Menu

Contattaci
Logo
Stampa

Piattaforme dati

I vostri dati. Nessun punto cieco.

Report, previsioni e assistenti hanno bisogno di dati affidabili. OTOKO® pianifica e realizza una piattaforma dati che unisce le vostre fonti, controlla gli accessi e rende disponibili i dati per compiti concreti. Il punto di partenza può essere un singolo ambito, ad esempio vendite, produzione o assistenza.

Armadi server per l'elaborazione centralizzata dei dati, immagine simbolica
Piattaforma dati operativa con infrastruttura come codice · Pianificazione e realizzazione a cura di OTOKO®

Cosa affidate a OTOKO®

Di cosa ci occupiamo per voi.

All'inizio ci sono le decisioni che i dati devono supportare: quali insiemi di dati devono essere disponibili ogni giorno, quali eventi in tempo reale e quali valori storici sono necessari? Da qui deriviamo il modello dei dati, il fabbisogno di storage, la frequenza di aggiornamento e i responsabili. Un data lake accoglie dati grezzi di diversa natura; un warehouse rende disponibili dati curati per le analisi. Un lakehouse unisce le rispettive caratteristiche, ma non sostituisce la responsabilità sui dati. Prima di introdurre una nuova piattaforma, verifichiamo se quella esistente può essere estesa.

Il possibile ambito del servizio

  • Architettura target con livelli di storage, zone per dati grezzi e preparati e modello di accesso
  • Realizzazione con Terraform e Kubernetes, riproducibile per test, collaudo e produzione
  • Catalogo dei dati con provenienza, responsabili, regole di qualità e periodi di conservazione
  • Cifratura a riposo e in transito, gestione delle chiavi nell'HSM su richiesta
  • Monitoraggio, backup e ripristino con tempi di ripartenza documentati

Definiamo l'ambito concreto, il vostro contributo e i criteri di collaudo prima dell'inizio.

Gli aspetti tecnici, spiegati con chiarezza

Ecco come svolgiamo il lavoro.

01

Distinguere dati grezzi, dati verificati e approvazioni

Progettiamo livelli di elaborazione separati, con passaggi tracciabili. Gli input ricevono provenienza, momento di caricamento e uno schema; le regole di qualità decidono quali dati vengono elaborati ulteriormente e quali richiedono un chiarimento. Processi di caricamento ripetibili evitano che un riavvio duplichi i valori. I ruoli vengono associati ai domini di dati, gli accessi di sviluppo vengono limitati e le regole di conservazione vengono considerate a livello tecnico. Le decisioni architetturali su formati dei file, partizionamento e capacità di calcolo vengono testate sulla base delle vostre query e dei volumi di dati, in modo che uno storage economico non porti ad analisi sproporzionatamente costose.

02

Un ripristino deve funzionare nella pratica

Per il collaudo consideriamo, oltre a un'analisi riuscita, anche le fonti mancanti, gli input danneggiati e il riavvio dopo un guasto. Il vostro team riceve il modello dei dati, il manuale operativo e i responsabili designati. Per la pianificazione sono utili report di esempio, un elenco delle fonti di dati, i volumi noti e i gruppi di utenti previsti. Un catalogo dei dati mostra cosa è stato rilevato e dove la visione è ancora incompleta.

Sala riunioni nell'ufficio OTOKO® di Colonia

Un risultato verificabile

La base per proseguire il vostro lavoro.

  1. Piattaforma dati operativa con infrastruttura come codice
  2. Catalogo dei dati e modello dei dati
  3. Manuale operativo con modello di accesso e piano di emergenza

Il passaggio di consegne unisce realizzazione e documentazione. Verifichiamo insieme i casi concordati e annotiamo le attività ancora aperte.

Il vostro progetto nel dettaglio

Una base di dati che le aree di business possono davvero utilizzare.

