Salute dati: pulisci tabella

Descrizione

Eseguito enterprise di una regola del sistema "Salute Dati" (Janitor) come step di un workflow business — il pattern data-quality-as-code di FlowForge che permette di automatizzare le pulizie ricorrenti del database del cliente (dedup duplicati, normalizzazione campi, anonimizzazione GDPR, rimozione record obsoleti, consolidamento anagrafica) senza dover scrivere SQL manualmente né rischiare errori distruttivi su tabelle di produzione. Le regole Janitor sono definite dall'admin del tenant nell'interfaccia "Salute Dati" dell'editor (UI no-code con builder visuale di trasformazione) e queste sono semplicemente eseguite da questo nodo come step di un workflow più ampio. Funziona su QUALUNQUE database collegato al sistema FlowForge — supporta i 5 dialetti SQL principali usati in produzione: SQLite (default del runtime tenant + databases del cliente locali), PostgreSQL (il preferred per produzione enterprise, supporta features avanzate come window functions e CTE), MySQL/MariaDB (l'altro tier-1 RDBMS open-source comune in legacy LAMP stack), Microsoft SQL Server (per integrazione con enterprise Windows infrastructure), DuckDB (analytic columnar in-process database per workflow di analytics ETL pesanti). Il nodo astrae le differenze di syntax SQL tra i dialetti — l'admin definisce la regola UNA volta e funziona su qualsiasi DB collegato. Due modalità operative complementari per coprire i pattern d'uso: (1) singola — applica una specifica regola identificata per nome o id, utile quando il workflow è focused su una pulizia specifica (es. "dedup_customers" eseguito post-import bulk); (2) ciclo — itera ed esegue TUTTE le regole abilitate del database target nell'ordine definito dall'admin (priority-based), pattern per workflow di "pulizia generale notturna" che fa healthcheck completo. Report dettagliato per audit + compliance enterprise: ogni execution produce un report strutturato di cosa è stato fatto (record affected, righe inserted/updated/deleted, byte freed) salvabile come allegato email al CFO/DPO/admin per traceability; opzionale rollback transaction (tutte le modifiche in una transaction SQL — se qualcosa va male il rollback automatico ripristina lo stato pre-execution evitando dati corrotti). Use case business reali: pulizia notturna duplicati clienti CRM via trigger_cron daily 03:00 + action_janitor_cleanup mode=cycle (rilevamento duplicati per email/VAT + consolidamento campi nel master record + soft-delete dei duplicati con audit log); consolidamento contatti dopo import bulk da CSV legacy con anagrafica sporca (run manuale post-import del workflow di onboarding cliente); job scheduled di anonimizzazione record GDPR scaduti (10 anni di retention superati per dati fiscali, 12 anni per atti societari — la regola Janitor sostituisce campi PII con hash deterministic preservando la chiave per analytics aggregati); audit-friendly cleanup con report scritto per compliance ISO 27001 che richiede documentazione delle data quality operations periodiche.

⚙️ Parametri di configurazione

Campi mostrati nell’editor quando si configura il nodo. Generati direttamente dal NodeDefconfigFields.

⬆️ Output del nodo

Campi disponibili nei nodi successivi via $node.<alias>.json.<field>:

• success
• detection
• clean
• error

💡 Esempio configurazione

Snippet JSON del nodo come compare nel workflow. I valori sono derivati daidefaultValue e dai parametri required.

{
  "id": "node-action_janitor_cleanup-1",
  "defId": "action_janitor_cleanup",
  "label": "Salute dati: pulisci tabella",
  "config": {
    "mode": "single",
    "dryRun": false,
    "failOnDetection": false
  }
}

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