Lasciate i vostri contatti, vi invieremo la nostra panoramica via email
Acconsento al trattamento dei miei dati personali per l'invio di materiale di marketing personalizzato in conformità con la normativa vigente. Informativa sulla privacy. Confermando l'invio, l'utente accetta di ricevere materiale di marketing
Grazie!

Il modulo è stato inviato con successo.
Ulteriori informazioni sono contenute nella vostra casella di posta elettronica.

Finanza Dati e AI Scienze della vita
Chi siamo
Servizi
Tecnologie
Industrie
Portafoglio
Assumeteci Assumeteci
Contattateci Contattateci
IT
Innowise è una società internazionale di sviluppo software a ciclo completo fondata nel 2007. Siamo un team di professionisti IT che sviluppano software per altri professionisti in tutto il mondo.
Come lavoriamo Gestione della qualità Responsabilità sociale d'impresa Blog
Recensioni dei clienti Partner tecnologici Certificazioni Eventi Sala stampa
Servizi di sviluppo software a ciclo completo
Consulenza informatica e advisory Sviluppo web Sviluppo mobile Sviluppo di software embedded Sviluppo software personalizzato Sviluppo MVP Sviluppo del cloud Sviluppo ERP Supporto Mainframe Modernizzazione dell'eredità
UI/UX design Design 3D Test del software e QA Test di sicurezza Amministrazione del database DevOps DevSecOps Rete IT staff augmentaion Un team dedicato
Implementazione di tecnologie avanzate
Big data Gestione dei dati Analisi dei dati Ingegneria dei dati Visualizzazione dei dati Business intelligence Apprendimento automatico Intelligenza artificiale Scienza dei dati Sostenibilità e ESG

Trasformazione digitale Automazione dei processi aziendali Automazione robotica dei processi Sicurezza informatica Internet delle cose Blockchain NFT Metaverse AR& VR
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Finanza Bancario Commercio Assicurativo eCommerce Retail
Sanità Farmaceutica Istruzione Telecomunicazioni Media e intrattenimento
Impresa Manifatturiero Automotive Logistica Trasporto Marketing Pubblicità
Governo Energia e servizi di pubblica utilità Petrolio e gas Costruzione Immobili Agricoltura Viaggi
Casi di studio
Bancario Finanza Sanità Farmaceutica
eCommerce Retail Manifatturiero Impresa
Le nostre piattaforme
Sistema di tracciamento dei candidati (ATS) Sistema HRM Sistema di gestione dell'apprendimento (LMS) Sistema di prenotazione degli spazi di lavoro
Assumi sviluppatori dedicati
IT staff augmentaion Team dedicati Sviluppatori offshore
Assumi sviluppatori web
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang Cobol
Assumi sviluppatori mobile
iOS Android Kotlin React Native Swift
Assumi altri ingegneri
AI Cloud AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Finanza Dati e AI Scienze della vita
Chi siamo
Servizi
Tecnologie
Industrie
Portafoglio
Assumeteci
Contattateci
it Italiano

Selezionare la lingua

Chi siamo
Innowise è una società internazionale di sviluppo software a ciclo completo fondata nel 2007. Siamo un team di professionisti IT che sviluppano software per altri professionisti in tutto il mondo.
Come lavoriamo Gestione della qualità Responsabilità sociale d'impresa Blog Recensioni dei clienti Partner tecnologici Certificazioni Eventi Sala stampa
Servizi
Tutti i servizi
Servizi di sviluppo software a ciclo completo
Consulenza informatica e advisory Sviluppo web Sviluppo mobile Sviluppo di software embedded Sviluppo software personalizzato Sviluppo MVP Sviluppo del cloud Sviluppo ERP Supporto Mainframe Modernizzazione dell'eredità
UI/UX design Design 3D Test del software e QA Test di sicurezza Amministrazione del database DevOps DevSecOps Rete IT staff augmentaion Un team dedicato
Implementazione di tecnologie avanzate
Big data Gestione dei dati Analisi dei dati Ingegneria dei dati Visualizzazione dei dati Business intelligence Apprendimento automatico Intelligenza artificiale Scienza dei dati Sostenibilità e ESG
Trasformazione digitale Automazione dei processi aziendali Automazione robotica dei processi Sicurezza informatica Internet delle cose Blockchain NFT Metaverse
AR &VR
Tecnologie
Tutte le tecnologie
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Swift
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Industrie
Tutti i settori
Finanza Bancario Commercio Assicurativo eCommerce Retail
Sanità Farmaceutica Istruzione Telecomunicazioni Media e intrattenimento
Impresa Manifatturiero Automotive Logistica Trasporto Marketing Pubblicità
Governo Energia e servizi di pubblica utilità Petrolio e gas Costruzione Immobili Agricoltura Viaggi
Portafoglio
Casi di studio
Bancario Finanza Sanità Farmaceutica
eCommerce Retail Manifatturiero Impresa
Le nostre piattaforme
Sistema di tracciamento dei candidati (ATS) Sistema HRM Sistema di gestione dell'apprendimento (LMS) Sistema di prenotazione degli spazi di lavoro
Assumeteci
Assumeteci
Assumi sviluppatori dedicati
IT staff augmentaion Team dedicati Sviluppatori offshore
Assumi sviluppatori web
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang Cobol
Assumi sviluppatori mobile
iOS Android Kotlin React Native Swift
Assumi altri ingegneri
AI Cloud AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

