Data & Analytics
Base Data & Dashboarding
Pilotate su dati affidabili
- GA4
- Piano
- Mixpanel
- e altri 3 strumenti
Data & Analytics
Data Engineering
Costruite una base dati solida e sovrana
Costruite un'infrastruttura data cloud moderna, sovrana e automatizzata: fluidificate i vostri flussi di dati ed eliminate le vostre dipendenze legacy.
L'esigenza
Quello che ci dite
« Voglio industrializzare i miei dati: pipeline affidabili, una piattaforma cloud sotto controllo e flussi automatizzati, senza dipendere da un legacy fragile o da un fornitore storico. »
- « Voglio migrare verso il cloud (GCP/BigQuery) »
- « Voglio pipeline affidabili (dbt) »
- « Voglio uscire dal mio legacy »
- « Voglio industrializzare i miei dati »
La nostra risposta
- Audit dell'esistente e architettura target
- Migrazione cloud e pipeline dbt
- Industrializzazione e documentazione
Il principio
Una base dati solida e sovrana
01Fonti
- Analytics web
- CRM
- Concessionarie media
- E-commerce
I tuoi strumenti attuali
02Ingestione
- Connettori API
- Esportazioni pianificate
- Orchestrazione
Gestito dal fornitore
03Magazzino
ClickHouse
- Dati grezzi
- Tabelle modellate
Gestito dal fornitore
04Trasformazione
dbt
- Modelli SQL versionati
- Test e documentazione
Gestito dai vostri team
05Restituzione
- Dashboard incrociati
- KPI condivisi
Gestito dal fornitore
Esempi di strumenti: lo stack si sceglie in base al vostro contesto, ai vostri vincoli e alle vostre licenze.
Modalità operativa
Gestione quasi nulla, mantieni i modelli dbt
Le vostre fonti alimentano un data warehouse open source, modellato con dbt, per dashboard che incrociano i vostri dati. La base resta la stessa qualunque sia la modalità di utilizzo scelta.
- Brique opérée par vos équipes
- Brique opérée par le fournisseur
- Socle commun : entrepôt et modèles dbt
Metodo
Il nostro metodo in 5 fasi
Il nostro punto di vista
Sovranità & robustezza
Un'infrastruttura controllata e documentata, che vi lascia il controllo dei vostri dati e dei vostri costi.
- Cloud
- dbt
- CI/CD
Fase 01 : Audit
Realizzazione di un quadro completo della vostra legacy esistente, dei volumi e dei vostri vincoli tecnici.
- Stato dell'arte del legacy
- Vincoli tecnici e volumetria
- Mappatura dei flussi esistenti
- Debito tecnico e rischi identificati
Fase 02 : Architettura
Definizione dello schema target validato e selezione della vostra stack sovrana (Google Cloud Platform, dbt).
- Schema target validato
- Scelta dello stack (Google Cloud Platform, dbt)
- Modello di dati target
- Sicurezza e accessi definiti
Fase 03 : Migrazione
Ripresa sicura dello storico dei dati e modellazione delle vostre pipeline dbt.
- Ripresa dello storico dei dati
- Pipeline dbt modellate
- Collaudo a perimetro identico
- Passaggio senza interruzioni
Fase 04 : Industrializzazione
Implementazione dei test automatizzati, del deployment continuo (CI/CD) e orchestrazione dei vostri flussi di dati.
- Test e CI/CD in essere
- Orchestrazione dei flussi
- Gestione degli errori e dei recuperi
- Ottimizzazione dei costi
Fase 05 : Trasferimento
Documentazione esaustiva, lineage dei dati e formazione dei vostri team per garantirvi una completa autonomia.
- Documentazione e lineage
- Formazione dei team
- Guida operativa (runbook)
- Passaggio progressivo
Deliverable
Cosa ottieni
Architettura target
Documentata e convalidata.
Pipeline dbt
Modelli testati, versionati.
Piattaforma migrata
Operativa sul cloud.
Documentazione & lineage
Trasferimento ai team.
Per chi?
A chi si rivolge questa offerta?
Strumenti utilizzati
- GCP
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- ClickHouse
- Snowflake
- Azienda con legacy data fragile o migrazione cloud
- Contesto: uscita da un fornitore storico, sovranità
- Sponsor: Head of Data, DSI, Data Engineer lead
Per approfondire
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