Data Lake

Estrai valore dai tuoi dati!
Semplifica e potenzia l’archiviazione, la gestione e l’analisi dei Big Data.

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Accesso facile, veloce e sicuro a tutti i tuoi dati

Un data lake consente di semplificare e potenziare l’archiviazione, la gestione e l’analisi dei Big Data,
utilizzando informazioni provenienti da più fonti diverse e mantenendole nel loro formato nativo.

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Elaborazione e Condivisione dei Dati

I data lake consentono di fare confluire i Big Data in un unico luogo per favorirne l’elaborazione e la condivisione in modo trasparente e dinamico. Alla base, un approccio Schema-on-read secondo il quale i dati sono acquisiti nel loro formato nativo, secondo policy che ne standardizzano, per le diverse tipologie di dati, modalità, tempi e regole di inserimento.
Ad ogni elemento vengono associati identificatore e metadati che ne consentono una facile ricerca.

Data Integration

Con Data Lake è possibile integrare tutti i formati e le sorgenti dati.  L’integrazione dei dati avviene preservando il loro formato nativo con procedure standardizzate per ridurre le tempistiche di onboarding dei flussi dati. 

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Soluzioni su Misura

L’implementazione di un Data Lake parte dall’analisi dei tuoi obiettivi strategici e dalla definizione dei tuoi processi di governance dei dati.
Si analizzano sorgenti e flussi informativi per fornire soluzioni in grado di soddisfare a pieno le tue esigenze.

Accesso Semplice e Veloce

La fase di analisi consente di esplorare i dati con facilità e di creare modelli di Machine Learning collegando gli strumenti già in uso al fine di estrarre valore dai dati in maniera automatizzata e continua.

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Tecnologia Avanzata

Un Data Lake è una soluzione che ha alla base tecnologie avanzate e articolate di data storage e data analysis.
Semplificando, le componenti di un data lake sono ascrivibili a quattro categorie:

  • data ingestion e storage;
  • data processing;
  • data analysis;
  • data integration.

Una soluzione, tanti vantaggi

Un Data Lake è la soluzione ideale per tutte quelle realtà che hanno necessità di costruire modelli di business data driven, implementando analisi cross-funzionali sui Big Data e che hanno processi interni strutturati e professionalità in grado di garantire la governance dei dati.

  • Riduzione dei costi di archiviazione e spazio di archiviazione infinito;
  • Riduzione dei costi di consolidamento dei dati;
  • Riduzione del Time-to-market;
  • Condivisione delle informazioni.
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