Tecnologie Palantir: trasformare l'analisi aziendale con l'IA

10 aprile 2026 15 minuti di lettura
Riassumere l'articolo con AI

Punti di forza

  • Tecnologie Palantir unifica i silos di dati aziendali attraverso un'architettura a due livelli, in cui un livello di integrazione dei dati consolida le fonti scollegate e un'ontologia semantica si colloca in cima per modellare gli oggetti aziendali reali.
  • La Piattaforma di Intelligenza Artificiale (AIP) consente di orchestrare in modo sicuro LLM pubblici, VLM e modelli interni personalizzati direttamente sui vostri dati proprietari all'interno di un ambiente strettamente regolamentato che riduce al minimo le fughe di notizie sensibili.
  • L'implementazione senza problemi di questo complesso software del fornitore richiede un'impegnativa ingegnerizzazione dei dati e una mappatura manuale delle tabelle grezze, in modo che l'intelligenza artificiale comprenda effettivamente i vostri processi aziendali reali.
  • L'analisi predittiva del sistema traduce le intuizioni aziendali in azioni API concrete in tempo reale, come la ricostruzione dei flussi logistici o la prevenzione dei guasti alle apparecchiature pesanti.

Quando entro in un nuovo progetto aziendale, il punto di discussione è spesso lo stesso: le grandi aziende stanno disperatamente annegando nella loro palude legacy e in terabyte di dati non strutturati.

Tutto questo caos di informazioni è disperso in decine di sistemi ERP goffi, laghi di dati grezzi e infrastrutture obsolete. A causa di questo zoo tecnologico, l'azienda soffre inevitabilmente di dati frammentati, processi decisionali lenti e flussi di lavoro incredibilmente ingarbugliati e complessi.

D'altra parte, ho visto che il problema per le aziende potrebbe non essere la mancanza di software, dato che hanno già investito milioni di dollari nell'IT. Possono avere un cloud storage da urlo, ERP pesanti di fornitori di alto livello e una tonnellata di costosi software analitici, ma il punto dolente rimane: l'intero panorama IT funziona ancora in rigidi silos di dati.

Il costo di questi sistemi scollegati è enorme, perché i dati frammentati e isolati possono far perdere a un'azienda fino a 30% delle sue entrate annuali. Un altro studio evidenzia che le aziende perdono in media $5 milioni ogni anno, con 7% che registra perdite per $25 milioni di euro o più precisamente perché si trovano in un vicolo cieco di silos di dati sordi e di scarse integrazioni.

L'intelligenza artificiale è in grado di colmare questo divario, ma solo se ha le giuste basi. Se avete bisogno di un approfondimento Panoramica delle tecnologie Palantir Da professionista, dirò le cose come stanno: si tratta di un motore di backend duro che trascina un'azienda fuori dal caos.

Vediamo come funziona esattamente questo motore dall'interno e perché costringe l'infrastruttura legacy a produrre previsioni accurate in tempo reale.

Che cos'è Palantir?

Durante le telefonate di avvio, i CTO dei clienti mi chiedono regolarmente perché dovrebbero investire in un altro sistema oltre a quelli già esistenti. Lo capisco e metto in guardia i team dal trattare questo software come un'altra dashboard di BI o una sandbox di ML di base.

In realtà, stiamo implementando un'infrastruttura fondamentale, in stile sistema operativo, che fonde dati, modelli e flussi di lavoro in un unico livello. Questo strato esatto alimenta applicazioni di dati governate, processi decisionali automatizzati e azioni operative in tempo reale in ogni unità aziendale.

Negli ultimi anni, gli ingegneri del vendor hanno compiuto un'importante svolta architetturale per creare l'ambiente perfetto per l'orchestrazione dell'IA generativa. Il vendor offre la possibilità di utilizzare i cervelli dei moderni modelli linguistici, mantenendo al contempo controllo paranoico (ma in senso positivo) su ciò che questi modelli possono toccare all'interno dei vostri database chiusi.

