Sviluppo e implementazione
Programmi di delivery che progettano, sviluppano e rendono operative moderne capacità di data e AI.
Organizzati per milestone, orientati ai risultati e progettati per standard di produzione.
Modernizzazione della piattaforma dati
Progettazione e sviluppo end-to-end di una piattaforma dati scalabile e cloud-native, inclusi i layer di ingestion, storage, processing e serving.
Implementazione di Data Governance
Framework di governance guidato dai metadati: regole di qualità del dato, lineage, ownership, stewardship e controlli di compliance.
Data Engineering e Analytics
Modernizzazione delle pipeline e sviluppo dell’intero layer di analytics: analytics engineering (modelli semantici dbt), dashboard BI e self-service analytics.
Analytics avanzati e sviluppo di piattaforme AI/ML
Modellazione statistica, forecasting e sperimentazione, insieme alla progettazione di piattaforme ML, feature store, deployment, monitoraggio e pipeline MLOps.
Implementazione di AI agentica
Progettazione e sviluppo di workflow agentici, sistemi di supporto decisionale e automazione basata su AI, con controlli di governance e supervisione.
Migrazione cloud e platform engineering
Migrazione end-to-end su cloud di dati e workload applicativi, con platform engineering, infrastructure-as-code e passaggio alla gestione operativa.
Sviluppo di applicazioni personalizzate
Progettazione e sviluppo di applicazioni web, mobile e API su diversi stack tecnologici, dallo sviluppo greenfield all’estensione di funzionalità su sistemi esistenti.
Modernizzazione applicativa e re-platforming
Migrazione di applicazioni legacy verso architetture cloud-native: containerizzazione, decomposizione in microservizi e modernizzazione dello stack tecnologico.
Microservizi e architetture event-driven
Progettazione e implementazione di architetture a microservizi e sistemi event-driven: decomposizione dei servizi, progettazione delle API, pattern di messaging e integrazione.
Modernizzazione della piattaforma dati
Progettazione e sviluppo end-to-end di una piattaforma dati scalabile e cloud-native, inclusi i layer di ingestion, storage, processing e serving.
Implementazione di Data Governance
Framework di governance guidato dai metadati: regole di qualità del dato, lineage, ownership, stewardship e controlli di compliance.
Data Engineering e Analytics
Modernizzazione delle pipeline e sviluppo dell’intero layer di analytics: analytics engineering (modelli semantici dbt), dashboard BI e self-service analytics.
Analytics avanzati e sviluppo di piattaforme AI/ML
Modellazione statistica, forecasting e sperimentazione, insieme alla progettazione di piattaforme ML, feature store, deployment, monitoraggio e pipeline MLOps.
Implementazione di AI agentica
Progettazione e sviluppo di workflow agentici, sistemi di supporto decisionale e automazione basata su AI, con controlli di governance e supervisione.
Migrazione cloud e platform engineering
Migrazione end-to-end su cloud di dati e workload applicativi, con platform engineering, infrastructure-as-code e passaggio alla gestione operativa.
Sviluppo di applicazioni personalizzate
Progettazione e sviluppo di applicazioni web, mobile e API su diversi stack tecnologici, dallo sviluppo greenfield all’estensione di funzionalità su sistemi esistenti.
Modernizzazione applicativa e re-platforming
Migrazione di applicazioni legacy verso architetture cloud-native: containerizzazione, decomposizione in microservizi e modernizzazione dello stack tecnologico.
Microservizi e architetture event-driven
Progettazione e implementazione di architetture a microservizi e sistemi event-driven: decomposizione dei servizi, progettazione delle API, pattern di messaging e integrazione.
Perché ecosistemi dati agentici e AI-ready richiedono esperienza e fiducia per generare un vantaggio competitivo sostenibile su scala.
Perché ecosistemi dati agentici e AI-ready richiedono esperienza e fiducia per generare un vantaggio competitivo sostenibile su scala.
Perché ecosistemi dati agentici e AI-ready richiedono esperienza e fiducia per generare un vantaggio competitivo sostenibile su scala.
Perché ecosistemi dati agentici e AI-ready richiedono esperienza e fiducia per generare un vantaggio competitivo sostenibile su scala.