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Servizio · Architetture dati

Soluzioni data lake per aziende: dal silos al dato pronto

I tuoi dati ci sono, ma sono ovunque. Una parte vive nel CRM, un'altra dorme in un ERP di dieci anni, i log dei sensori finiscono in un bucket che nessuno guarda da mesi. Progettiamo, implementiamo e gestiamo soluzioni data lake che raccolgono dati strutturati, semi-strutturati e raw da tutte le sorgenti, li conservano nel formato originale e li rendono interrogabili quando servono.

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01 · Perimetro

Cosa comprende il servizio

Un data lake non è un altro database. È l'infrastruttura abilitante su cui poggiano analytics, machine learning e governance. Quattro blocchi, tutti inclusi nel progetto.

  • Ingestion multi-sorgente

    Gestionali, CRM, ERP, applicazioni custom, sensori IoT, log e stream. Tutto entra nel formato nativo, senza normalizzazioni preventive.

  • Storage e lakehouse layer

    Object storage cloud con sopra un layer transazionale: affidabilità ACID, versioning e time-travel sui file.

  • Pipeline versionate

    Orchestrazione, elaborazione distribuita e trasformazioni analitiche. Testate e monitorate: se un dato non arriva, lo sai prima del direttore commerciale.

  • Sicurezza e governance

    Encryption at-rest e in-transit, ruoli IAM granulari, audit trail, retention policy. Conformità GDPR e settori regolamentati.

02 · Scelta di architettura

Data lake, data warehouse o lakehouse

La domanda ce la fanno quasi sempre: «abbiamo già un data warehouse, ci serve davvero altro?». Dipende da cosa vuoi ottenere. Le aziende mature usano entrambe le architetture insieme.

Confronto fra le tre architetture
Criterio Data warehouse Lakehouse · consigliato Data lake puro
Schema Deciso a priori, star o snowflake Schema-on-read con tabelle transazionali sopra Schema-on-read, applicato al momento della query
Dati accettati Solo strutturati e già normalizzati Strutturati, semi-strutturati e raw Qualsiasi formato, incluse immagini e telemetria
Costo di storage Alto, cresce con la normalizzazione Basso, con compattazione dei file Il più basso, scala in modo lineare
Uso tipico Business intelligence e KPI ricorrenti BI e data science sulla stessa piattaforma Data science, ML, archiviazione a lungo termine
Quando lo proponiamo Esiste già e regge la reportistica: si mantiene Progetti che partono da zero, nella maggior parte dei casi Volumi molto grandi e domande ancora da definire

In sintesi: il warehouse è l'archivio ordinato per chi sa cosa cercare, il data lake è la materia prima per chi vuole inventare. Il lakehouse mette le due cose su un'unica piattaforma.

03 · Metodo

Come progettiamo il tuo data lake

Costruire questa infrastruttura non è installare un software. Sono decisioni di architettura che restano per anni: farle male significa pagare debito tecnico a lungo. Cinque passi, sempre in quest'ordine.

  1. 01

    Mappatura sorgenti

    Partiamo dai dati reali, non da un PowerPoint. Per ogni sorgente definiamo responsabili, accessi e frequenze di aggiornamento.

  2. 02

    Architettura cloud

    Scegliamo il provider in base a dove sei già, ai vincoli di compliance e al mix di workload. Nessuna scelta ideologica.

  3. 03

    Ingestion e pipeline

    Orchestrazione, elaborazione distribuita e trasformazioni analitiche. Pipeline versionate, testate, monitorate.

  4. 04

    Schema-on-read

    Il layer transazionale è il pezzo che separa «abbiamo dei file» da «abbiamo un sistema dati su cui costruire».

  5. 05

    Esercizio e scala

    Monitoraggio su costi, performance delle query e qualità dei dati. Quando il volume cresce, non si riscrive nulla.

Lo stack che usiamo prima su di noi

Le aziende del gruppo Svilapp girano sulle stesse infrastrutture che implementiamo per i clienti. I team Python e Java coprono pipeline, connettori custom e tooling interno.

