Ecosistemi dati frammentati
Quando i dati sono un peso da gestire invece che una risorsa da usare
In Miriade interveniamo quando i dati esistono ma sono ingovernabili: sparsi in silos dipartimentali, duplicati tra strumenti che si sovrappongono, senza un'origine tracciabile e inadatti ad alimentare analytics e AI. Non ci limitiamo a spostare i dati nel cloud: razionalizziamo l'ecosistema e progettiamo architetture moderne che democratizzano l'accesso all'informazione, passando dalla frammentazione al controllo.
I sintomi che potresti riscontrare
Silos e frammentazione
Enormi moli di dati sparse in silos dipartimentali che non comunicano. Ogni team ha la sua versione della verità, e nessuna combacia.
Tool sovrapposti
Troppi strumenti dati che fanno cose simili, integrazioni difficili da mantenere e costi che si moltiplicano senza che nessuno sappia quale piattaforma serva davvero.
Metadadta e lineage assenti
Non conosci l'origine del dato né il percorso che ha fatto. Senza lineage, ogni numero è un atto di fede e ogni audit un incubo.
Dati non pronti per l'AI
I dati sono sporchi, incompleti o inaccessibili: totalmente inadatti ad alimentare modelli di AI e LLM, che finiscono per poggiare su fondamenta fragili.
Come interveniamo
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Ecosistema dati affollato: tool sovrapposti, silos e integrazioni che pesano senza dare valore. Mappiamo l'ambiente per capire cosa hai davvero e definiamo un piano di razionalizzazione — via le ridondanze — verso un'architettura target più integrata e sostenibile.
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COMPRENDE: Analisi dell'ambiente dati · Eliminazione/Integrazione tool · Definizione architettura target
Piattaforma dati frammentata: silos e tool sovrapposti che bloccano l'accesso. La modernizziamo verso architetture distribuite — Data Fabric e Data Mesh — che democratizzano l'informazione: un modello governato e scalabile, non solo dati spostati.
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COMPRENDE: Data Fabric · Data Mesh · Modernizzazione DMP
Dati in silos e frammentati, difficili da consultare insieme. Li colleghiamo con ETL/ELT, streaming in tempo reale e Change Data Capture; dove replicarli non conviene, la Data Virtualization espone un livello unificato senza spostarli — un'unica vista coerente, ovunque risiedano.
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COMPRENDE: ETL/ELT e streaming · Change Data Capture (CDC) · Data Virtualization
Dati non pronti per l'AI: LLM e modelli poggiano su basi fragili. Prepariamo database vettoriali e semantici, strutturiamo dati puliti, accessibili e sicuri e abilitiamo architetture RAG — così i progetti di AI partono da fondamenta solide.
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COMPRENDE: Database vettoriali e semantici · Abilitazione RAG · Preparazione dati per LLM
Piattaforme legacy da portare in cloud, senza il lift & shift che non migliora nulla. Partiamo da cosa deve migliorare — performance, costi, continuità, sicurezza — per definire strategia, architettura target e pattern cloud-native o portable, Hadoop/Cloudera inclusi. Su AWS siamo partner storici con certificazione RDS Delivery.
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COMPRENDE: Cloud readiness assessment · Strategia e pattern (cloud-native / portable) · Migrazione App e Database · Migrazione Hadoop/Cloudera
Casi d'uso:....
AI e Data governance
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