La piattaforma raccoglie una grande quantità di informazioni grezze dal perimetro aziendale, come log, telemetria e transazioni, e costringe l'intelligenza artificiale a lavorare rigorosamente all'interno di un ambiente regolamentato. Poiché l'intelligenza viene eseguita sia sul livello dei dati grezzi sottostanti sia direttamente sull'ontologia, si ottiene un'enorme flessibilità. È possibile eseguire un'analisi ML di basso livello su set di dati grezzi e quindi applicare un ragionamento di alto livello, orientato al business, su oggetti del mondo reale per stabilire un'unica fonte di verità affidabile.

Avete paura di lasciare che l'intelligenza artificiale tocchi i vostri database? Bloccatela all'interno di un sistema operativo governato.

IA sicura

Cosa sono le tecnologie Palantir?

A mio avviso, la piattaforma si basa su quattro pilastri distinti: l'ingestione dei dati e l'infrastruttura della pipeline, l'ontologia semantica che vi si sovrappone, l'analisi predittiva e l'automazione del flusso di lavoro. Agganciare tutto questo alla vostra attuale configurazione IT è un compito enorme, che richiede un'ingegneria dei dati assolutamente impegnativa e connettori personalizzati.Il guadagno di queste implementazioni è però sbalorditivo. Strumenti di intelligenza artificiale e automazione predittiva ridurre i tempi di inattività operativa grazie al 40%, ma è assolutamente necessario integrarli correttamente, altrimenti il numero rimane a zero.Vediamo cosa alimenta questa magia.

Integrazione dei dati

Iniziamo affrontando il tema dell'ingestione dei dati e della creazione di un'infrastruttura di pipeline. Prima ancora di toccare l'intelligenza artificiale, Foundry deve connettersi al vostro patrimonio ERP altamente frammentato, ai database SQL e NoSQL, ai data lake, ai flussi IoT in tempo reale, ai repository di documenti e alle API esterne.

Prendiamo tutte queste fonti di informazioni disparate e le combiniamo in un unico ambiente governato. Per come lo descrivo io, costruiamo essenzialmente i grandi tubi che supportano il sistema complessivo.

L'ontologia semantica

Una volta che il livello di integrazione è stabile, costruiamo l'ontologia su di esso. Si tratta del livello semantico e operativo che prende gli insiemi di dati prodotti di seguito e li mappa sulle entità e sui processi del mondo reale che rappresentano.

Si tratta di due dimensioni distinte.

La prima categoria di dati è denominata elementi semanticiOggetti, proprietà e collegamenti. Questi sono i sostantivi e rappresentano i componenti principali della vostra azienda: ad esempio, la linea di produzione della vostra fabbrica, il veicolo di consegna, gli ordini dei clienti, i lotti di materie prime, il personale, ecc. Ogni tipo di oggetto è supportato da set di dati provenienti dal livello di integrazione e porta con sé proprietà che provengono da dati strutturati, feed di streaming, output di modelli o qualsiasi combinazione dei tre.

In secondo luogo, ci sono elementi cinetici che includono azioni, funzioni e sicurezza dinamica, che sono i verbi che possono effettivamente accadere attraverso l'ontologia. Un'azione aggiorna lo stato di un oggetto, lancia una chiamata API esterna o riporta una decisione a un sistema a valle. La sicurezza dinamica controlla chi può vedere e fare cosa all'interno dei rigidi parametri di un dato oggetto.

L'intelligenza artificiale viene scatenata specificamente su questi oggetti collegati, in modo da comprendere il contesto effettivo della vostra azienda invece di limitarsi ad analizzare colonne SQL vuote.

Analisi predittiva

Questa parte del motore analizza volumi colossali di registri storici e genera previsioni accurate in tempo reale, consentendo alle aziende di iniziare finalmente a giocare all'attacco invece di spegnere gli incendi a posteriori.

I modelli ML incorporati analizzano continuamente la telemetria ed evidenziano lo stato futuro del sistema. Ad esempio, sarete avvisati in anticipo del momento in cui un determinato trasportatore di produzione o una pompa si guasteranno o quando i pezzi in un magazzino stanno per esaurirsi.

Naturalmente, qualsiasi modello ML avrà sempre degli output probabilistici. Almeno questo è ciò che abbiamo oggi. L'algoritmo si limita a fornire potenti intuizioni che il vostro team deve raccogliere e trasformare in mosse reali, e siamo onesti, le previsioni sono numeri assolutamente inutili su uno schermo se non portano ad azioni concrete.

Automazione del flusso di lavoro aziendale

Questo è il punto esatto in cui le analisi grezze si trasformano in azioni commerciali aggressive. Il sistema inizia a spingere le mosse che ribaltano la situazione direttamente in prod con un intervento umano minimo o nullo.

Ad esempio, la piattaforma riceve dati dai sensori IoT che indicano che un camion merci è bloccato in transito e probabilmente non rispetterà uno SLA. La piattaforma emette un allarme rosso e invia un trigger API direttamente al sistema ERP.

