Servizi DataOps

Trasformate i vostri dati in una risorsa potente che guida le decisioni informate e si adatta ai vostri requisiti in evoluzione con i nostri servizi DataOps.

20+

Progetti DataOps

Trasformate i vostri dati in una risorsa potente che guida le decisioni informate e si adatta ai vostri requisiti in evoluzione con i nostri servizi DataOps.

20+

Progetti DataOps

Perché le aziende potrebbero aver bisogno di servizi di consulenza DataOps

Processi di ingegneria dei dati inefficienti

Eccessivo lavoro manuale nelle operazioni sui dati

Qualità dei dati incoerente

Sfide per la sicurezza dei dati e la conformità

Lenta adattabilità alle mutevoli esigenze aziendali

I colli di bottiglia dell'ingegneria dei dati

Processi di ingegneria dei dati inefficienti

Il team di Innowise implementa pipeline di dati automatizzate con strumenti di orchestrazione come Apache Airflow e Apache NiFi per consentire un caricamento coerente dei dati nei sistemi di destinazione provenienti da fonti diverse.

Eccessivo lavoro manuale nelle operazioni sui dati

Grazie all'automazione delle attività ripetitive e all'uso di script e sistemi di gestione dei flussi di lavoro, riduciamo l'impegno manuale, consentendo ai team di concentrarsi su attività più strategiche.

Qualità dei dati incoerente

Progettiamo framework che automatizzano i controlli di convalida nel processo di qualità dei dati, che mantengono l'accuratezza, la coerenza e la completezza a tutti i livelli della pipeline dei dati.

Sfide per la sicurezza dei dati e la conformità

I nostri esperti proteggono i dati sensibili con la crittografia, applicano controlli di accesso rigorosi e conducono verifiche periodiche, il tutto per evitare accessi non autorizzati e garantire il rispetto delle normative.

Lenta adattabilità alle mutevoli esigenze aziendali

Per far fronte alla lentezza delle risposte ai cambiamenti delle esigenze aziendali, progettiamo architetture di dati flessibili utilizzando soluzioni basate su cloud come AWS o Azure, che consentono una rapida scalabilità e facili modifiche.

I colli di bottiglia dell'ingegneria dei dati

Il nostro approccio comprende la creazione di solidi sistemi di monitoraggio per tenere traccia delle prestazioni, la formazione e l'attuazione di pratiche di miglioramento continuo attraverso valutazioni regolari.

Processi di ingegneria dei dati inefficienti

Eccessivo lavoro manuale nelle operazioni sui dati

Qualità dei dati incoerente

Sfide per la sicurezza dei dati e la conformità

Lenta adattabilità alle mutevoli esigenze aziendali

I colli di bottiglia dell'ingegneria dei dati

Ottenete servizi DataOps completi

I nostri servizi DataOps si concentrano sulla creazione di ambienti di dati efficienti, scalabili e sicuri, consentendo alle aziende di prendere decisioni in tempo reale.

Automazione della pipeline di dati

Automatizziamo i flussi di lavoro dei dati per ridurre al minimo gli interventi manuali e accelerare la fornitura di informazioni preziose.

Integrazione dei dati

I nostri ingegneri DataOps applicano tecniche di pulizia, trasformazione e sincronizzazione per garantire la coerenza dei dati su più fonti.

Gestione della qualità dei dati

Nel fornire servizi DataOps, il nostro team implementa strategicamente controlli e convalide per mantenere l'accuratezza e l'affidabilità dei dati.

Governance dei dati

Gestiamo la governance dei dati definendo politiche chiare, gestendo i metadati, fornendo il controllo degli accessi e mantenendo la qualità dei dati.

Sicurezza e conformità dei dati

Innowise garantisce l'aderenza agli standard di settore come GDPR, HIPAA e altri, gestendo il trattamento dei dati per prevenire le violazioni e garantire la conformità legale.

Strategia e consulenza DataOps

I nostri esperti di consulenza creano strategie personalizzate allineate per migliorare l'accuratezza dei dati, semplificare i processi e accelerare il time-to-insight.

Sfruttate al massimo i vostri dati con Innowise! Siamo pronti a rendere i vostri dati più affidabili e accessibili per l'analisi.