L'archiviazione tecnica è solo una parte di una piattaforma dati. Colleghiamo modello dei dati, percorsi di caricamento, controllo degli accessi e gestione operativa in un flusso di lavoro tracciabile: dalla fonte all'indicatore approvato.

Domini di dati invece di un unico serbatoio di dati caotico

Vendite, finanza e produzione intendono spesso cose diverse per cliente o ordine. Nei workshop chiariamo le chiavi, i termini di business e il punto in cui le modifiche vengono effettuate in modo vincolante. La piattaforma rappresenta consapevolmente queste differenze, invece di unire senza verifica campi con lo stesso nome. Ogni tabella messa a disposizione è accompagnata da finalità, area di business responsabile e un'indicazione sull'aggiornamento dei dati.

Per i dati grezzi, i dati puliti e i prodotti dati pubblicati definiamo percorsi di elaborazione separati. I cambi di versione vengono documentati; i report che ne dipendono vengono verificati prima del rilascio. In questo modo un'area di business può utilizzare un indicatore senza dover ricostruire a ogni interrogazione l'intero processo tecnico che lo genera.

Dimensionare l'archiviazione e la potenza di calcolo in base all'utilizzo reale

Grandi volumi di dati da soli non giustificano ancora un'architettura complessa. Esaminiamo le interrogazioni tipiche, gli utenti simultanei, le finestre di caricamento e la conservazione dei dati. Partizionamento, compattazione e separazione tra archiviazione ed elaborazione vengono scelti in base a quali attività diventano effettivamente più rapide o più economiche. Dimensioniamo un singolo report mensile in modo diverso rispetto a un'analisi operativa aggiornata regolarmente.

Il modello operativo comprende il controllo dei costi, le autorizzazioni e il ripristino. Stabiliamo quale elaborazione si interrompe in caso di dati in ingresso errati e quale può continuare con un'indicazione visibile sull'aggiornamento. Il vostro team riceve istruzioni per la rielaborazione e per verificare se un insieme di dati ripristinato è completo nei contenuti.

Scenario di progetto illustrativo

In che modo il servizio aiuta nella pratica quotidiana.

Esempio: gli acquisti e il controllo di gestione lavorano con elenchi fornitori diversi. Un primo dominio di dati collega ordini, entrate merci e fatture. Invece di migrare subito tutti i dati aziendali, forniamo innanzitutto un insieme di dati concordato per date di consegna e spese. Ulteriori domini vengono aggiunti solo quando responsabilità e benefici sono stati chiariti.

Questo esempio illustra un possibile svolgimento e non costituisce una referenza cliente.

Prima del primo passo

Le vostre domande su Piattaforme dati.

Serve subito un grande lakehouse?

No. Per un ambito di reportistica limitato può bastare un warehouse di dimensioni contenute. Dimensioniamo in base ai tipi di dati, al grado di aggiornamento e all'utilizzo; i livelli aggiuntivi devono avere uno scopo concreto.

I database esistenti possono restare in uso?

Sì. I sistemi sorgente possono restare in funzione e rendere disponibili i dati in modo controllato. Se copie, query o eventi abbiano senso dipende dal carico, dal grado di aggiornamento e dai diritti di accesso.

Il vostro progetto

Quale compito volete affrontare?

Descrivete la vostra situazione di partenza e il risultato desiderato. Il servizio selezionato viene riportato nella richiesta di contatto.

Richiedete questo servizio

I nostri partner

  • Microsoft
  • Microsoft Azure
  • Amazon AWS
  • Google Cloud
  • Thales Group
  • Arrow ECS
  • Vodafone
  • IBM
  • Veeam
  • Atlassian
  • JetBrains
  • NinjaOne
  • OPSWAT
  • Utimaco
  • Eviden

Accessibilità

Adatta la visualizzazione alle tue esigenze.

Per questa pagina non è ancora disponibile una versione in linguaggio semplice.

Le impostazioni valgono attualmente per questa visita. Puoi consentirne il salvataggio permanente nelle impostazioni cookie.