Data Platform Modernization
Dal data warehouse tradizionale a Lakehouse, Data Fabric e Data Mesh: abbattere i silos
Le architetture monolitiche e i data warehouse legacy mostrano oggi limiti gravi: scalabilità rigida, latenze elevate, costi di manutenzione crescenti — e silos che il business non riesce a sfruttare. Non ci limitiamo a spostare i dati nel cloud: progettiamo architetture moderne e distribuite — Data Fabric e Data Mesh — che abbattono i silos e democratizzano l'accesso al dato, garantendo interoperabilità tra sistemi eterogenei.
Il servizio in una scheda
- Servizio
- Progettazione e ammodernamento della piattaforma dati verso architetture distribuite moderne.
- Quando serve
- Il data warehouse legacy non regge più: scala male, costa troppo e tiene i dati chiusi in silos.
- Fase R.O.C.E.
- Evolve.
- Ambito
- Data warehouse, data platform, DMP, architetture distribuite (Data Fabric, Data Mesh), lakehouse.
- Approccio
- Non solo spostare i dati nel cloud, ma progettare architetture che democratizzano l'accesso al dato.
- Si distingue da
- L'assessment (la diagnosi), l'integrazione (Data Integration & Virtualization) e la migrazione cloud.
Quando la piattaforma dati non regge più
Il servizio è utile quando l'architettura dati esistente frena il business: scala male, costa troppo o tiene i dati chiusi in silos che nessuno riesce a sfruttare.
Le architetture che costruiamo
Da DWH a Lakehouse
Evoluzione dal data warehouse tradizionale verso architetture lakehouse, più scalabili ed elastiche, senza rivoluzioni traumatiche.
Data Fabric
Un tessuto dati integrato che connette fonti eterogenee e semplifica l'accesso governato al dato in tutta l'organizzazione.
Data Mesh
Un modello distribuito che tratta il dato come prodotto e responsabilizza i domini, abbattendo i colli di bottiglia centrali.
Ammodernamento DMP
Aggiornamento delle Data Management Platform esistenti, per renderle più snelle, reattive e interoperabili.
Non spostare i dati, democratizzarli
Non ci limitiamo a spostare i dati nel cloud: progettiamo architetture che democratizzano l'accesso al dato.
Abbattere i silos non significa centralizzare tutto in un unico posto, ma rendere il dato accessibile, interoperabile e governato tra sistemi eterogenei — la base perché il business, e poi l'AI, possano davvero usarlo.
Storie di successo
Interventi Miriade documentati, con cliente citato e risultati misurabili nella modernizzazione delle piattaforme dati.
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Scopri di piùLe tecnologie che usiamo
Alcune delle tecnologie e piattaforme con cui lavoriamo su questo servizio.
Dalla frammentazione all'ecosistema governato
La modernizzazione della piattaforma è il passo in cui l'ecosistema dati, una volta razionalizzato e integrato, diventa una base solida e scalabile.
Data Ecosystem Assessment & Rationalization
Analisi e razionalizzazione dell'ambiente dati: meno tool, più coerenza.
EvolveData Integration & Virtualization
Integrazione e virtualizzazione: un layer dati unificato senza repliche.
Data Platform Modernization
Architetture moderne (Data Fabric, Data Mesh) per abbattere i silos.
Sei quiAI-ready Data & RAG Enablement
Dati, documenti e knowledge base pronti per LLM, RAG e agenti AI.
EvolveCloud Migration & Optimization
Migrazione e ottimizzazione di dati, applicazioni e workload nel cloud.
Domande frequenti
Che differenza c'è con il Data Ecosystem Assessment?
L'assessment razionalizza l'esistente e definisce l'architettura target; la modernizzazione la costruisce. Il primo prepara la seconda.
Meglio Data Fabric o Data Mesh?
Dipende dal contesto: organizzazione, domini, maturità e obiettivi. Le valutiamo insieme; non c'è una risposta valida per tutti.
Devo buttare il mio data warehouse?
No: si evolve verso lakehouse e architetture distribuite in modo progressivo, preservando ciò che funziona.
Che differenza c'è con Cloud Migration & Optimization?
La migrazione porta dati e workload nel cloud; qui si ridisegna l'architettura dati. Spesso i due percorsi si combinano.
Democratizza davvero l'accesso al dato?
Sì, è l'obiettivo: abbattere i silos e rendere il dato accessibile, interoperabile e governato in tutta l'organizzazione.
È pensata anche per l'AI?
Sì: una piattaforma dati moderna è la base perché Analytics e AI possano lavorare su dati affidabili e su larga scala.
Vuoi una piattaforma dati pronta per il futuro?
Raccontaci com'è oggi la tua architettura dati e dove ti frena: progettiamo insieme l'evoluzione verso lakehouse, Data Fabric o Data Mesh, in modo progressivo e sostenibile.
Una piattaforma dati pronta per il futuro
Raccontaci com'è oggi la tua architettura dati e dove ti frena: valutiamo insieme l'evoluzione verso lakehouse, Data Fabric o Data Mesh, in modo progressivo.
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