Le 10 migliori aziende specializzate nella modernizzazione dei dati nel 2026

16 luglio 2026 10 minuti di lettura
Riassumere l'articolo con AI

Punti di forza

  • Aziende specializzate nella modernizzazione dei dati aiutano le aziende a sostituire i sistemi legacy lenti, i database frammentati e i sistemi di reporting inaffidabili. Realizzano piattaforme progettate per l'analisi dei dati, la governance e l'intelligenza artificiale.
  • Questa classifica dei Le migliori aziende di modernizzazione dei dati nel 2026 confronta i fornitori in base alla loro specializzazione, ai principali punti di forza, all’esperienza nel settore, al background tecnologico e alle recensioni degli utenti.
  • Il Le migliori aziende di servizi IT per la modernizzazione dei dati Iniziano valutando l'attuale configurazione dei dati prima di proporre una nuova piattaforma. Esaminano i database esistenti, i processi ETL, i metodi di reporting, le questioni relative alla titolarità, la qualità dei dati e le esigenze di sicurezza.
  • La scelta del partner ideale dipende dalle dimensioni del progetto. Grandi aziende come PwC e Capgemini sono particolarmente adatte a progetti su scala aziendale. Le aziende che necessitano di un intervento tecnico più concreto potrebbero preferire fornitori specializzati nell’ingegneria come Innowise ed EPAM.
  • Le principali aziende specializzate nella modernizzazione dei dati aziendali offrono servizi di migrazione, piattaforme dati cloud, architettura lakehouse, aggiornamenti di BI, governance dei dati, integrazione dei sistemi e assistenza post-lancio.

Spesso le aziende iniziano a cercare aziende specializzate nella modernizzazione dei dati quando si verificano ripetutamente gli stessi problemi. La generazione dei report potrebbe risultare lenta, i dati provenienti da sistemi diversi potrebbero non corrispondere, oppure un nuovo progetto di intelligenza artificiale potrebbe essere ostacolato da pipeline obsolete. A questo punto, la scelta del fornitore giusto diventa una questione concreta. Chi è in grado di comprendere la vostra configurazione attuale, risolvere i punti deboli e garantire il regolare funzionamento dei report quotidiani durante la transizione?

In questa guida metterò a confronto i Le migliori aziende di modernizzazione dei dati nel 2026 da questo punto di vista. Scoprirai quali fornitori sono i più adatti per i grandi sistemi legacy, quali si concentrano sull’ingegneria pratica e quali aspetti considerare se il tuo progetto riguarda la migrazione al cloud, la modernizzazione della BI, la governance o la creazione di basi di dati per l’IA.

Perché la modernizzazione dei dati è fondamentale per l'intelligenza artificiale e la trasformazione digitale

La parte più difficile di qualsiasi progetto di intelligenza artificiale è spesso rappresentata dai dati su cui si basa. È possibile aggiungere un nuovo strumento di analisi, integrare un assistente di IA o elaborare previsioni, ma se la base di dati è carente, anche gli strumenti migliori avranno difficoltà a produrre risultati affidabili per l’azienda. Grazie alla modernizzazione dei dati, è possibile trasformare i dati legacy sparsi in flussi più ordinati, definizioni condivise, responsabilità chiare e regole di accesso che l’azienda può utilizzare quotidianamente.

Di seguito ho elencato i motivi principali per cui questo aspetto è importante per le aziende.

Dati più puliti per i sistemi di intelligenza artificiale

I progetti di intelligenza artificiale utilizzano dati provenienti da sistemi quali CRM, ERP, gestione dei prodotti, finanza, assistenza e operazioni. Se i dati sono duplicati, obsoleti o etichettati in modo errato, tali problemi si riflettono nei risultati. La modernizzazione aiuta i team a ripulire i dati di origine, a standardizzare le definizioni e ad aggiungere controlli di qualità prima che i dati vengano utilizzati nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale.

Accesso più rapido alle informazioni aziendali

Le configurazioni dei dati tradizionali si basano spesso su elaborazioni notturne, esportazioni manuali e report che arrivano troppo tardi per consentire di prendere decisioni quotidiane. Le piattaforme dati moderne accelerano il flusso dai sistemi di origine agli strumenti di analisi, consentendo ai team di lavorare con dati più aggiornati e di dedicare meno tempo alla correzione dei fogli di calcolo.

Una visione trasversale tra i dipartimenti

I team addetti alle vendite, alla finanza, alle operazioni e ai prodotti utilizzano spesso sistemi e regole diversi per la stessa metrica. La modernizzazione dei dati collega queste fonti e semplifica la gestione delle definizioni condivise. In questo modo, i team si basano sugli stessi dati invece di discutere su versioni diverse.

Una governance e una sicurezza più solide

La modernizzazione aiuta le aziende a definire regole di accesso più efficaci, a tracciare la provenienza dei dati, a chiarirne la titolarità e a documentarne l'utilizzo. Ciò è importante per i settori soggetti a regolamentazione e per qualsiasi azienda che tratti dati relativi a clienti, dati finanziari, dati sui dipendenti o dati operativi.

