Big Data, Data Engineering & Analytics
Pipeline dati batch e streaming (Kafka, Spark, Airflow), data lake e data warehouse scalabili (BigQuery, Snowflake, Redshift), dashboard real-time e analytics self-service. Trasformiamo grandi volumi di dati in decisioni misurabili.
Cosa includiamo
- Progettazione e deploy di pipeline batch e streaming con Apache Kafka e Apache Spark
- Orchestrazione dei flussi dati con Apache Airflow e DAG versionati su Git
- Implementazione di data lake su object storage (S3, GCS) con catalogazione via Apache Hive o AWS Glue
- Configurazione e ottimizzazione di data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift) con partitioning e clustering
- Modellazione dimensionale e layer semantico (dbt, LookML) per analytics self-service
- Dashboard real-time con latenza sub-minuto su Looker, Metabase o Apache Superset
- Data quality e data lineage con Great Expectations e OpenLineage
- Definizione di SLA sui dati: freshness, completeness, schema drift monitoring
Quando ti serve
E-commerce con dati di vendita dispersi su più canali
L'azienda ha dati su marketplace, ERP e CRM che non si parlano. Le analisi vengono fatte a mano su Excel con giorni di ritardo. Serve una fonte unica di verità per pricing, stock e performance campagne.
SaaS B2B che vuole product analytics sui propri utenti
Il prodotto genera eventi di utilizzo ma nessuno li sfrutta. Il team prodotto non sa quali feature portano retention e quali vengono abbandonate dopo il primo giorno. Serve una pipeline eventi e un layer di analisi stabile.
Azienda manifatturiera con dati IoT da impianti produttivi
I sensori generano dati ogni secondo ma vengono archiviati in silos locali, non analizzabili in tempo reale. Si cercano anomalie, fermi macchina predittivi e KPI di efficienza impianto consultabili dal management.
PMI che scala e perde controllo dei costi infrastrutturali cloud
Il data warehouse è cresciuto senza governance. Le query costose girano senza controllo, i costi BigQuery o Snowflake sono imprevedibili. Serve ottimizzazione delle query, partitioning e policy di accesso ai dati.
Domande frequenti
Quanto tempo ci vuole per avere una prima pipeline funzionante in produzione?
Per una pipeline batch semplice (una fonte, una destinazione, trasformazioni lineari) si arriva in produzione in 2-3 settimane. Per architetture streaming con più sorgenti Kafka e logiche di join complesse, il range realistico è 6-10 settimane. Dipende dalla qualità e accessibilità delle sorgenti dati esistenti.
BigQuery, Snowflake o Redshift: come scegliamo la piattaforma giusta?
Se siete già su Google Cloud, BigQuery è la scelta naturale per semplicità operativa. Snowflake è preferibile quando avete team multi-cloud o necessità di condivisione dati cross-organizzazione. Redshift ha senso se siete fortemente integrati nell'ecosistema AWS. Facciamo sempre una valutazione dei volumi, delle query tipiche e dei costi stimati prima di decidere.
I nostri dati sono sensibili: dove vengono elaborati e chi ci accede?
Tutto viene elaborato su infrastruttura cloud nella region che scegliete (es. EU-West per conformità GDPR). Applichiamo controllo degli accessi per colonna e per riga dove necessario, con audit log abilitati. Nessun dato esce dall'ambiente del cliente senza consenso esplicito.
Abbiamo già un data warehouse: potete lavorare su quello esistente o dobbiamo ripartire da zero?
Quasi sempre si lavora su quello esistente. Facciamo prima un audit: qualità dei dati, schema attuale, query più usate, costi correnti. Ripartire da zero si giustifica solo se l'architettura ha problemi strutturali che rendono il refactoring più costoso della migrazione. Lo diciamo chiaramente dopo l'audit.
Come misuriamo il ritorno su un progetto di data engineering?
Definiamo insieme 2-3 KPI misurabili prima di iniziare: ad esempio, riduzione del tempo per produrre un report settimanale, aumento del tasso di utilizzo delle dashboard da parte del management, o riduzione degli errori manuali nei dati di fatturazione. Il progetto si valuta su quei numeri, non su metriche tecniche interne.
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