L'obiettivo finale è eliminare il più possibile il fattore umano dal processo decisionale di routine. Il sistema può inviare automaticamente un comando al SAP del cliente, reindirizzare istantaneamente la logistica e inviare il carico a un magazzino di riserva.

Stanchi del vostro zoo tecnologico legacy che vi fa perdere fatturato? Unificate le vostre pipeline di dati.

Unificare i dati

Prodotti e piattaforme Palantir

L'ecosistema Palantir è intelligentemente suddiviso in moduli specializzati che implementiamo chirurgicamente per risolvere specifici problemi aziendali. Non è necessario acquistare tutti i Software Palantir in una volta sola. Si inizia in piccolo, si dimostra il valore, poi si scala. Costruiamo l'architettura come i mattoncini del Lego, dove ogni pezzo si incastra in quello successivo senza rompere quello già esistente.

Partiamo dalle basi storiche e passiamo senza problemi ai successi aziendali assoluti.

Gotham

Questa bestia di prodotto è stata inizialmente costruita per le agenzie di intelligence e il settore governativo. Ne parlo solo per sottolineare un punto: la sicurezza paranoica e di livello militare che sostiene l'intera piattaforma è iniziata qui. Gotham è stato progettato per gestire carichi classificati estremi e informazioni classificate.

Sebbene i suoi standard di isolamento dei dati siano di tutt'altro livello rispetto agli strumenti tradizionali, il fornitore offre sicuramente opzioni molto più adatte alle esigenze aziendali di tutti i giorni.

Foundry

Sulla base del tempo trascorso con Tecnologie Palantir, So che Foundry è sicuramente il cervello principale del segmento B2B. Funziona anche come una sandbox estremamente potente per i nostri ingegneri dei dati che lavorano con i vostri analisti in modo da demolire i silos di dati, creare un'ontologia personalizzata e collegare la logica grezza dai sistemi aziendali ai flussi di dati in tempo reale. 

Vorrei ricordare a tutte le parti coinvolte che i servizi AIP sono stati integrati in tutti i livelli di Foundry. In altre parole, ogni ingegnere di tutti i team ha ora un accesso continuo ai servizi AIP e all'intera pipeline di dati.

Per distribuire gli aggiornamenti in modo sicuro in un ambiente così ampio senza interrompere la produzione, utilizziamo il modulo successivo.

Apollo

Apollo funge da soluzione CI/CD di base per gli ingegneri DevOps e aiuta ad alleviare le complicazioni dell'infrastruttura server nel suo nucleo. Tutte e tre le piattaforme, comprese Gotham, Foundry e AIP, utilizzano Apollo in modo nativo, il che significa che non dovrete affidarvi a uno specialista unicorno per qualsiasi aggiornamento del prodotto.

Apollo automatizza la distribuzione sicura dei modelli ML negli ambienti cloud AWS e Azure, nonché nei server fisici bare-metal e nei dispositivi edge situati sul pavimento degli stabilimenti di produzione. Tutti e tre i metodi di distribuzione avvengono simultaneamente senza alcun intervento manuale in nessun punto del processo.

Piattaforma di intelligenza artificiale

Il fatto di riversare segreti commerciali in ChatGPT e altri sistemi di bot AI pubblici senza pensarci troppo crea molti timori dal punto di vista della sicurezza, e capisco perfettamente perché sia così. Con il modulo AIP curiamo in modo elegante la paura di diffondere i dati sul web.

L'AIP prende potenti LLM pubblici (ad esempio, GPT o Claude) e li orchestra in modo sicuro direttamente sull'ontologia aziendale, mantenendo tutte le attività di AI all'interno di un perimetro chiuso. In questo modo, l'IA agisce come un gateway molto intelligente e sicuro che consente di accedere a metriche complesse utilizzando un linguaggio umano semplice, senza che i segreti commerciali dell'azienda siano esposti al pubblico.

Rubix

Rubix è la spina dorsale di tutto ciò che esiste in Palantir e Gotham, Foundry e AIP si basano tutti su di esso in modo nativo. Non viene venduto separatamente da nessuno di questi prodotti, ma funge da motore di esecuzione interno che alimenta l'intera suite di prodotti Palantir. Non c'è modo di tenere insieme l'ecosistema Palantir senza di esso.

Rubix fornisce l'infrastruttura di base che conferisce alla piattaforma la sua straordinaria coerenza di esecuzione in ambienti di distribuzione completamente diversi (tecnicamente, la definirei un substrato di infrastruttura). Grazie alle ampie funzioni di backend, aiuta anche a mitigare le complessità del backend, consentendo una distribuzione sicura e senza soluzione di continuità delle piattaforme principali su uno dei seguenti ambienti: AWS, Azure o in sede.