Risultati migliori nel cloud e nell’analisi dei dati

Un buon piano di modernizzazione tiene conto della provenienza dei dati, del loro flusso, dei titolari e delle modalità di utilizzo da parte dei team dopo la migrazione. Questo approccio trasforma l'aggiornamento di una piattaforma in un vero e proprio miglioramento aziendale, con reportistica più rapida, responsabilità più chiare e una base più solida per l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale.

Hai bisogno di dati più puliti per l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati?

Come abbiamo valutato le aziende presenti in questa classifica

Per questa classifica, mi sono concentrato su cinque aree che indicano se un fornitore è pronto ad affrontare progetti complessi relativi ai dati aziendali.

  • Competenze tecniche e certificazioni. Le partnership con AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake e Databricks sono state importanti perché queste piattaforme sono presenti in molti progetti aziendali relativi ai dati.
  • Strumenti di migrazione e framework riutilizzabili. Le guide operative sulla migrazione, i componenti riutilizzabili e gli strumenti di refactoring hanno illustrato come ciascuna azienda affronti i trasferimenti complessi senza trasformare ogni fase in un’operazione manuale.
  • Adatta alle esigenze dell'architettura dei dati del 2026. Ho verificato le esperienze relative al data mesh, ai formati di tabelle aperte come Apache Iceberg e Delta Lake e alle pipeline sicure di embedding vettoriale.
  • Feedback dei clienti e presenza sul mercato. Le valutazioni pubbliche su piattaforme come Clutch mi hanno aiutato nella selezione. Ho inoltre esaminato i lavori visibili al pubblico relativi alla migrazione dei dati legacy, alle piattaforme dati cloud e ai programmi aziendali di gestione dei dati.
  • Attenzione ai risultati aziendali. Ho assegnato un punteggio più alto alle aziende che hanno saputo integrare il lavoro su piattaforma con le esigenze di rendicontazione, la governance, il controllo dei costi del cloud e gli indicatori chiave di prestazione aziendali.

Confronto tra i migliori fornitori di servizi di modernizzazione dei dati

Prima di esaminare ciascuna azienda nel dettaglio, ecco una breve panoramica delle differenze tra questi fornitori. Li ho confrontati in base al tipo di attività di modernizzazione dei dati in cui eccellono, ai loro principali punti di forza, al settore di riferimento e alle recensioni pubbliche su Clutch.

Azienda
Il migliore per
Competenze chiave
Focus sul settore
Valutazione della frizione
Innowise
Ingegneria aziendale agile e ad alta velocità
Architetture Lakehouse complete, pipeline di migrazione e ingegneria dei dati ottimizzata per l’intelligenza artificiale
Finanza, sanità, logistica, e-commerce
4.9 / 5.0
N-iX
Modernizzazione dei dati aziendali con team di ingegneri nearshore
Modernizzazione dei dati, BI, big data, piattaforme cloud, fondamenti dei dati per il machine learning e l'intelligenza artificiale
Tecnologia, telecomunicazioni, industria manifatturiera, finanza, logistica
4.8 / 5.0
Cognizant
Migrazione automatizzata guidata dall'acceleratore
Migrazioni dei sistemi legacy basate sull'automazione, modernizzazione della BI, gestione del ciclo di vita
Sanità, scienze della vita, Fintech
N/A / nessuna valutazione verificata
EPAM Systems
Progettazione di piattaforme digitali complesse
Cloud: ingegneria nativa, architetture dati multi-cloud, stack di dati open source
Software e tecnologia, media, servizi finanziari
5,0 / 5,0, recensioni limitate
Hexaware
Ottimizzazione Cloud e FinOps
Riorganizzazione del data warehouse, controllo dei costi del cloud, trasferimento automatizzato dei dati
Assicurazioni, viaggi e ospitalità, settore bancario
N/A / non ancora valutato
Slalom
Progettazione di un data stack moderno
Strategia dei dati, consulenza regionale, business intelligence moderna su misura
Tecnologia, scienze della vita, beni di consumo
2,0 / 5,0, recensioni limitate
Entrans Tech
Implementazioni di nicchia native basate sull'intelligenza artificiale
Cloud: infrastruttura SaaS nativa, basi di dati predittivi
Tecnologia per le medie imprese, logistica, startup
Non ancora recensito
PwC
Governance dei dati e conformità
Gestione dei dati anagrafici, tracciabilità, flussi di lavoro relativi alla protezione dei dati
Settore bancario, settore pubblico, servizi pubblici regolamentati
5,0 / 5,0, profilo regionale
Capgemini
Trasformazione del patrimonio di dati industriali
Sviluppo su larga scala basato sull’approccio “API-first”, streaming, riprogettazione delle pipeline
Settore manifatturiero, automobilistico, vendita al dettaglio
3,0 / 5,0, recensioni limitate
Tiger Analytics
Prodotti avanzati basati sui dati, predittivi e compatibili con l'intelligenza artificiale
Fondamenti personalizzati di MLOps, strutture data mesh, indicizzazione semantica
Aziende all’avanguardia nel settore tecnologico, telecomunicazioni, logistica
N/A / non ancora valutato
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Le migliori aziende nel settore della modernizzazione dei dati nel 2026

A seguire, tratterò i migliori fornitori di servizi di modernizzazione delle piattaforme dati più nel dettaglio. Vi spiegherò a quali tipi di progetti si adattano meglio, quali servizi di modernizzazione dei dati offrono e quali sono i loro punti di forza.