Settori che aiutiamo

Finanza e banche
Assistenza sanitaria
Commercio al dettaglio e commercio elettronico
Telecomunicazioni
Produzione e catena di approvvigionamento
Energia e servizi pubblici
Automotive
Assicurazione
Trasporto e logistica

Finanza e banche

DataOps supporta le banche e gli istituti finanziari nel mantenimento della conformità ai requisiti normativi, fornendo tracce di dati automatizzate e verificabili.

Miglioramento del reporting finanziario e dei processi decisionali
Boosted rilevamento frodi
Conformità semplificata alle normative finanziarie

Assistenza sanitaria

La gestione dei dati sensibili dei pazienti in vari sistemi, la conformità alle normative e l'utilizzo di analisi in tempo reale per migliorare la cura dei pazienti evidenziano la necessità di strategie DataOps affidabili.

Monitoraggio del paziente in tempo reale
Conformità e sicurezza dei dati automatizzate
Una visione olistica e aggiornata della salute di ciascun paziente

Commercio al dettaglio e commercio elettronico

DataOps svolge un ruolo fondamentale nell'automatizzare l'integrazione dei dati su più canali, compresi i negozi online, i sistemi POS e i punti di contatto con i clienti.

Coinvolgimento personalizzato dei clienti
Strategie di marketing più mirate
Previsione ottimizzata delle scorte

Commercio al dettaglio e commercio elettronico

Telecomunicazioni

Grazie alla raccolta e all'elaborazione automatizzata dei dati provenienti dai diversi elementi della rete, le aziende di telecomunicazioni possono individuare e risolvere tempestivamente i problemi di prestazioni.

Monitoraggio e ottimizzazione in tempo reale delle prestazioni della rete
Offerte di servizi più personalizzate e reattive
Distribuzione più rapida di nuovi servizi e aggiornamenti di rete

Produzione e catena di approvvigionamento

Automatizzando i flussi di lavoro dei dati, i DataOps ben realizzati consentono alle aziende del settore manifatturiero e della supply chain di analizzare efficacemente i dati di produzione e di inventario.

Miglioramento dei programmi di produzione e riduzione dei tempi di inattività
Maggiore visibilità e reattività della supply chain
Distribuzione ottimizzata e riduzione degli sprechi di consumo

Produzione e catena di approvvigionamento

Energia e servizi pubblici

Le pipeline di dati automatizzate consentono alle organizzazioni del settore energetico e delle utility di ottimizzare l'allocazione delle risorse e la manutenzione predittiva.

Miglioramento dell'allocazione delle risorse e del monitoraggio dei consumi
Risposta più rapida alle interruzioni e alle esigenze di manutenzione
Reporting accurato e tempestivo grazie alla reportistica di conformità automatizzata

Automotive

Nel settore automobilistico, DataOps automatizza il flusso di dati del veicolo per consentire la diagnostica in tempo reale, aiutando i produttori a identificare e risolvere rapidamente i problemi di prestazioni.

Diagnostica e monitoraggio delle prestazioni in tempo reale
Riduzione dei guasti e maggiore affidabilità
Migliori informazioni sui clienti

Assicurazione

I nostri servizi DataOps possono automatizzare i flussi di lavoro dei dati, consentendo agli assicuratori di elaborare le richieste di risarcimento in modo più efficiente e di valutare il rischio con maggiore precisione.

Modelli di rischio aggiornati per decisioni di sottoscrizione più rapide
Elaborazione più rapida dei dati relativi ai sinistri
Servizi personalizzati per i clienti

Trasporto e logistica

DataOps aiuta a integrare i dati delle società di spedizione, dei magazzini e dei sistemi di gestione delle flotte, fornendo visibilità in tempo reale sul movimento delle merci.

Maggiore precisione nelle consegne e riduzione dei tempi di transito
Riduzione dei ritardi e della cattiva gestione
Maggiore trasparenza della catena di fornitura

Casi di studio

Il nostro approccio ai servizi DataOps

Nel fornire i DataOps come servizio, adottiamo un approccio collaborativo, il che significa che siamo sempre aperti alle discussioni e pronti a creare soluzioni per ogni richiesta che si adattino al meglio agli obiettivi attuali e strategici del cliente.

Schema dettagliato del progetto

Iniziamo con una chiara definizione del progetto per assicurarci che tutte le parti interessate siano allineate, evitando lo scope creep.

Stima precisa dei costi

Attraverso una rigorosa valutazione dei rischi e un'analisi realistica dei costi, Innowise garantisce la trasparenza finanziaria fin dall'inizio.

