Servizi di data engineering
Servizi di data engineering: pipeline ETL ed ELT, data warehouse e lakehouse su Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift e Microsoft Fabric, elaborazione con Spark, modellazione con dbt, streaming con Kafka e piattaforme dati per analytics e AI, con data engineer dedicati per il Suo team o una piattaforma dati realizzata end to end.
Il data engineering che prendiamo in carico
Pipeline di acquisizione ed ETL
Caricamenti da database, API SaaS, file e tracker di eventi con Airbyte, Fivetran, dlt o Python personalizzato, pianificati in Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory o AWS Glue, incrementali dove possibile e sicuri da rieseguire, più reverse ETL verso il CRM e il prodotto.
Data warehouse e lakehouse
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift e Microsoft Fabric, oppure un lake su S3 o Azure Data Lake Storage con tabelle Apache Iceberg o Delta Lake, organizzato in livelli raw, puliti e pronti per il business.
Spark ed elaborazione su larga scala
Job batch in PySpark e Spark SQL su Databricks, Amazon EMR o Fabric, partizionati e ottimizzati perché l’esecuzione notturna si concluda nella propria finestra, e DuckDB o Polars dove i dati stanno su una sola macchina.
Modellazione dei dati in dbt
Schemi a stella e modelli Data Vault come SQL in Git, con test su chiavi, relazioni e valori ammessi, documentazione e lineage generati dal codice e ogni modifica eseguita in CI prima del merge.
Streaming e change data capture
Modifiche a livello di riga acquisite dai database operativi con Debezium, ed eventi trasportati tramite Kafka, Amazon Kinesis o Azure Event Hubs ed elaborati in Flink o Spark Structured Streaming, per dati che devono avere secondi o minuti di ritardo e non un giorno.
Qualità e governance dei dati
Controlli di freschezza, volume e schema con test dbt, Soda o Great Expectations e avvisi in caso di errore, un catalogo con lineage in Unity Catalog, DataHub o OpenMetadata, accessi concessi per ruolo e dati personali mascherati fuori dalla produzione.
Abbandono delle piattaforme legacy
Pacchetti SSIS, data warehouse on-premises su SQL Server e Oracle, cluster Teradata e Hadoop portati su una piattaforma cloud per fasi, con conteggi di righe e totali riconciliati tra vecchio e nuovo prima di spegnere qualsiasi cosa.
Dati per machine learning e AI
Pipeline di feature e feature store come Feast o quello integrato in Databricks, set di addestramento corretti rispetto al momento nel tempo (point-in-time) e pipeline di chunking ed embedding che mantengono un indice vettoriale per il recupero allineato ai documenti di origine.
Costi e prestazioni della piattaforma
Spesa di warehouse e cluster suddivisa per pipeline e per team, poi ridotta con modelli incrementali, partizionamento e clustering, risorse di calcolo dimensionate correttamente e auto-suspend, con tempi di query misurati prima e dopo.
Ingaggiare data engineer
data engineer dedicati
Data engineer che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano con i Suoi strumenti e il Suo processo e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.
Progetti di Data engineering
Un’attività di data engineering ben definita, con un perimetro, un piano fisso e un responsabile nominato da parte nostra che risponde del risultato e riferisce sull’avanzamento nei Suoi canali.
data engineering su base continuativa
Data engineering come servizio continuativo: le stesse persone ogni mese, un backlog di cui Lei stabilisce le priorità e ore che può vedere nel nostro portale e in fattura.
La pagina sul team dedicato spiega come gli specialisti entrano nel Suo team, e la pagina sull’outsourcing tratta la realizzazione di progetti, le prese in carico e il modo in cui fatturiamo.
Chi si occupa di data engineering per Lei
Data engineer
Pipeline, Spark, dbt e streaming
Analytics engineer
Modelli dbt e definizioni delle metriche
Ingegneri Python
Connettori personalizzati e acquisizione da API
Ingegneri cloud e DevOps
Terraform e CI per la piattaforma dati
Sviluppatori BI
I report alla fine della pipeline
Scegliere una piattaforma dati
Microsoft Fabric quando l’azienda lavora già in Microsoft 365 e Power BI. Databricks quando sugli stessi dati girano elaborazioni su scala Spark o machine learning. Snowflake quando il lavoro è soprattutto SQL e il team vuole avere poco da gestire. BigQuery o Redshift quando il resto dell’ambiente è su Google Cloud o AWS. PostgreSQL o Azure SQL con dbt sopra quando le fonti sono poche e i volumi modesti.
Qualunque sia, la piattaforma è definita in Terraform, pipeline e modelli risiedono in Git e vengono distribuiti tramite CI con i relativi test, sviluppo e produzione sono separati e i segreti provengono da un vault e non da un notebook.