Innowise

Innowise

Innowise è una delle Le migliori aziende di servizi IT per la modernizzazione dei dati, con esperienza nei settori dei dati, del cloud, dell’intelligenza artificiale e del software aziendale. Per quanto riguarda la modernizzazione dei dati, i nostri team analizzano i sistemi legacy, pianificano le migrazioni, ricostruiscono le piattaforme dati, modernizzano la BI e preparano i dati per i progetti di intelligenza artificiale.

Lavoriamo con piattaforme di dati cloud, architetture lakehouse, pipeline ETL ed ELT, data warehouse, strumenti di BI e livelli di governance dei dati. I nostri specialisti analizzano i flussi di dati all’interno della vostra azienda, individuano i report obsoleti e stabiliscono quali parti del vostro sistema richiedono un intervento prioritario.

Innowise è la soluzione ideale per le aziende che desiderano un supporto tecnico concreto ma preferiscono mantenere la gestione del progetto all’interno della propria organizzazione. I nostri team possono collaborare con i vostri team interni dedicati ai dati o ai prodotti, occuparsi di attività di modernizzazione specifiche oppure partecipare a progetti più ampi nel campo del cloud e dell’analisi dei dati. La nostra azienda è inoltre un partner ufficiale di AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, in modo che il vostro team possa realizzare progetti di modernizzazione dei dati basati sullo stack cloud che già utilizzate, con meno imprevisti durante la migrazione e il supporto post-lancio.

  • Capacità principali: Migrazione di database legacy, sviluppo di pipeline ETL ed ELT, implementazione di data warehouse e lakehouse, elaborazione dei dati in tempo reale, configurazione della governance dei dati e integrazione della ricerca vettoriale per flussi di lavoro di IA generativa.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Amazon  Redshift, Amazon Athena, Microsoft Azure Synapse, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Databricks, Snowflake, Apache Iceberg e gli strumenti di acquisizione delle modifiche.
  • Punti di forza principali: Eccellenti competenze ingegneristiche, struttura flessibile del team, esperienza nel campo delle piattaforme cloud e di dati, nonché capacità di supportare sia la pianificazione che l'implementazione dei progetti di modernizzazione.
  • Ideale per: Aziende di medie dimensioni e grandi imprese che necessitano di un partner tecnico a lungo termine per la migrazione al cloud, la modernizzazione delle piattaforme dati, la modernizzazione della BI e la creazione di infrastrutture dati predisposte per l’IA.

Sei pronto a rendere la tua infrastruttura dati aziendale a prova di futuro?

N-iX

N-iX

N-iX è un'azienda di ingegneria del software specializzata nella modernizzazione dei dati, con una solida esperienza nei settori della BI, dei big data, del machine learning, dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati. I suoi team aiutano le aziende a passare da sistemi di dati obsoleti a piattaforme cloud, strumenti di analisi e livelli di dati predisposti per l'intelligenza artificiale.

N-iX si occupa di architettura dei dati, migrazione al cloud, analisi dei dati, modernizzazione delle piattaforme e controllo dei costi. Rappresenta una valida opzione per le aziende che desiderano un supporto tecnico in fase di implementazione, ma non vogliono affidare l’intero progetto a una grande società di consulenza.

  • Capacità principali: Modernizzazione delle piattaforme dati, migrazione dei dati legacy, modernizzazione della BI, analisi dei dati, ingegneria dei big data, basi dati per il machine learning e l'intelligenza artificiale e controllo dei costi del cloud.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, data warehouse nel cloud, strumenti di BI e stack di ingegneria del machine learning.
  • Punti di forza principali: Modello di erogazione nearshore, vasta esperienza nel campo del data engineering, forte orientamento all’analisi dei dati e capacità di supportare la modernizzazione, dalla progettazione dell’architettura all’implementazione.
  • Ideale per: Imprese e aziende di medie dimensioni che necessitano di un partner nearshore per piattaforme dati cloud, modernizzazione della BI, ingegneria dei big data e infrastrutture dati predisposte per l’intelligenza artificiale.

Cognizant

Cognizant

Cognizant è un'azienda globale di servizi e consulenza IT con solide competenze nel campo della modernizzazione dei dati. L'azienda utilizza metodi di migrazione strutturati, componenti di piattaforma predefiniti e strumenti per trasferire i sistemi di dati legacy verso moderne infrastrutture cloud o ibride. Cognizant fornisce inoltre il Data and Intelligence Toolkit a supporto della modernizzazione delle piattaforme di dati e di business intelligence.

Per quanto riguarda la modernizzazione dei dati, Cognizant si concentra sulla migrazione dei sistemi legacy, sulla modernizzazione della BI, sulla qualità dei dati, sull’ingegneria delle piattaforme e sulla gestione del ciclo di vita. L’azienda è la scelta ideale per le imprese che necessitano di un piano di migrazione ben definito, in particolare quelle operanti in settori complessi o soggetti a regolamentazione.