Approccio collaborativo

I nostri esperti costruiscono un ambiente in cui la partnership efficace e il rispetto reciproco per ogni partecipante sono le pietre miliari.

Qualità assicurazione

Il controllo della qualità è fondamentale in ogni fase del processo, consentendoci di identificare e risolvere tempestivamente i problemi.

Solida sicurezza dei dati

Utilizziamo la crittografia, i controlli per l'accesso e il monitoraggio continuo, che consentono di salvaguardare le informazioni sensibili.

Elevata scalabilità

Il nostro approccio garantisce che, con l'evolversi delle vostre esigenze di dati, i nostri sistemi possano espandersi e adattarsi di conseguenza.

Scegliere Innowise come società di consulenza DataOps

Innowise si avvale solo dei migliori 3% ingegneri software, in modo che possiate lavorare con persone che eccellono nel loro campo. Miglioriamo continuamente ciò che sappiamo e, con oltre 17 anni di esperienza, la nostra competenza cresce con ogni progetto che intraprendiamo. Cresciamo e prosperiamo insieme!

Pilip Tsikhanovich Responsabile del dipartimento Big Data di Innowise

"I nostri servizi DataOps sono onnicomprensivi. Automatizziamo, monitoriamo e ottimizziamo lo scaling delle vostre pipeline di dati per garantire che, indipendentemente dalla complessità della vostra infrastruttura, i dati in uscita siano sempre veloci e coerenti. Grazie a strumenti moderni e best practice, il nostro team elimina i colli di bottiglia per un'integrazione, una gestione e una distribuzione dei dati senza problemi."

Il nostro processo DataOps

Pianificazione

I team di business, prodotto e ingegneria si riuniscono per definire metriche e standard per la qualità e la disponibilità dei dati.

Edificio

In questa fase i data engineer e i data scientist creano prodotti di dati e modelli di apprendimento automatico che in seguito alimenteranno le applicazioni.

Integrare

È la fase del processo in cui il codice e i dati prodotti vengono integrati nello stack tecnologico complessivo di un'organizzazione.

Test

I test possono includere test di integrità dei dati, test di completezza e verifica della conformità dei dati alle regole aziendali.

Rilascio e distribuzione

Questa fase implica la pianificazione del rilascio, la conduzione di test approfonditi e l'impiego di pratiche CI/CD per automatizzare il processo.

Funzionamento e monitoraggio

Le pipeline di dati funzionano continuamente, quindi utilizziamo controlli statistici dei processi per monitorare le anomalie e affrontarle tempestivamente.

Pianificazione

I team di business, prodotto e ingegneria si riuniscono per definire metriche e standard per la qualità e la disponibilità dei dati.

Edificio

In questa fase i data engineer e i data scientist creano prodotti di dati e modelli di apprendimento automatico che in seguito alimenteranno le applicazioni.

Integrare

È la fase del processo in cui il codice e i dati prodotti vengono integrati nello stack tecnologico complessivo di un'organizzazione.

Test

I test possono includere test di integrità dei dati, test di completezza e verifica della conformità dei dati alle regole aziendali.

Rilascio e distribuzione

Questa fase implica la pianificazione del rilascio, la conduzione di test approfonditi e l'impiego di pratiche CI/CD per automatizzare il processo.

Funzionamento e monitoraggio

Le pipeline di dati funzionano continuamente, quindi utilizziamo controlli statistici dei processi per monitorare le anomalie e affrontarle tempestivamente.

Pianificazione

I team di business, prodotto e ingegneria si riuniscono per definire metriche e standard per la qualità e la disponibilità dei dati.

Edificio

In questa fase i data engineer e i data scientist creano prodotti di dati e modelli di apprendimento automatico che in seguito alimenteranno le applicazioni.

Integrare

È la fase del processo in cui il codice e i dati prodotti vengono integrati nello stack tecnologico complessivo di un'organizzazione.

Test

I test possono includere test di integrità dei dati, test di completezza e verifica della conformità dei dati alle regole aziendali.

Rilascio e distribuzione

Questa fase implica la pianificazione del rilascio, la conduzione di test approfonditi e l'impiego di pratiche CI/CD per automatizzare il processo.

Funzionamento e monitoraggio

Le pipeline di dati funzionano continuamente, quindi utilizziamo controlli statistici dei processi per monitorare le anomalie e affrontarle tempestivamente.

Volete trasformare i vostri processi di dati? Il nostro team DataOps può aiutarvi a ottenere una migliore qualità dei dati, una consegna più rapida dei dati, una migliore collaborazione tra i team e altri vantaggi misurabili.