L'aspetto che ritengo più significativo di Rubix è che è integrato nella piattaforma, anziché essere montato sopra, in modo che non ci sia un divario tra ciò che la politica dice e ciò che il sistema effettivamente applica.

Casi d'uso di Palantir nel mondo reale

Se mi chiedete cosa fa Palantir in pratica, descriverei l'architettura di Palantir come molto flessibile e in grado di elaborare un'enorme quantità di dati diversi, da transazioni bancarie mondiali a catene di approvvigionamento molto complesse a vari protocolli medici.

Esaminiamo ora alcuni esempi reali.

Settore bancario e antiriciclaggio

La piattaforma Palantir è in grado di identificare reti antiriciclaggio nascoste e multistrato, oltre a rendere molto più semplice e veloce la conduzione del KYC da parte degli analisti. I modelli automatici passano al setaccio i flussi finanziari globali in tempo reale, segnalano le anomalie e le inseriscono in una coda di triage affinché il team di conformità possa indagare ed eventualmente intervenire prima che le autorità di regolamentazione vengano a chiamarci. E credetemi, nel settore bancario, alla fine bussano sempre.

Energy & predictive maintenance

La manutenzione predittiva è una miniera d'oro assoluta che offre un ROI pazzesco. Il sistema è in grado di prevedere l'usura delle apparecchiature molto prima che si verifichi un vero e proprio guasto, utilizzando i dati telemetrici grezzi estratti dai sensori IoT posizionati sulle piattaforme petrolifere offshore o sui motori degli aerei. L'utilizzo della manutenzione predittiva consente alle aziende di programmare la sostituzione/riparazione dei componenti critici per evitare fermi macchina non pianificati e catastrofici che possono comportare ingenti perdite di denaro.

Sanità

In questa nicchia, ci concentriamo sull'ottimizzazione della catena di fornitura interna, consentendo al sistema di allocare le risorse critiche con precisione matematica. Ad esempio, nei sistemi ospedalieri più grandi, il sistema tiene traccia di tutte le scorte di farmaci vitali e dei livelli di personale, nonché della capacità di posti letto disponibili, in modo che la clinica funzioni nel modo più fluido possibile, come una macchina finemente regolata.

Logistics & supply chain

I grandi hub logistici hanno la possibilità di vedere le loro catene di approvvigionamento da una prospettiva a volo d'uccello. Se c'è una tempesta in mare o se c'è uno sciopero del personale in un porto, il responsabile delle spedizioni riceverà subito un avviso per intervenire e risolvere il problema.

Il sistema calcola automaticamente le rotte alternative e aggiorna immediatamente l'ERP. I responsabili delle spedizioni possono utilizzare questi dati per reindirizzare le gigantesche navi portacontainer in tempo reale, risparmiando così centinaia di milioni di dollari in contratti che altrimenti sarebbero andati in fumo.

I guasti alle apparecchiature stanno bruciando i vostri soldi? Prevedete in anticipo i guasti hardware.

Stop ai tempi di inattività

Considerazioni etiche e sulla privacy

I responsabili della sicurezza informatica dei clienti spesso sollevano seri dubbi al solo pensiero di introdurre l'IA generativa. Esprimono forti preoccupazioni per le fughe di proprietà intellettuale e, onestamente, non posso biasimarli.

Ma se si guarda con attenzione al livello dell'infrastruttura di base, si nota un paradigma Zero Trust. Questa architettura è stata originariamente progettata per eliminare i timori delle aziende di incorrere in multe multimilionarie. 

Vediamo come vengono protetti i segreti del vostro marchio.

Privacy dei dati

Al livello più profondo dell'infrastruttura, l'intero array di dati è fortemente crittografato a riposo e in transito, e il sistema è costruito con un rigoroso isolamento dei dati come linea di base. Nella maggior parte delle configurazioni di implementazione, anche gli integratori come noi lavorano con dump di dati anonimizzati piuttosto che con database di produzione grezzi. In ogni caso, i modelli di accesso esatti dipendono sempre dalla configurazione della governance, dal modello di permessi e da come viene distribuito l'ambiente. Inoltre, qualsiasi azione richiede l'approvazione esplicita del sistema da parte del team di sicurezza.

Enterprise data governance & security

Il modello di sicurezza granulare della piattaforma va ben oltre un'unica funzione di spicco. Il sistema applica un mascheramento dinamico dei dati, autorizzazioni rigorose a livello di oggetto, controllo dell'accesso basato sullo scopo (PBAC) e altro ancora. 

Oltre a controllare le mansioni degli utenti, il motore di governance verifica l'esatto contesto aziendale che sta alla base del progetto. PERCHÉ un dipendente ha bisogno di una fetta di dati specifica. L'intelligenza artificiale generativa aderisce pienamente a queste politiche rigorose e non consegnerà mai rapporti finanziari esecutivi a un normale rappresentante di vendita, perché non esiste un contesto aziendale verificato per tale richiesta.