  • Capacità principali: Migrazione dei dati storici, modernizzazione della BI, gestione della qualità dei dati, gestione del ciclo di vita dei dati, attività relative alle piattaforme dati cloud e ibride.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, i principali data warehouse cloud, le piattaforme di BI, il metodo di modernizzazione dei dati di Cognizant e il Cognizant Data and Intelligence Toolkit.
  • Punti di forza principali: Metodo di distribuzione strutturato, strumenti di migrazione preconfigurati, esperienza nella gestione dei dati su scala aziendale e ottima compatibilità con gli ambienti di dati soggetti a normative.
  • Ideale per: Grandi imprese che necessitano di un partner affidabile per la migrazione dei dati legacy, la modernizzazione della Business Intelligence e i progetti relativi a piattaforme dati cloud o ibride.

EPAM Systems

EPAM Systems

EPAM Systems è un'azienda globale specializzata in ingegneria del software e consulenza che offre servizi di modernizzazione di piattaforme, applicazioni e dati. I suoi team si occupano di migrazione dei dati nel cloud, analisi dei dati, BI e sviluppo di piattaforme cloud, il che rende EPAM la scelta ideale per le imprese con esigenze complesse in materia di ingegneria e modernizzazione.

Per quanto riguarda la modernizzazione dei dati, EPAM valuta i componenti delle piattaforme dati, definisce l’approccio alla migrazione, ne riduce l’ambito e contribuisce a contenere i costi dell’infrastruttura cloud. L’azienda fornisce inoltre strumenti di migrazione e modernizzazione, come migVisor, a supporto dei progetti di migrazione delle piattaforme dati da sistemi legacy al cloud.

  • Capacità principali: Cloud: migrazione dei dati, modernizzazione della piattaforma dati, BI e analisi dei dati, valutazione della migrazione, pianificazione del passaggio dai sistemi legacy al cloud e controllo dei costi del cloud.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Piattaforme dati Cloud, strumenti di BI, piattaforme di analisi dei dati, Google Cloud, AWS e strumenti di automazione come migVisor.
  • Punti di forza principali: Solida formazione in ingegneria del software, esperienza in programmi di modernizzazione complessi, strumenti per la migrazione al cloud e vasta competenza in materia di dati e analisi.
  • Ideale per: Aziende che necessitano di un partner per la modernizzazione dei dati dotato di solide competenze ingegneristiche, in particolare quando le attività relative ai dati sono legate alla modernizzazione di applicazioni, piattaforme o cloud.

Hexaware

Hexaware

Hexaware è una delle aziende leader nel settore della modernizzazione dei dati aziendali, in particolare per quanto riguarda progetti di migrazione dei sistemi legacy, aggiornamenti delle piattaforme dati e gestione dei costi del cloud. L'azienda offre servizi di modernizzazione e migrazione dei dati, oltre ad Amaze for Data and AI, una piattaforma incentrata sulla modernizzazione del patrimonio di dati, sulle trasformazioni complesse e sulle pipeline di dati per l'intelligenza artificiale.

Hexaware rappresenta una valida opzione per le aziende alla ricerca di un processo di migrazione strutturato, strumenti riutilizzabili, aggiornamenti del data warehouse e servizi gestiti continui dopo la modernizzazione. I suoi servizi risultano utili quando un programma di gestione dei dati deve conciliare i cambiamenti di piattaforma, garantire il corretto funzionamento dei report e gestire i costi del cloud.

  • Capacità principali: Modernizzazione e migrazione dei dati, rifattorizzazione del data warehouse, migrazione dei dati legacy, attività relative alla qualità dei dati, servizi gestiti per i dati e controllo dei costi del cloud.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Servizi dati AWS, principali piattaforme di data warehouse nel cloud, Microsoft Fabric, Snowflake, strumenti di migrazione ETL e Hexaware Amaze for Data and AI.
  • Punti di forza principali: Un approccio strutturato alla migrazione, strumenti di modernizzazione riutilizzabili, attenzione al controllo dei costi del cloud e supporto alle operazioni sui dati successive alla migrazione.
  • Il migliore per: Aziende che hanno bisogno di modernizzare le piattaforme dati legacy, tenendo conto dei costi, della continuità della reportistica e del supporto gestito.

Slalom

Slalom

Slalom è una società di consulenza aziendale e tecnologica fortemente specializzata in dati, analisi, intelligenza artificiale e servizi cloud. Quando si tratta di modernizzazione dei dati, Slalom si distingue per la sua capacità di integrare le piattaforme con i modelli operativi, l’alfabetizzazione dei dati, la reportistica e l’adozione da parte dei team. Ciò rende Slalom una scelta ottimale quando la modernizzazione richiede sia modifiche all’architettura tecnica sia cambiamenti nel modo in cui i team utilizzano i dati.

Slalom collabora con le principali piattaforme di dati e cloud quali Snowflake, Databricks, AWS e Tableau. Secondo quanto riportato nella sua pagina dedicata a Snowflake, l’azienda ha portato a termine oltre 2.700 progetti Snowflake e conta più di 650 professionisti certificati Snowflake. Anche Databricks mette in evidenza una soluzione di Slalom per la migrazione dei data warehouse.