Altri servizi di dati e AI che offriamo
AI e machine learning
Servizi di sviluppo AI e machine learning: previsioni, rilevamento delle frodi, sistemi di raccomandazione, computer vision, NLP e riconoscimento vocale e MLOps, con machine learning engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Data analytics e Power BI
Servizi di data analytics e Power BI: dashboard in Power BI, Tableau e Looker, product analytics, A/B test, reportistica finanziaria e di marketing, con data analyst e sviluppatori BI dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di database
Servizi di sviluppo e amministrazione di database: progettazione dello schema, ottimizzazione delle query, migrazioni e backup su SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle e MongoDB, con sviluppatori di database e DBA dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo di computer vision
Servizi di sviluppo di computer vision: rilevamento di oggetti, ispezione visiva, OCR, video analytics, imaging medicale e modelli su dispositivi edge, con computer vision engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Annotazione dei dati
Servizi di annotazione ed etichettatura dei dati per l’AI: etichettatura di immagini, video, testo, audio e LiDAR, RLHF e dati di valutazione, con controllo qualità su ogni lotto, da annotatori di dati dedicati o realizzazione di progetti.
MLOps
Servizi e consulenza MLOps: piattaforme ML, CI/CD per i modelli, model registry, serving e autoscaling, infrastruttura GPU, monitoraggio del drift e LLMOps, con MLOps engineer dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Databricks
Sviluppo e consulenza Databricks: configurazione del lakehouse, pipeline Lakeflow, Unity Catalog, migrazioni, AI/BI, machine learning e controllo dei costi, con ingegneri Databricks dedicati o realizzazione di progetti.
Sviluppo Snowflake
Sviluppo e consulenza Snowflake: progettazione del warehouse, ingestion con Snowpipe e Openflow, dbt, migrazioni, Cortex AI, sicurezza e controllo dei costi, con sviluppatori Snowflake dedicati o realizzazione di progetti.
Kafka e event streaming
Sviluppo e consulenza Apache Kafka: architettura event-driven, Kafka Connect e Debezium, Flink e Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK ed Event Hubs, con ingegneri Kafka dedicati o realizzazione di progetti.
Automazione dei workflow
Servizi di automazione di workflow e AI: flussi n8n, Make, Zapier e Power Automate, agenti AI nei workflow, automazioni per CRM, finanza e documenti, con sviluppatori di automazione dedicati o realizzazione di progetti.
Domande sul data engineering
In quali settori lavorano i vostri data engineer?
Prodotti AI e di dati, dove le pipeline alimentano modelli e analytics rivolti ai clienti; fintech, per dati di transazioni, di rischio e di reporting normativo; e-commerce e retail, per ordini, inventario e clickstream; sanità, per dati clinici e di rimborso sotto rigide regole di accesso; pubblicità e marketing technology, per flussi di eventi ad alto volume e attribuzione; e SaaS enterprise, per dati di utilizzo del prodotto e reporting all’interno del prodotto.
Con quali strumenti e piattaforme lavorate?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric e ClickHouse per archiviazione e calcolo; Spark, dbt, DuckDB e Polars per l’elaborazione; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory e AWS Glue per l’orchestrazione; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink e Debezium per lo streaming; e Python e SQL ovunque.
Potete subentrare in pipeline costruite da un altro team?
Sì. Un subentro parte da una verifica in sola lettura delle pipeline, delle pianificazioni e dei guasti che passano inosservati, e da un elenco scritto dei rischi in ordine di impatto, prima di modificare qualsiasi cosa.
Con quale rapidità possono iniziare data engineer?
Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di data engineer, l’avvio dipende soltanto dal Suo colloquio e dalla firma dell’NDA e della cessione della proprietà intellettuale. Altrimenti avviamo una ricerca, che di norma produce profili di candidati entro due o tre settimane, e nessuno inizia finché Lei non ha detto di sì.
Come ingaggiare data engineer tramite BigTree108?
Ci indichi il lavoro, il livello di seniority e l’impegno orario necessario. Le proponiamo una o due persone con i rispettivi profili, Lei le intervista come farebbe con una Sua assunzione e firma un unico contratto con BIG TREE 108 LLC, ricevendo una sola fattura al mese.
A chi appartiene il lavoro che producono?
A Lei. Ogni specialista ha un contratto firmato con BigTree108 che cede all’azienda tutto il lavoro prodotto, e il nostro accordo con Lei lo cede a sua volta. Codice, design e documenti vengono consegnati nei Suoi repository e strumenti, non conservati dove solo noi possiamo modificarli.
Vuole i dati in un unico posto?
Ci indichi le fonti, i volumi e che cosa devono alimentare i dati. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano, una raccomandazione sulla piattaforma oppure profili di candidati.