Migrazione a Lakehouse
Da DWH legacy costoso e rigido a un'architettura Databricks / Snowflake con costi variabili e capacità ML native.
§ 03 / Area
Dati come asset
Big Data.
Pipeline ETL, data lake, dashboard analitiche e decisioni in tempo reale. I dati come asset, non come peso.
10x
Riduzione costi compute medi post-migrazione
<24h
SLA freshness tipico data product
5+
Cloud data platform certificate
§ A
Manifesto
I dati senza architettura sono debito. Un data lake che nessuno usa costa più di quanto rende. Noi costruiamo piattaforme dati che le persone usano davvero — perché sono affidabili, governate e veloci.
Dalla raccolta in tempo reale alla modellazione analitica, dal data warehouse al data product. Lavoriamo con stack moderni (lakehouse, streaming, dbt) e legacy (DWH classici) — quello che serve al tuo contesto.
L'obiettivo non è 'avere i dati'. È che le persone giuste, nei momenti giusti, possano fare le domande giuste e ricevere risposte affidabili in secondi.
§ B
Le 4 capability
03.01
Data Engineering
Pipeline che reggono petabyte e team che le mantengono.
Approfondisci →
03.02
Real-time Analytics
Decidere mentre i fatti accadono, non il giorno dopo.
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03.03
Data Governance
Sapere cosa hai, dove sta, chi lo usa, e perché.
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03.04
BI Dashboard
Insight chiari, non slide piene di grafici.
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§ C
Scenari tipici
Data product per il business
Marketing, finance, operations ottengono dataset curati con SLA di freschezza, qualità e ownership chiara.
Streaming real-time
Eventi da app, IoT, transazionali processati in stream per rilevamento frodi, personalizzazione, monitoraggio operativo.
§ D
Metodologia
D1
Data strategy
Mappiamo fonti, casi d'uso, ownership e gap. Definiamo target architecture e roadmap a 12-18 mesi.
D2
Foundation
Ingestione, storage, governance, sicurezza. Le fondamenta su cui tutto il resto si appoggia.
D3
Data products
Costruiamo i primi 3-5 data product con use case ad alto valore e adoption misurata.
D4
Self-service & literacy
Strumenti, formazione e processi per portare il business a usare i dati senza dipendere da IT per ogni richiesta.
§ E
Stack & framework
DatabricksSnowflakeBigQueryApache SparkApache KafkaApache AirflowdbtDelta LakeIcebergTableauPower BILooker
§ F
Sinergie con le altre aree
AI
Senza dati puliti e governati l'AI fallisce. Le piattaforme dati sono il prerequisito tecnico.
Automazione
Pipeline dati e automazione condividono pattern (orchestrazione, idempotenza, retry) e tooling.
Cybersecurity
Governance, classificazione e mascheramento dati sono punti di incontro tra le due discipline.
§ G
Domande frequenti
Q/01Lakehouse o Data Warehouse classico?+
Dipende da volumi, casi d'uso analitici e maturità del team. Per la maggior parte dei contesti enterprise moderni il lakehouse vince per flessibilità e costo, ma non è dogma.
Q/02Quanto tempo per la prima data product utilizzabile?+
Tipicamente 6-10 settimane se le fonti sono accessibili e la governance non è bloccante. Su contesti complessi o con pulizia pesante, 3-4 mesi.
Q/03Come misurate il successo?+
Adoption (utenti attivi sui data product), freshness (rispetto SLA), data quality (test automatici dbt), e — quando possibile — impatto business attribuibile.
Q/04Possiamo riusare il nostro investimento legacy?+
Spesso sì. Coesistenza è la regola: il lakehouse nuovo si affianca al DWH legacy, e la migrazione è incrementale per workload, non un big-bang.
Prossimo passo
Parliamo di big data.
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