  • Capacità principali: Strategia dei dati, progettazione di modelli operativi, consulenza sullo stack di dati moderno, progettazione della BI, modernizzazione dell'analisi dei dati e supporto al cambiamento per i team che si occupano di dati.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Snowflake, Databricks, AWS, Tableau, Salesforce e le principali piattaforme di dati cloud.
  • Punti di forza principali: Modello di consulenza locale, solida esperienza nell'implementazione di Snowflake, attenzione alla cultura dei dati ed esperienza nel collegare le scelte architetturali ai casi d'uso aziendali.
  • Ideale per: Organizzazioni che necessitano di assistenza per definire la roadmap dei dati, scegliere lo stack di piattaforme più adatto e migliorare il modo in cui i team utilizzano i dati a livello interfunzionale.

Entrans Tech

Entrans Tech

Entrans Tech è una delle i principali fornitori di servizi di modernizzazione dei dati, che offre servizi nei settori del cloud, del data engineering, dell’analisi dei dati e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Le sue attività nel campo dei dati comprendono data lake e data warehouse moderni, pipeline ETL/ELT, dashboard di BI, gestione dei dati master e governance. Ciò rende Entrans Tech la scelta ideale per le aziende di medie dimensioni e i team SaaS che necessitano di un partner ingegneristico specializzato per lo sviluppo di piattaforme dati, l’analisi dei dati e la preparazione dei dati finalizzata all’intelligenza artificiale.

  • Capacità principali: Data lake e data warehouse, pipeline ETL/ELT, dashboard di BI, gestione dei dati master, governance e modernizzazione nel cloud.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Spark, EMR, Databricks e strumenti moderni di BI.
  • Punti di forza principali: Servizi specializzati di data engineering, esperienza nel cloud e nell’analisi dei dati, nonché una soluzione pratica per i team di prodotto delle medie imprese.
  • Ideale per: Piattaforme SaaS, aziende di logistica, startup e imprese di medie dimensioni che necessitano di un supporto mirato in materia di piattaforme dati cloud, analisi dei dati e attività legate all’intelligenza artificiale.

PwC

PwC

PwC è una società di consulenza globale spesso coinvolta in progetti relativi ai dati in cui il rischio, l’audit e i requisiti normativi influenzano ogni decisione. È la scelta ideale quando le piattaforme di dati nel cloud, i programmi di gestione dei dati aziendali (MDM) o gli aggiornamenti della reportistica richiedono un allineamento tra i team IT, di sicurezza, di conformità, finanziari, legali e aziendali. Per i CIO e i responsabili dei dati, PwC può rappresentare una valida opzione quando la modernizzazione richiede una roadmap chiara, un'attenta gestione delle parti interessate e uno stretto controllo sui dati sensibili.

  • Capacità principali: Modernizzazione dei dati, gestione dei dati di riferimento, governance dei dati, tracciabilità dei dati, gestione dei metadati, piattaforme dati nel cloud e strategia aziendale sui dati.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake, Microsoft Fabric, ambienti dati SAP e piattaforme di analisi aziendali.
  • Punti di forza principali: Solida esperienza nel campo della governance e della consulenza sui rischi, esperienza nei settori regolamentati e capacità di integrare il lavoro sulle piattaforme con la titolarità dei dati, le tracce di audit e i controlli aziendali.
  • Ideale per: Banche, compagnie assicurative, enti pubblici, aziende di servizi pubblici e grandi imprese che necessitano di una modernizzazione della piattaforma dati che includa la governance e la gestione dei rischi.

Capgemini

Capgemini

Capgemini è un'azienda globale specializzata in tecnologia e consulenza per grandi progetti di modernizzazione dei dati. È la soluzione ideale per le organizzazioni che hanno bisogno di aggiornare contemporaneamente i sistemi legacy, la BI, le piattaforme cloud, l'analisi dei dati e i processi aziendali. Capgemini offre supporto di consulenza e ingegneristico, aspetti fondamentali quando il progetto coinvolge diversi reparti e le operazioni quotidiane devono continuare a funzionare senza interruzioni durante la transizione.

Per questo motivo, Capgemini rappresenta una valida opzione per i produttori che intendono aggiornare i dati operativi, per i rivenditori che desiderano integrare i sistemi relativi alla clientela e alla catena di approvvigionamento e per le aziende del settore automobilistico che intendono trasferire le analisi sul cloud. Nel 2024, Capgemini è stata nominata “Leader” nell’IDC MarketScape: Worldwide Data Modernization Services Vendor Assessment.

  • Capacità principali: Modernizzazione dell'infrastruttura dei dati, modernizzazione della BI, migrazione dei dati nel cloud, analisi dei dati, gestione dei dati e aggiornamenti delle piattaforme.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Le principali piattaforme cloud, strumenti di analisi aziendale, piattaforme di BI, ingegneria dei dati e programmi di modernizzazione dei big data.
  • Punti di forza principali: Esperienza nella fornitura di soluzioni aziendali, un'ampia gamma di servizi relativi ai dati e all'intelligenza artificiale, nonché la capacità di integrare le attività della piattaforma con i processi aziendali.
  • Ideale per: Aziende dei settori manifatturiero, automobilistico, della vendita al dettaglio e grandi imprese che necessitano di una modernizzazione dei dati in linea con la BI, l’analisi dei dati, la migrazione al cloud e un più ampio processo di trasformazione aziendale.