Compliance & security

La piattaforma fornisce potenti strumenti tecnici per l'audit approfondito di ogni passaggio dell'utente e della risposta dell'IA. Potrete facilmente risolvere le questioni relative al GDPR in Europa, al CCPA negli Stati Uniti, all'HIPAA nel settore sanitario e a un'ampia gamma di obblighi di conformità simili. Il software non annulla le regole dell'ingegneria sociale, ma vi fornirà una base di log impeccabile e a prova di bomba per qualsiasi ente normativo.

Perché le aziende scelgono Palantir con Innowise

Un rapporto MIT pubblicato da Fortune conferma che 95% di piloti di IA generativa nelle aziende stanno attivamente fallendo. Senza gli ingegneri giusti che guidano il Integrazione di Palantir, Questo software rimarrà per sempre solo un costoso e inutile giocattolo nella vostra pila.

Oltre alla nostra profonda esperienza tecnica con Palantir, mettiamo a disposizione un'enorme capacità di consegna globale. È proprio per questo che le grandi aziende si affidano a Innowise per le loro trasformazioni digitali:

  • Gestiamo 20 uffici in tutto il mondo per fornire un'infrastruttura solida e sicura ai vostri progetti.
  • Manteniamo un'enorme percentuale di clienti ricorrenti 93%, per cui le aziende si fidano di noi anche dopo la prima implementazione di successo.
  • 85% dei nostri sviluppatori sono ingegneri di livello medio e senior, il che riduce notevolmente gli errori di livello junior nella vostra base di codice.
  • Abbiamo oltre 100 consulenti tecnici a bordo per guidare la vostra architettura aziendale fin dal primo giorno.
  • Innowise assume solo i migliori 5% talenti ingegneristici del mercato.
  • La nostra struttura di gestione ci permette di creare squadre di ingegneri in sole 1-2 settimane.
  • Copriamo giorni lavorativi fino a 24 ore per accelerare i tempi di consegna.

Questo copre la nostra scala di consegna globale e la base commerciale che portiamo in ogni progetto. Ora analizziamo lo stack tecnico di Palantir.

Ingegneri certificati

Il nostro team è composto da ingegneri dei dati altamente specializzati, responsabili tecnici e architetti in possesso di tutti e tre i requisiti ufficiali. Certificazioni Palantir Foundry, e conoscono i dettagli dell'implementazione di infrastrutture cloud pesanti.

Comprendiamo a fondo la logica interna delle soluzioni dei fornitori e non cerchiamo di imparare le basi a spese del cliente. Forniamo un servizio esperto Servizi Palantir scrivendo codice nativo Python e PySpark all'interno dei repository di codice di Foundry, affidandosi interamente alla rigorosa competenza tecnica del mondo reale dei nostri team di sviluppo.

Custom ontology & ML integration

Ci occupiamo del lavoro di backend più complesso che gli altri integratori di solito evitano. Il nostro team costruisce pipeline di dati end-to-end utilizzando Costruttore di condotte e Repository di codice.

Per le trasformazioni su larga scala su insiemi di dati multi-terabyte con join complessi e logica di aggregazione seria, utilizziamo PySpark. Per operazioni più semplici a livello di riga o quando la velocità è più importante del throughput grezzo, sono disponibili motori di calcolo leggeri, spesso più pratici rispetto all'avvio di un lavoro Spark completo. 

Questi motori girano più velocemente, consumano molto meno calcolo e, in molti casi, portano a termine il lavoro in una frazione di tempo. Sento continuamente di team che scelgono Spark per abitudine e che sprecano il loro budget di calcolo per un lavoro che non ne ha mai avuto bisogno.

Utilizziamo anche pipeline incrementali in Costruttore di condotte, che elaborano solo i dati effettivamente modificati, invece di eseguire ogni volta un aggiornamento completo. Su grandi insiemi di dati, questo può ridurre i tempi di esecuzione della pipeline di un ordine di grandezza. Inoltre, integriamo le funzionalità AIP di Foundry direttamente nei flussi di lavoro operativi e Laboratori, in modo che l'IA possa assistere con precisione i vostri analisti in ambienti complessi e regolamentati.

Implementation & optimization

Durante la fase di produzione, abbiamo creato pipeline CI/CD affidabili per distribuire in modo sicuro tutti i futuri aggiornamenti della piattaforma. I nostri esperti Palantir ottimizzano i carichi di lavoro esistenti rifattorizzando il codice legacy in pipeline native Foundry e riprogettando pipeline di dati full-refresh in flussi di elaborazione incrementali, riducendo in modo significativo l'utilizzo del calcolo.

Implementiamo anche i livelli dell'architettura Medallion per migliorare la qualità dei dati e le prestazioni analitiche. Le nostre ottimizzazioni mirate comprendono anche la progettazione di una logica che riduce al minimo le chiamate di screening API esterne non necessarie.

