La velocità con cui viaggiano oggi le informazioni investe le stesse di una importanza cruciale, portando al tempo stesso problematiche complesse: dati che viaggiano veloci lasciano spazio ad altri dati, che a loro volta saranno seguiti da altri dati. E quante più informazioni riceviamo, tanto maggiore sarà la nostra difficoltà a concentrarci sui dati veramente importanti o su una visione d’insieme.
Le sfide da affrontare sono su due livelli:
- la gestione di moli di dati elevate, garantendo tempistiche adeguate, sicurezza e integrità del dato, permettendo la governance dello stesso: tutte applicazioni di ciò che va sotto il nome di Big Data;
- interpretare i dati ricevuti, ripulirli, tirar fuori informazioni, rappresentarli con grafici, renderli disponibili tramite dashboard, usando strumenti di Analytics, Data Visualization e Business Intelligence.
In Aesys cerchiamo di dare centralità ai dati, supportando approcci data-driven e fornendo consulenza su tutto il ciclo di vita del dato, dalla sua generazione alla sua interpretazione e visualizzazione.
BIG DATA
I nostri Data Engineer possono creare pipeline di ingestion, di integration e di cleaning dei dati, hanno forti competenze sul data mining, sulla modellazione e sull’elaborazione distribuita, sull’analisi dei dati tramite statistica inferenziale.
DATA VISUALIZATION
Sappiamo utilizzare, personalizzare o creare da zero Dashboard che permettano la consultazione dei dati nella maniera più consona alle esigenze dell’utente.
BUSINESS INTELLIGENCE
Il dar valore ai dati nella sua forma più pura: sappiamo interpretare le informazioni tramite il sussidio dei tool più opportuni, fornendo supporto ai processi aziendali e abilitando la trasformazione guidata dai dati in tutte quelle organizzazioni in cui il valore intrinseco può raggiungere alti livelli di espressione.
Ci concentriamo sui dati,
prima ancora che sugli strumenti.
In Aesys abbiamo scelto di mettere i dati al centro di tutto. Che si tratti di affrontare un progetto di ingestion, di integrazione o di sviluppare una dashboard, per noi il dato è sempre l’elemento principe.
Il resto, per quanto fondamentale possa essere, resta comunque l’applicazione di metodologie tramite gli strumenti più adatti al dominio specifico.
Le competenze tecniche spaziano su piattaforme cloud (Azure, AWS, GCP, Cloudera), DBMS (MongoDB, HBase, InfluxDB, DB relazionali, Cassandra), piattaforme orientate agli eventi (Kafka, RabbitMQ), piattaforme per l’elaborazione dei dati (Hadoop, Spark), tool di BI e di data visualization (Grafana, Tableau, Power BI, Qlik Sense).
Percepiamo l’utilizzo degli strumenti come il dare espressione ai dati: gli strumenti e le piattaforme possono cambiare, la centralità deve restare nelle informazioni contenute nei dati.
Python
Hadoop
Spark
R
InfluxDB
Grafana
Tableau
Kafka
HBase
Power BI
Qlik Sense
ELK
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