Tiger Analytics

Tiger Analytics

Tiger Analytics è una società di consulenza specializzata in dati e intelligenza artificiale che affianca le aziende nei programmi di trasformazione, nelle catene del valore, nei modelli operativi, nelle piattaforme e nelle partnership con i principali fornitori di servizi cloud. L'azienda conta oltre 5.000 tecnici e consulenti che operano dalle sedi negli Stati Uniti, in India, in Canada, in Messico, nel Regno Unito, in Spagna, a Singapore e in Australia.

  • Capacità principali: Strategia dei dati, progettazione dell'infrastruttura di dati, DataOps, attività relative al lakehouse, prodotti basati sui dati, MLOps, modernizzazione dell'analisi dei dati e ingegneria dei dati legata all'intelligenza artificiale.
  • Competenze tecnologiche e nel settore del cloud: Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud, Microsoft, Apache Iceberg, architetture lakehouse e piattaforme dati cloud.
  • Punti di forza principali: Forte orientamento verso l’analisi dei dati e i casi d’uso dell’intelligenza artificiale, esperienza con prodotti basati sui dati, pubblicazioni sui modelli “lakehouse” e “data mesh”, nonché una spiccata attitudine alla gestione di flussi di lavoro complessi nel campo della scienza dei dati.
  • Ideale per: Aziende all’avanguardia nel settore tecnologico, operatori di telecomunicazioni, rivenditori, compagnie assicurative e imprese di logistica che necessitano di analisi avanzate e di attività relative all’intelligenza artificiale basate su una moderna infrastruttura di dati.

Segnali che indicano che la tua azienda ha bisogno di modernizzare la gestione dei dati

Prima di scegliere tra i Le migliori aziende specializzate in servizi di modernizzazione dei dati IT, vale la pena porsi una domanda più semplice: il vero problema è forse la configurazione dei dati? Report lenti, integrazioni mal funzionanti e progetti pilota di IA che richiedono una preparazione manuale dei dati possono sembrare problemi distinti. Ma spesso rimandano alla stessa causa: i dati non circolano, non si collegano né supportano le decisioni nel modo in cui l’azienda ne ha bisogno.

Ecco gli aspetti che valuterei prima di affidarmi a un’azienda specializzata nella modernizzazione dei dati.

Le relazioni richiedono più tempo delle decisioni

Un rapporto settimanale o mensile può comunque essere accurato. Il problema sorge quando gli analisti impiegano giorni a esportare file, controllare formule e spiegare perché i numeri sono cambiati. Quando il rapporto viene finalmente presentato, la decisione è già stata presa.

I team utilizzano lo stesso indicatore in modi diversi

I reparti Finanza, Vendite e Operazioni possono tutti parlare di fatturato, tasso di abbandono, livelli delle scorte o attività dei clienti. Se ogni team calcola la stessa metrica in modo diverso, il problema è solitamente più profondo. Forse le definizioni non sono chiare, le fonti non coincidono o nessuno si assume chiaramente la responsabilità di quella metrica.

Ogni nuova fonte aggiunge un’altra soluzione alternativa

Un nuovo campo nel CRM, un evento relativo a un prodotto, un sistema di magazzino o uno strumento di marketing non dovrebbero trasformarsi ogni volta in un mini-progetto di integrazione. Quando i team continuano a scrivere script, esportare file o verificare i dati manualmente, la configurazione dei dati non è più adeguata alle esigenze aziendali.

Il supporto alle versioni precedenti continua a pesare sul bilancio

I database obsoleti, gli strumenti di reporting e gli script delle pipeline dipendono spesso da persone che ricordano come funziona il vecchio stack. Con il passare del tempo, una parte sempre maggiore del budget viene destinata al mantenimento di processi lenti, mentre le attività di analisi e di intelligenza artificiale restano in secondo piano.

La governance dipende dalla memoria delle persone

Se ogni richiesta di accesso inizia con domande del tipo “chi è il proprietario di questo set di dati” o “da dove proviene un determinato dato”, significa che la titolarità e la natura del set di dati non sono sufficientemente chiare. Ciò comporta dei rischi in occasione di audit, controlli sulla privacy e valutazioni dei fornitori.

Il lavoro dell'IA si ferma alla preparazione dei dati

Un pilota basato sull'intelligenza artificiale può sembrare promettente finché il team non inizia a raccogliere dati. I dati risiedono in sistemi diversi, le etichette non corrispondono, l'accesso richiede settimane e metà del lavoro finisce per essere dedicato alla pulizia dei dati. A questo punto, il livello dei dati diventa l'ostacolo che impedisce l'avvio del lavoro sul modello.

