workflow)
● Integrazione con sistemi informativi aziendali
● Pubblicazione multicanale

10. Vantaggi di un software PIM
● Unica fonte di verità
● Eliminazione dei silos aziendali
● Consolidamento dei dati
● Qualità del dato
● Gestione unica, distribuzione multipla
● Riduzione del time-to-market

11. fine
della teoria

12. Stack tecnologico

13. il nemico da battere

19. Data Object: modellazione

20. Consolidamento

21. i Data Object sono utilizzati in
Pimcore per gestire qualsiasi tipo
di dato strutturato

22. Esempio: un repository su GitHub
Developer Repository Language
Con quali tipi di dato (classi) potremmo simulare questo scenario?

23. ● name
● photo
● bio
Developer

24. ● name
● description
● logo
● website
Language

25. ● name
● author 👾
● description
● image
● website
● stars
● forks
● watchers
● contributors 👾
● languages 💬
Repository

26. Lavoriamo in piattaforma
Attraverso una GUI
in Sencha Ext JS
1) Definiamo i campi
2) Progettiamo la GUI

27. Lavoriamo in piattaforma
Attraverso una GUI
in Sencha Ext JS
1) Definiamo i campi
2) Progettiamo la GUI

28. Pimcore si occupa di creare…
La GUI per il CRUD
in Sencha Ext JS

29. Pimcore si occupa di creare…
PHP API per interagire via codice

30. Pimcore si occupa di creare…
Tabelle e
viste nel DB

31. table: objects
Qui esiste un record
per ogni Data Object
presente nel sistema.
Contiene metadati
comuni e generici.

32. table: object_store_(classId)
Tabella principale di una classe di Data
Object. Contiene i dati piatti senza relazioni.

33. table: object_relations_(classId)
Contiene i riferimenti delle relazioni
(nome del campo, tipologia, id, ordine)

34. table: object_query_(classId)
Usata per elencare e filtrare i
dati, inclusi quelli ereditati.
Le relazioni sono serializzate.

35. view: object_(classId)
Come la precedente ma con in più
i metadati presenti in objects.

36. Real-time image
processing

37. Cosa possiamo fare con le immagini
Out-of-the-box
● Pipeline di elaborazione
● Face Detection
Con poche righe di codice
● Custom image processing (ImageMagick)
● Computer vision (integrazione con AWS, Google, Microsoft)

38. Esempio di pipeline di elaborazione

39. originale

41. Data ingestion

42. Raccolta

43. da dove partiamo

44. first reaction, shock

45. ma alla fine arriviamo qua

46. Estensioni che ci aiutano
Pimcore Data Importer (che vedremo nella demo)
https://github.com/pimcore/data-importer
Data Definitions
https://github.com/w-vision/DataDefinitions

47. Simili nel funzionamento
Si procede con le definizioni di:
○ sorgente*
○ destinazione
○ strategie* di resolving, location, creation, cleanup
○ mapping dei campi
○ pipeline* di trasformazione
○ scheduling
* possibilità di creare sorgenti, strategie e trasformazioni custom

48. API GraphQL

49. Distribuzione

50. omnichannel delivery

51. Estensioni che ci aiutano
Pimcore Data Hub (che vedremo nella demo)
https://github.com/pimcore/data-hub/
Espone i dati attraverso endpoint GraphQL, sia in lettura che scrittura
Data Definitions (sì, è quello di prima)
https://github.com/w-vision/DataDefinitions
Esporta i dati in file di diversi formati (csv, json, xml)

52. Demo time

53. Riferimenti
● Pimcore
○ sito - https://pimcore.com/
○ repository - https://github.com/pimcore/pimcore
○ docker image - https://github.com/pimcore/docker
○ documentazione - https://pimcore.com/docs/pimcore/current/index.html
● Data Importer
○ repository - https://github.com/pimcore/data-importer
○ documentazione - https://pimcore.com/docs/data-importer/current/index.html
● Data Hub
○ repository - https://github.com/pimcore/data-hub
○ documentazione - https://pimcore.com/docs/data-hub/current/index.html
● DataDefinitions (w-vision)
○ repository - https://github.com/w-vision/DataDefinitions
● graphql-php (webonyx)
○ repository - https://github.com/webonyx/graphql-php
○ documentazione - https://webonyx.github.io/graphql-php/

54. Domande?
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55. Grazie!
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