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03 / DATA-ENGINEERING

Big Data

Data EngineeringBig Data — Pipeline che reggono petabyte e team che le mantengono.

Pipeline che reggono petabyte e team che le mantengono.

Progettiamo e costruiamo data platform moderne: ingestione batch e streaming, lakehouse, data warehouse, orchestrazione, qualità del dato. Stack open-source e cloud-native, costo prevedibile.

−60%

Costo storage vs DWH legacy

100%

Pipeline test coverage

<5 min

Latenza tipica streaming

§ A

Overview

Una data platform efficace non è uno stack di tool: è un'architettura coerente che separa storage da compute, gestisce schema evolution, supporta time travel e dati strutturati/semi/unstrutturati con la stessa interfaccia.

Lavoriamo con architetture lakehouse moderne (Delta Lake, Iceberg, Hudi) su qualsiasi cloud, con formati aperti che evitano il vendor lock-in. Pipeline declarative, testate, monitorate e con costi prevedibili.

§ B

Cosa includiamo

  • Discovery delle fonti dati e definizione del target architetturale
  • Ingestione da database (CDC), API, file, eventi (Kafka, Kinesis)
  • Storage layer su lakehouse o warehouse (Snowflake, BigQuery, Databricks)
  • Trasformazioni con dbt, Spark, SQL nativo
  • Orchestrazione (Airflow, Dagster, Prefect)
  • Data quality (Great Expectations, dbt tests, Soda)
  • Catalog, lineage, discovery (DataHub, Unity Catalog)
  • FinOps: ottimizzazione costi storage e compute

§ C

Deliverable

Cosa ricevi alla fine — o lungo il percorso — di un nostro engagement su Data Engineering.

  1. D/01Architettura target documentata
  2. D/02Pipeline IaC riproducibili
  3. D/03Modelli dati gold/silver/bronze versionati
  4. D/04Test di qualità e dashboard di monitoring
  5. D/05Documentazione e formazione

§ D

Casi d'uso

Migrazione da legacy

Da SQL Server / Oracle on-prem a lakehouse cloud con CDC e zero downtime.

Customer 360

Unificazione dati cliente da CRM, e-commerce, supporto, marketing in un modello dimensionale.

Real-time analytics

Streaming pipeline per use case operativi (fraud, IoT, logistica).

Data mesh

Decentralizzazione del dato per team di prodotto con governance federata.

§ E

Il nostro processo

01

Discovery

Inventario fonti, casi d'uso, requisiti di freschezza e qualità.
02

Architecture

Scelta stack, modello logico, strategia di costi.
03

Foundation

Setup ambienti, CI/CD, primo dominio dati end-to-end.
04

Scale-out

Onboarding di nuovi domini con template e self-service.
05

Operations

SRE per dati: monitoring, ottimizzazione, evoluzione.

§ F

Tecnologie

Snowflake · BigQuery · DatabricksDelta Lake · Apache Icebergdbt · Apache SparkAirflow · Dagster · PrefectKafka · Kinesis · Pub/SubFivetran · Airbyte · Debezium

Stack indicativo. Adattiamo le scelte al tuo contesto, alle competenze interne e ai vincoli esistenti.

§ G

Domande frequenti

Q/01Quale cloud consigliate?+

Quello dove già operate, salvo motivi forti. Preferiamo formati aperti (Iceberg, Delta) che permettono di cambiare provider senza rifare tutto.

Q/02Quanto costa una data platform?+

Setup iniziale 50-150k €. Run-rate cloud da 2k a 50k+ €/mese in base ai volumi. Lavoriamo per renderlo prevedibile.

Q/03Posso continuare ad usare Power BI/Tableau?+

Sì, qualsiasi tool BI si connette al lakehouse via SQL standard.

Altre capability — Big Data

Real-time Analytics

Decidere mentre i fatti accadono, non il giorno dopo.

Data Governance

Sapere cosa hai, dove sta, chi lo usa, e perché.

BI Dashboard

Insight chiari, non slide piene di grafici.

Prossimo passo

Parliamo di data engineering.

Una call di 30 minuti per capire il tuo contesto e capire se possiamo davvero aiutarti. Senza impegno.

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