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Data engineering per progetti AI

Nessun modello AI è migliore dei dati che lo alimentano. Costruiamo data platform moderne — data lake, warehouse, pipeline streaming — con governance, quality e lineage, perché ogni decisione AI poggi su un terreno solido e tracciabile.

Pipeline dati ottimizzate per alimentare i tuoi modelli AI con qualità, velocità e governance.

Casi d'uso

  • Data platform multi-source per gruppi corporate
  • Customer Data Platform (CDP) custom
  • Real-time analytics per e-commerce
  • Feature store per team di data science
  • Reverse ETL verso CRM e marketing tool

Vantaggi misurabili

  • Dati affidabili e tempestivi
  • Riduzione costi cloud con architetture ottimizzate
  • Self-service analytics per i business user
  • Compliance GDPR e governance by-design

Dettagli tecnici

Storage

  • Snowflake, BigQuery, Databricks
  • Data lake su S3/GCS con Iceberg/Delta
  • PostgreSQL, ClickHouse per analytics
  • Lakehouse architecture

Ingestion & transformation

  • Airbyte, Fivetran per connettori SaaS
  • dbt per trasformazioni SQL versionate
  • Apache Spark per batch
  • Kafka + Flink per streaming

Quality & governance

  • Great Expectations per data quality
  • dbt tests + alerting
  • Catalog: DataHub, Atlan, OpenMetadata
  • Lineage end-to-end automatico

Orchestrazione

  • Apache Airflow, Prefect, Dagster
  • Schedule + event-driven triggers
  • Retry, backfill, SLA monitoring
  • Observability completa

Come rendiamo utilizzabile il patrimonio dati

  1. Inventario delle sorgenti — Elenchiamo dove vivono i dati oggi: gestionale, CRM, fogli di calcolo, caselle condivise, archivi cloud, con proprietario e frequenza di aggiornamento.
  2. Qualità del dato — Misuriamo campi mancanti, duplicati, formati incoerenti e chiavi non allineate: è la parte che determina la fattibilità di tutto il resto.
  3. Pipeline — Costruiamo processi di estrazione e trasformazione ripetibili e idempotenti, con esecuzione schedulata e controlli automatici sugli scarti.
  4. Governance — Definiamo chi accede a quali dati, come si richiede un nuovo accesso e come vengono trattate le informazioni personali.
  5. Lineage — Ogni tabella derivata dichiara da dove proviene: senza tracciabilità nessuno si fida di un numero che cambia.
  6. Storage — Scegliamo il livello di persistenza in base a volumi, frequenza di interrogazione e requisiti di conservazione.
  7. Serving — I dati vengono esposti dove servono davvero: dashboard, API interne, indici per il recupero semantico, modelli previsionali.

Consegniamo schema dei dati, codice delle pipeline, documentazione del lineage e i controlli di qualità automatici.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Posso partire senza un data warehouse?

Sì, ma è il primo passo che consigliamo. Costruiamo data foundation con Snowflake/BigQuery/Databricks scalabili da zero.

Cosa significa data lineage?

È la mappa che traccia ogni dato dalla fonte fino al report finale. Critico per audit, debug e compliance.

Quanto costa una data platform?

Si va da setup base (~15k€) a piattaforme enterprise con centinaia di pipeline. Il costo cloud è separato e gestito a consumo.