La crescita mette a dura prova la piattaforma

Una struttura dei dati che funziona per un’azienda di piccole dimensioni può iniziare a mostrare segni di cedimento quando il volume delle transazioni aumenta, si aprono nuovi mercati o più team hanno bisogno degli stessi dati. La generazione dei report rallenta, le pipeline si interrompono più spesso e ogni nuova iniziativa aggiunge carico a una piattaforma progettata per una fase diversa dello sviluppo aziendale.

Basi di dati più solide per l'intelligenza artificiale

Le tendenze che influenzeranno la scelta dei partner tecnologici nel 2026

Scegliere oggi un partner per la modernizzazione dei dati significa guardare oltre la semplice migrazione al cloud. È importante verificare se un fornitore sia in grado di preparare il livello dei dati per l’intelligenza artificiale, consentire una reportistica più rapida, supportare la governance e migliorare il controllo sui costi del cloud.

Questi sono gli aspetti che consiglio di verificare prima di inserire un fornitore nella lista dei candidati.

Piattaforme dati predisposte per l'intelligenza artificiale

Il lavoro nell’ambito dell’IA spesso mette in luce, in primo luogo, i punti deboli del livello dei dati. I dati di origine risiedono in sistemi diversi, seguono regole diverse o non hanno una chiara attribuzione di responsabilità. I fornitori dovrebbero spiegare il loro approccio alla pulizia dei dati, alle autorizzazioni, alla tracciabilità e ai modelli di IA come RAG, la ricerca semantica e la ricerca vettoriale. Se una presentazione tralascia il livello dei dati, consideratelo un segnale d’allarme.

Architettura delle case sul lago

L'architettura "lakehouse" è ormai una scelta diffusa tra le aziende che gestiscono diversi tipi di dati su un'unica piattaforma. Contribuisce a ridurre la necessità di copiare i dati tra data warehouse, data lake e strumenti di analisi. Quando parlo con i fornitori, cerco innanzitutto chi abbia esperienza pratica con Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg e Delta Lake.

Data mesh e data fabric

Il data mesh e il data fabric assumono importanza quando un team centrale dedicato ai dati non riesce a stare al passo con le richieste provenienti dai vari reparti. In questo contesto, il modello operativo riveste un’importanza fondamentale: la titolarità dei set di dati, gli standard condivisi, la gestione dei metadati, le regole di accesso e i prodotti di dati riutilizzabili tra i vari team.

Analisi in tempo reale

Alcune decisioni perdono di valore quando i dati arrivano il giorno successivo. I controlli antifrode, gli aggiornamenti delle scorte, il monitoraggio logistico, il comportamento dei clienti e le operazioni operative richiedono spesso dati più aggiornati. Un fornitore dovrebbe spiegare in quali casi lo streaming giustifica il costo e in quali invece è sufficiente l’elaborazione in batch.

Controllo dei costi Cloud

La migrazione a Cloud modifica le modalità di fatturazione delle operazioni sui dati. Lo storage, la potenza di calcolo, le pipeline duplicate, i carichi di lavoro inattivi e le query complesse possono tutti far lievitare i costi dopo il lancio. Cercherei un fornitore che integri fin dall’inizio i costi nella pianificazione dell’architettura e che analizzi l’utilizzo una volta che la nuova piattaforma sia operativa, soprattutto quando la governance fa parte del flusso di lavoro.

Governance all'interno del flusso di dati

La governance deve essere parte integrante del lavoro quotidiano sui dati. Le regole di accesso, i controlli di qualità, la tracciabilità, i cataloghi e le tracce di audit devono accompagnare i dati durante la loro creazione, modifica, spostamento e utilizzo. Per i team soggetti a normative che preparano i dati per l’IA, è fondamentale integrare la governance nei flussi di lavoro quotidiani e nelle regole di responsabilità.

"Una classifica è un buon punto di partenza, ma la vostra decisione finale dovrebbe basarsi sul lavoro effettivo richiesto dal progetto. La rendicontazione regolamentata, la migrazione al cloud, la modernizzazione della BI e la preparazione dei dati per l’IA comportano ciascuna i propri rischi. Scegliete un partner che sappia individuare i punti critici e come affrontarli."

Direttore tecnologico

Perché scegliere Innowise per la modernizzazione dei dati

Verifica prima della migrazione

Prima di pianificare il trasferimento, analizziamo la vostra attuale piattaforma dati, i flussi di dati, i report e i rischi legati alla migrazione. Questo ci permette di distinguere ciò che deve essere ricostruito da ciò che può essere mantenuto e migliorato.

Basi di dati per l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati

I nostri team si occupano di modellazione dei dati, qualità dei dati, governance, pipeline ETL, data lake e data warehouse, affinché la vostra piattaforma possa supportare casi d'uso relativi alla BI, all'analisi avanzata e all'intelligenza artificiale.

Competenze relative alla piattaforma Cloud

In qualità di partner ufficiali di AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, sappiamo come realizzare piattaforme dati basate sui loro servizi. Lavoriamo inoltre con Databricks, Snowflake e configurazioni ibride.

Governance integrata nel progetto

La modernizzazione dei dati comporta anche la definizione di regole relative alla titolarità, all'accesso, alla qualità e alla tracciabilità. Integriamo questi controlli nella piattaforma dati, in modo che i team possano fare affidamento sui dati che utilizzano quotidianamente.