Se avete bisogno di iniettare questa potenza nella vostra infrastruttura aziendale, non esitate a scriveteci una riga, e noi creeremo la giusta architettura da zero o modernizzeremo la vostra vecchia soluzione.

FAQ

In primo luogo, il fornitore dimostra il valore aziendale fondamentale dei suoi prodotti prima di vendere una licenza aziendale ai vostri dirigenti. Dopo che la vostra organizzazione ha ottenuto l'accesso ufficiale all'ecosistema Palantir, il nostro team configura le pipeline di integrazione dei dati di base, modella la vostra ontologia semantica in cima ai dati unificati e poi implementa la logica aziendale personalizzata nella vostra nuova infrastruttura.

Il software è dotato di un audit trail completamente funzionale per i passaggi dell'utente e dell'algoritmo, che crea la base tecnica perfetta per superare un audit di conformità.

La piattaforma Palantir raccoglie automaticamente la telemetria dalla vostra rete logistica e invia azioni API al vostro ERP per ri-ottimizzare rapidamente le rotte durante un evento di forza maggiore.

Colleghiamo i vostri database legacy disgiunti in un livello di integrazione unificato e poi mappiamo i dati grezzi su un'unica ontologia semantica, in modo che l'intelligenza artificiale possa accedere a questi database senza costringervi a sostituire i server fisici esistenti.

Colleghiamo i vostri database legacy disgiunti in un livello di integrazione unificato e poi mappiamo i dati grezzi su un'unica ontologia semantica, in modo che l'intelligenza artificiale possa accedere a questi database senza costringervi a sostituire i server fisici esistenti.

La piattaforma è un gateway altamente sicuro che consente al vostro team di estrarre facilmente metriche complesse dai database aziendali utilizzando un linguaggio semplice e senza dover scrivere una sola riga di codice SQL.

La piattaforma si affida al modulo Apollo per effettuare in modo sicuro il push degli aggiornamenti e dei modelli di machine learning più pesanti in ambienti cloud, server on-premise e hardware edge. La piattaforma orchestra le distribuzioni in modo controllato e consapevole dell'ambiente, in modo che gli aggiornamenti arrivino in modo sicuro su un'infrastruttura distribuita senza interrompere ciò che è già in esecuzione.

Abbiamo un team dedicato di ingegneri che gestiscono continuamente le pipeline di distribuzione e ottimizzano l'architettura di backend per garantire che le vostre analisi possano funzionare senza problemi anche in presenza di carichi giornalieri massicci.

Dmitry Nazarevich
Dmitry Nazarevich
Linkedin icon

Direttore tecnologico

Dmitry è a capo della strategia tecnologica alla base di soluzioni personalizzate che funzionano davvero per i clienti, ora e durante la loro crescita. Unisce la visione di insieme all'esecuzione pratica, assicurandosi che ogni progetto sia intelligente, scalabile e in linea con l'azienda.

Per saperne di più

Indice dei contenuti

    Contattateci

    Prenota una chiamata oppure compilate il modulo sottostante e sarete ricontattati una volta elaborata la vostra richiesta.

    Inviaci un messaggio vocale
    Allegare i documenti
    Caricare il file

    È possibile allegare 1 file di dimensioni massime di 2 MB. Formati di file validi: pdf, jpg, jpeg, png.

    Facendo clic su Invia, l'utente acconsente al trattamento dei propri dati personali da parte di Innowise in base alla nostra Informativa sulla privacy per fornirvi informazioni pertinenti. Inviando il vostro numero di telefono, accettate che possiamo contattarvi tramite chiamate vocali, SMS e applicazioni di messaggistica. Potrebbero essere applicate tariffe per chiamate, messaggi e dati.

    Potete anche inviarci la vostra richiesta
    a contact@innowise.com
    Cosa succede dopo?
    1

    Una volta ricevuta ed elaborata la vostra richiesta, vi contatteremo per illustrarvi le esigenze del vostro progetto. Progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza.

    2

    Dopo aver esaminato i vostri desideri, le vostre esigenze e le vostre aspettative, il nostro team elaborerà una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e le stime dei costi stimati.

    3

    Organizzeremo un incontro con voi per discutere l'offerta e definire i dettagli.

    4

    Infine, firmeremo un contratto e inizieremo subito a lavorare sul vostro progetto.

