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
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.