Configurazione flessibile delle modalità di consegna

Innowise può occuparsi di un progetto di modernizzazione completo oppure affiancare il vostro team interno dedicato ai dati per un flusso di lavoro separato. Sarete sempre coinvolti nelle decisioni relative all'architettura, alle priorità e allo stato di avanzamento del progetto.

Assistenza post-migrazione

Dopo il lancio, vi aiutiamo a ottimizzare le pipeline, ad aggiornare i flussi di lavoro di BI, a verificare l'utilizzo del cloud e a soddisfare le nuove esigenze in materia di analisi dei dati o intelligenza artificiale man mano che la vostra piattaforma dati cresce.

Conclusione

Non sceglierei un partner per la modernizzazione dei dati solo perché offre il maggior numero di servizi. È meglio partire dalla definizione del problema aziendale: dati di reporting inaffidabili, team che utilizzano cifre diverse o una logica dei dati obsoleta che ostacola i progetti legati al cloud o all’intelligenza artificiale.

Se avete un programma di ampia portata con rigidi requisiti di governance o conformità, aziende come PwC o Capgemini potrebbero rappresentare una scelta più indicata. Sono la soluzione ideale quando la modernizzazione coinvolge diverse unità aziendali e richiede un ampio supporto di consulenza. Per attività fortemente incentrate sull’ingegneria, quali la migrazione al cloud, lo sviluppo di lakehouse, gli aggiornamenti della BI o le pipeline pronte per l’IA, un partner pratico come Innowise potrebbe apportare un valore aggiunto maggiore.

Non sei ancora sicuro di quale opzione sia più adatta al tuo progetto? Innowise può analizzare la tua attuale configurazione dei dati, i flussi di reporting, le lacune nella governance e i piani relativi al cloud o all’intelligenza artificiale, aiutandoti a decidere da dove iniziare.

FAQ

Un'azienda specializzata nella modernizzazione dei dati è una società di consulenza tecnologica o un fornitore di servizi che aiuta le imprese ad aggiornare i sistemi di dati legacy, le pipeline e gli ambienti di archiviazione. Queste aziende trasferiscono i dati da strumenti isolati e infrastrutture obsolete a piattaforme moderne che supportano la reportistica, l'analisi dei dati, la governance e i casi d'uso dell'intelligenza artificiale.

La migrazione dei dati è il processo che consiste nel trasferire in modo sicuro i dati da un sistema o da un ambiente di archiviazione a un altro, spesso apportando modifiche minime alla struttura o all'utilizzo. Al contrario, la modernizzazione dei dati è una strategia globale che ridefinisce le modalità di archiviazione, interconnessione, gestione e accesso ai dati in tutta l'azienda.

Un'azienda potrebbe aver bisogno di servizi di modernizzazione dei dati quando la generazione dei report richiede troppo tempo, i team utilizzano dati contrastanti o i dati sono frammentati tra i vari reparti. Altri segnali includono pipeline instabili, costi di manutenzione in aumento, scarsa qualità dei dati e supporto limitato per i progetti di analisi o di intelligenza artificiale.

I principali fornitori di soluzioni per la modernizzazione dei dati combinano competenze in materia di pianificazione, ingegneria, cloud e governance rigorosa. Esaminano i sistemi legacy, progettano la nuova architettura, ricostruiscono le pipeline di dati, migliorano la qualità dei dati, definiscono le regole di accesso e aiutano i team a gestire i costi del cloud dopo la migrazione.

Sì, la modernizzazione dei dati può migliorare la governance dei dati e la conformità quando la governance è integrata nel progetto sin dall’inizio. Sostituisce le configurazioni legacy frammentate con piattaforme di dati governate e supporta i controlli di accesso, la tracciabilità, gli audit trail, la classificazione e la gestione dei dati basata su policy per normative quali il GDPR e l’HIPAA, ove applicabili.

Una migrazione mirata o un aggiornamento della pipeline richiede solitamente da alcune settimane a qualche mese. I progetti di modernizzazione di più ampia portata richiedono tempi più lunghi e vengono realizzati in fasi, in modo che i team possano beneficiare dei miglioramenti prima che tutto sia completato. La tempistica esatta dipende da fattori quali la complessità dei sistemi, la quantità di dati disponibili, il numero di fonti da collegare, le esigenze di integrazione, le norme di conformità e la piattaforma di destinazione.

I costi della modernizzazione dei dati dipendono dall'architettura attuale, dal volume dei dati, dal numero di sistemi, dalla complessità della pipeline, dalla piattaforma cloud, dalle esigenze di sicurezza e dal livello di debito tecnico preesistente. Il modo migliore per stimare il budget è partire da una valutazione che delinei il panorama attuale dei dati, l'architettura di destinazione, l'ambito della migrazione e le misure di controllo dei costi.

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Responsabile Big Data

Philip costruisce infrastrutture di dati che forniscono chiarezza. Si concentra sul “perché” dei dati, progettando sistemi che elaborano grandi volumi di dati e li trasformano in informazioni utili, assicurando al contempo che la visione tecnica rimanga nitida e mirata.

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    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.

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    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.

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

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

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