    Contenuti correlati

    Blog
    Why AI credit scoring outperforms traditional models: predicting reality, not history.
    Perché il credit scoring AI supera i modelli tradizionali: prevedere la realtà, non la storia
    Una guida completa su come funziona l'AI credit scoring, su come riduce le perdite di credito e sui costi di costruzione di un modello di rischio personalizzato.
    Siarhei Sukhadolski
    10 aprile 2026
    Blog
    Bank API integration: a complete guide to open banking and bank data APIs.
    Integrazione delle API bancarie: una guida completa all'open banking e alle API per i dati bancari
    Una guida completa alle scelte di esecuzione fondamentali per la configurazione dell'API open banking.
    Siarhei Sukhadolski
    7 aprile 2026
    Blog
    EV charging is a software problem: the key to scaling electric mobility.
    La ricarica dei veicoli elettrici è un problema di software: la chiave per scalare la mobilità elettrica
    Le sfide principali e le soluzioni software per la scalabilità della mobilità elettrica.
    Dmitry Nazarevich
    25 marzo 2026
    Blog
    Nearshore software development in Europe: an ultimate guide.
    Sviluppo software nearshore in Europa: una guida definitiva
    Costi, talenti e altri fattori da considerare quando si cerca lo sviluppo software nearshore in Europa.
    Dmitry Nazarevich
    20 marzo 2026
    Blog
    Best ServiceNow alternatives in 2026: 7 tools for ERP.
    Le migliori alternative a ServiceNow nel 2026: 7 strumenti per l'ERP
    Confrontate 7 alternative a ServiceNow che supportano l'ERP e l'esecuzione dei servizi. Scegliete quella giusta e migrate in modo pulito.
    Kiryl Drabysheuski
    11 marzo 2026
    Blog
    Frontier deployment engineer: the missing link in enterprise AI integration.
    Il deployment engineer di Frontier: l'anello mancante nell'integrazione aziendale AI
    Un'immersione profonda nel ruolo dell'ingegnere di frontiera e nel modo in cui gli FDE trasformano i progetti pilota AI sperimentali in sistemi di produzione AI sicuri, misurabili e scalabili.
    Dmitry Nazarevich
    11 marzo 2026
    Blog
    Building management system (BMS) for corporate buildings: practical guide.
    Sistema di gestione degli edifici (BMS) per edifici aziendali: guida pratica
    Una guida pratica ai sistemi di gestione degli edifici: ridurre le spese operative, risparmiare energia e aumentare il comfort.
    Dmitry Nazarevich
    9 marzo 2026
    Blog
    Cloud vs. on-premise ERP: Strategic insights for business leaders.
    Cloud vs. ERP on-premise: Approfondimenti strategici per i leader aziendali
    Imparate la differenza tra ERP on-premises e cloud, quindi utilizzate criteri decisionali chiari per scegliere il modello giusto per le vostre esigenze.
    Kiryl Drabysheuski
    6 marzo 2026
    Blog
    Odoo ERP for Manufacturing: Mastering Production with Key Features and Benefits.
    Odoo ERP per la produzione: Padroneggiare la produzione con le caratteristiche e i vantaggi principali
    Ottenete informazioni in tempo reale su scorte, capacità e costi con Odoo manufacturing per prendere decisioni basate sui dati.
    Kiryl Drabysheuski
    5 marzo 2026
    Blog
    Stock trading app development: a complete guide to secure, scalable, and compliant platforms.
    Sviluppo di app per il trading azionario: una guida completa alle piattaforme sicure, scalabili e conformi
    Scoprite cosa serve per costruire un'app di trading di cui gli utenti si fidino. Dalla migliore esecuzione alle scelte tecnologiche e ai fattori di costo.
    Siarhei Sukhadolski
    27 febbraio 2026
    Blog
    What is a RAG chatbot? Benefits, use cases, and how to implement one.
    Che cos'è un chatbot RAG? Vantaggi, casi d'uso e come implementarne uno
    Chiarite cos'è un chatbot RAG, quali sono i casi d'uso in cui è vantaggioso e le fasi di costruzione che mantengono le risposte legate alle fonti e alle regole di accesso.
    Artsiom Kozak
    25 febbraio 2026
    Blog
    In-house vs outsourcing software development 2026: pros, cons, costs & how to choose.
    Sviluppo software in-house vs outsourcing 2026: pro, contro, costi e modalità di scelta
    Descrizioni, fattori d'impatto e dati aggiornati sull'outsourcing e l'in-house.
    Dmitry Nazarevich
    30 gennaio 2026

    Altri servizi che copriamo

    AI e ML, Sviluppo
    sviluppo AI
    Per saperne di più
    Automazione, aumento del personale
    Sviluppatori RPA Sviluppatori UiPath
    Per saperne di più
    Sviluppo back-end
    Sviluppo backend C++ Golang Node.js PHP Ruby on Rails
    Per saperne di più
    Web
    Portale web B2B Codeigniter Applicazioni multipiattaforma MEAN stack Pila MERN Implementazione del PIM Sviluppo PWA React Design web reattivo Startup web design Symfony Sviluppo web Consulenza per lo sviluppo web Portali web
    Per saperne di più

    arrow