  • AWS S3 + Athena
  • Azure Data Lake Gen2
  • Google Cloud Storage
  • BigQuery
  • Databricks
  • Apache Spark
  • Apache Iceberg
  • Delta Lake
  • Apache Hudi
  • Apache Airflow
  • dbt
  • Trino / Presto

04 · Applicazioni

A cosa serve, nei progetti reali

Cinque scenari ricorrenti fra le implementazioni che abbiamo consegnato. Se ti riconosci in almeno uno, la conversazione ha senso.

  • Aggregazione multi-fonte

    CRM, ERP, e-commerce e social separati diventano una vista unica del cliente, che alimenta dashboard di web analytics e attribuzione.

  • Data science readiness

    Predictive maintenance, demand forecasting, churn prediction. Sui modelli più avanzati interviene il team di sviluppo agenti AI.

  • Telemetria IoT e log

    Manifattura, logistica ed energia con flotte di sensori che generano stream costanti. Raccolta a basso costo, anomaly detection sopra.

  • Compliance e audit

    Finance, healthcare, energia e filiera alimentare: grandi volumi con tracciabilità completa e accesso controllato.

  • Consolidamento post-acquisizione

    Gruppi che integrano realtà eterogenee e devono far dialogare sistemi diversi senza riscrivere le applicazioni esistenti.

  • Convivenza con il warehouse

    Il dato raw alimenta il warehouse per la BI classica e, in parallelo, i casi d'uso nuovi. Estende, non sostituisce.

05 · Domande frequenti

Quello che ci chiedono prima di partire

Quanto costa implementare un data lake?

Dipende da volume dati, numero di sorgenti, cloud provider e livello di governance. Un progetto entry-level con tre o quattro sorgenti parte da decine di migliaia di euro per il setup, mentre i costi di esercizio cloud scalano con i terabyte effettivi. La stima accurata arriva dopo la prima call: senza vedere i tuoi dati, ogni numero è una bugia.

Quanto tempo serve per metterlo in produzione?

Un MVP con due o tre sorgenti e dashboard base va in produzione in 8-12 settimane. Le architetture più complesse, con governance avanzata e machine learning in esercizio, richiedono 4-6 mesi. Lavoriamo a iterazioni: vedi risultati ogni due settimane, non aspetti il go-live finale.

Posso usarlo con il mio data warehouse esistente?

Sì, ed è lo scenario più comune. Il sistema conserva il dato raw e alimenta sia il warehouse per la BI tradizionale, sia i casi d'uso nuovi: machine learning, analytics in tempo reale, applicazioni custom. Non devi buttare niente.

Quale cloud provider scegliere?

Non c'è una risposta universale. Se sei già su Microsoft 365 e Active Directory, Azure Data Lake Storage Gen2 ha l'integrazione più naturale. Con forti competenze di analytics SQL, BigQuery è imbattibile. Se cerchi l'ecosistema più ampio e maturo, AWS S3 con Athena resta lo standard. Te lo diciamo nel primo incontro, dopo aver capito dove sei.

Avete esperienza con settori regolamentati?

Sì. Lavoriamo con aziende alimentari, logistiche e manifatturiere dove la tracciabilità è obbligatoria. Configuriamo encryption, audit trail, retention policy e ruoli IAM per rispettare GDPR e i requisiti di compliance del settore. Se hai vincoli di data residency o certificazioni ISO, ne parliamo prima di iniziare.

06 · Perché noi

Perché scegliere Svilapp per il tuo data lake

Siamo software house e agenzia di marketing insieme. Costruiamo il sistema pensando a cosa ci farai sopra: dashboard per il business, modelli predittivi, integrazioni applicative, automazioni.

  • Tecnologia testata in casa

    Gli stack che proponiamo li usano già le aziende del gruppo. Non sperimentiamo a tue spese.

  • Garanzia del risultato

    Ci assumiamo la responsabilità delle nostre strategie. Se non vediamo la strada per il traguardo, non iniziamo il percorso.

  • Approccio umano

    Nessuna procedura burocratica. Hai un riferimento dedicato: puoi chiamarlo o venire in ufficio a Milano. Scopri il metodo.

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