I tuoi dati sono pronti per alimentare quello che il prodotto deve fare domani?
BIG DATA / DATA LAKEHOUSE
Un'iniziativa basata su dati non governati produce risultati inaffidabili, non innovazione. Progettiamo la pipeline che li rende affidabili all'origine
Il problema
Cosa succede quando i dati crescono più in fretta della pipeline che li elabora?
Nella maggior parte dei prodotti i dati si accumulano più in fretta della pipeline che dovrebbe elaborarli. Ogni nuova esigenza - un'analisi, una funzionalità basata su AI - parte allora da un lavoro manuale di raccolta e pulizia, invece che da una base già pronta:
- dataset che crescono senza un modello di dati coerente
- pipeline di ingestione costruite caso per caso, non per progetto
- informazioni sparse tra sistemi diversi, senza una fonte comune affidabile
- dati non validati a monte che alimentano l'AI: l'errore si scopre a valle, a decisione già presa
Cosa facciamo
Progettiamo la pipeline che rende i dati affidabili all'origine
Modello Data Lakehouse
Unisce la flessibilità del data lake alla governance del data warehouse
Pipeline di ingestione
Elaborazione di dataset massivi, strutturati e non, da fonti diverse
Governance alla fonte
Qualità del dato validata a monte, non come controllo aggiunto a valle
→ Databases (SQL, NoSQL)
Modelli che evolvono
Accolgono nuove fonti e casi d'uso senza riprogettare ogni volta
Cosa ottieni
Il risultato, sui dati
Una base dati pronta all'uso
Ogni analisi o nuova funzionalità parte da dati già affidabili
Dati affidabili per l'AI
Modelli e decisioni su dati validati a monte, non corretti a valle
Una pipeline che regge la crescita
I dati aumentano senza che l'elaborazione resti indietro
Come lavoriamo
Dati affidabili all'origine, pronti per ogni nuovo caso d'uso
Professional Services
Assessment del patrimonio dati esistente, progettazione del modello Data Lakehouse e delle pipeline di ingestione
Managed Services
Seguiamo nel tempo l'evoluzione dei modelli di dati e delle pipeline a supporto del prodotto, perché restino coerenti con esso via via che cresce - un presidio costante, non un intervento puntuale
Training on the Job
Trasferimento di pratiche di data engineering al team interno, perché la qualità del dato resti un asset permanente su cui costruire