17+

anni di esperienza

uffici in tutto il mondo

1800+

esperti certificati

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1800+

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93%

clienti ricorrenti

17+

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Le principali tecnologie DataOps con cui lavoriamo

Apache Airflow
Luigi
Prefect

Kubeflow Pipelines
Dagster

Apache Nifi
Talend
Fivetran

Stitch
Informatica PowerCenter
Apache Kafka

Great Expectations
Deequ
Talend Data Quality

Ataccama
Datafold

Collibra
Alation
Informatica Axon

Apache Atlas
Microsoft Purview

Apache Kafka
Debezium
Google Cloud Dataflow

Apache Flink
Confluent

AWS KMS
Apache Ranger
Snowflake Security Features
Databricks Data Governance

Okta
OneTrust
BigID
HashiCorp Vault

DataKitchen
Unravel
StreamSets

Cognizant
Wipro
Servizi di consulenza Tata
(TCS)

Riconosciuto tra i migliori,
dai migliori

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Scegliete il vostro modello di prezzo

Prezzo fisso

Questa opzione significa che il prezzo viene concordato e calcolato in base al tempo e all'impegno previsti. Si paga un importo fisso per un ambito di lavoro definito, ottenendo così una certa prevedibilità. Tuttavia, offre una flessibilità limitata per le modifiche nel corso del progetto.

Tempo e materiale

Questa opzione prevede il pagamento delle ore effettive di lavoro del nostro team. Il costo varia in base al tempo impiegato e agli specialisti coinvolti. Questo approccio consente di apportare modifiche durante il progetto, addebitando le ore aggiuntive in base alle necessità.

Cosa pensano i nostri clienti

Egzon Gajtani Coordinatore dei progetti strategici Rete professionale Tangoo

"Siamo molto soddisfatti dell'esito del progetto e dei risultati ottenuti da Innowise. Sono stati molto reattivi e tempestivi nella comunicazione, il che ha permesso una collaborazione fluida ed efficiente."

Industria Servizi IT
Dimensione del team 2 specialisti
Durata 6 mesi
Servizi Augmentation del personale

Joakim Rosen Sviluppatore Principale YouWish AS

"Innowise ha portato a termine molti progetti e ha sempre svolto bene i suoi compiti. Il loro approccio orientato ai risultati consente loro di scalare rapidamente i propri sforzi a seconda dei risultati richiesti."

Industria Prodotti di consumo
Dimensione del team 4 specialisti
Durata 28+ mesi
Servizi Aumento di personale, azienda di vendita al dettaglio, TypeScript, PHP, eCommerce

Gian Luca De Bonis CEO E CTO Enable Development OÜ

"Siamo rimasti colpiti dalla loro flessibilità e dalla disponibilità a trovare soluzioni per le situazioni più difficili. Ci hanno assistito attivamente in ogni tipo di situazione. La volontà del team di fornire risultati ottimali garantisce il successo della partnership".

Industria Consulenza informatica
Dimensione del team 8 specialisti
Durata 36 mesi
Servizi Augmentation del personale

FAQ

Si differenziano per le aree a cui si rivolgono: DataOps si rivolge ai processi dei dati, mentre DevOps si rivolge alla distribuzione del software. DataOps consiste nell'automatizzare le pipeline di dati e l'integrazione continua per aumentare l'efficienza e la qualità della gestione e dell'analisi dei dati. DevOps, invece, amplifica la collaborazione tra sviluppo e gestione del software per fornire software in modo affidabile.

Entrambe le metodologie sono progettate per migliorare la collaborazione, l'efficienza e la qualità, ma si rivolgono ad aspetti diversi dei flussi di lavoro dei dati e dell'apprendimento automatico. Mentre DataOps si concentra sul ciclo di vita dei dati e sui processi di analisi, MLOps copre gli aspetti di implementazione dei modelli e di funzionamento dell'apprendimento automatico.

Certamente! Dovete solo mettervi in contatto con noi e lavoreremo con voi per valutare da vicino i vostri sistemi esistenti e identificare i modi e i mezzi per ottimizzarli. Garantiamo un'integrazione senza attriti per massimizzare i flussi di lavoro dei dati e migliorare la collaborazione tra i vostri team. Iniziamo!

Non esitate a prenotare una telefonata per ottenere tutte le risposte di cui avete bisogno.

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