DETTAGLI DIMENTICATI?

Big Data

Il volume e la varietà dei dati disponibili alle aziende è in continua crescita. Così come nel Novecento l'oro nero era la materia prima in grado di fare da motore della crescita, così oggi i dati sono il combustibile indispensabile per il successo delle aziende.

La tua azienda fa tesoro delle informazioni presenti sui dati per prendere decisioni?

Le tecnologie per gestire le grandi quantità di dati disponibili, anche non strutturati e disorganizzati, sono mature e già utilizzate non solo da realtà come Amazon, Google e Microsoft, ma anche dalle più importanti realtà in ambito industriale, bancario ed assicurativo.

In questi anni abbiamo partecipato a diversi progetti Big Data. Grazie all’esperienza maturata, siamo in grado di supportare le aziende nel loro processo di crescita e cambiamento, per passare dalla ormai consolidata capacità di analizzare il presente ed il passato con moderne soluzioni di BI, alla possibilità di prevedere scenari ed eventi futuri e prendere le più opportune decisioni operative o di business.

Skills

Big Data
Engineer

COMPETENZE
Big Data Engineer

E’ un professionista con solide competenze nei processi di raccolta, trattamento e analisi di enormi quantità di dati. Il focus principale è sullo sviluppo, l’integrazione e il monitoraggio delle migliori soluzioni Big Data, perseguendo la più alta scalabilità possibile.

Ad una robusta esperienza nella software engineering, si aggiungono conoscenze specialistiche inerenti le tecniche di data warehousing, data quality, data cleansing e data governance, lo sviluppo di flussi ETL distribuiti e l'integrazione di ambienti e servizi in Cloud Computing.

Big Data
Scientist

COMPETENZE
Big Data Scientist

E’ un professionista con profonde conoscenze di matematica applicata, statistica e informatica ed una spiccata attitudine ad entrare nel merito delle logiche di business.
Ha il compito di sviluppare algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale integrando e analizzando grandi moli di dati di varia natura e provenienza per portare alla luce fenomeni nascosti e per rafforzare i processi aziendali con logiche predittive e prescrittive.

Big Data
Architect

COMPETENZE
Big Data Architect

E’ un professionista in grado di consigliare, guidare, disegnare ed implementare soluzioni Big Data integrandole alle logiche aziendali. Grazie alle competenze tecniche architetturali full-stack contribuisce alla progettazione e installazione dei sistemi;
disegna pipeline di importazione da e verso data lake Hadoop per alimentare le strutture di analytics tramite le quali i Data Scientist possono elaborare modelli di intelligenza artificiale ad elevata complessità e scalabilità. È in grado di delineare il piano d’azione per l’adeguamento delle soluzioni alle normative, definire le best practice di sicurezza e data governance e gestire il team di lavoro, anche tramite interazione con gli stakeholder aziendali.

Big Data Administrator

COMPETENZE
Big Data Administrator

E’ un professionista con profonde conoscenze sistemistiche degli ambienti operativi, in grado di installare e amministrare tutte le componenti delle soluzioni Big Data on-premise e in Cloud.
Le attività sono svolte in ottica DevOps, utilizzando le best practice di riferimento con tecniche di Infrastructure as Code. Le competenze vendor-agnostic gli permettono la gestione dei diversi ecosistemi e/o appliance proprietarie presenti sul mercato (Apache, Cloudera, Hortonworks, MapR, Oracle). Gestisce l’integrazione tra tool aziendali e/o di terze parti e la soluzione Big Data prescelta, curando anche il supporto verso le fabbriche applicative e verso i vendor.

Tecnologie

Hadoop

Piattaforma open-source nata e sviluppata da big internet player quali Google, Yahoo, Linked-In etc per la gestione ed elaborazione di Big Data.
Grazie alla sua scalabilità, resilienza e affidabilità può gestire enormi moli di dati, strutturati e non, supportando i processi di tipo ETL tradizionale e il trattamento in streaming di flussi di dati continui ed infiniti. E’ la piattaforma di riferimento per lo sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale e Deep Learning.

NoSQL

I motori NoSQL nascono con l’intento di colmare specifiche lacune caratteristiche di Hadoop: esso si rivela in effetti formidabile per il trattamento di enormi moli di dati, ma può rivelarsi poco efficace per la ricerca puntuale di specifici frammenti all’interno di un DataLake.
Esistono varie tecnologie NoSQL con caratteristiche peculiari differenti come HBase, Cassandra, MongoDB, per adattarsi a specifiche esigenze progettuali.

Kafka

Tecnologia emergente che consente scalabilità, resilienza e velocità nella gestione in streaming di flussi infiniti di informazioni, che devono essere processati senza soluzione di continuità e generalmente in enormi quantità.
In questa categoria ricadono solitamente i dati provenienti da sistemi transazionali, da dispositivi IoT e da sensoristica di vario genere.
Questa tecnologia è utile anche allo scopo di ridurre la latenza tra la generazione di un evento e la sua elaborazione/visualizzazione, mettendo a disposizione degli stakeholder i dati in real time.

SPARK e FLINK

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Spark e Flink

I volumi di dati che Hadoop, Kafka ed i NoSQL sono in grado di gestire necessitano motori di elaborazione altrettanto potenti ed efficaci. Spark e Flink consentono di elaborare queste enormi moli di dati anche in real time.
Tali tecnologie permettono agli sviluppatori di utilizzare linguaggi complessi come Java, Scala, Python per la creazione delle applicazioni, supportando in modo ottimale anche la creazione e l’utilizzo di complessi modelli di Machine Learning.

Servizi

Le importanti esperienze maturate dal 2013 ad oggi ci pongono nelle condizioni di dare risposta ad ogni esigenza nell’ambito Big Data.
I servizi più frequentemente richiesti sono:

Assessment infrastrutturale ed architetturale

Definizione delle Best Practice di utilizzo della tecnologia

Progettazione, implementazione e gestione dell’infrastruttura, in cloud e/o on premise, di tipo Open Source e/o proprietaria, nelle diverse opzioni (in IaaS, PaaS)

Progettazione, implementazione e gestione delle componenti architetturali, anche in ottica di integrazione con i sistemi esistenti

Definizione degli standard applicativi e delle politiche di accesso al dato

Supporto ai manager per favorire intuizioni atte a trarre il massimo beneficio dalle informazioni estratte dai dati

Implementazione delle soluzioni richieste dal business, tramite tecniche di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale

Realizzazione di sistemi predittivi e prescrittivi a supporto del business e dei processi aziendali

Formazione verso gli utenti, per renderli in grado di governare le soluzioni implementate

Proponiamo i nostri servizi nella modalità a progetto garantendo, grazie ad una metodologia consolidata e ad una governance efficace, il raggiungimento degli obiettivi. Supportiamo i clienti che richiedono attività consulenziali fornendo personale altamente specializzato.

Compila il form sottostante e richiedi le informazioni che ti interessano:

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