Analysis, processing and streaming managementDegrees Moli of Data
Technologies
The technologies we use
We transform large volumes of data into insights business-critical through advanced streaming technologies, real-time analytics and distributed scalable architectures.
Technologies
These are the main technologies we use
Apache Kafka
Hadoop
Apache Pulsar
Apache Spark
Redis Stream
RabbitMQ
ClickHouse
Databricks
Apache Flink
ActiveMQ
And many other technologies selected according to the specific needs of the project
Advantages of our Big Data solutions
Our big data platforms revolutionize the way of managing and analyzing large data volumes, enabling decision-making data-driven in real time
- Real-time processing of millions of events per second
- Latency reduction from hours to milliseconds
- Automatic horizontal scalability
- Predictive analysis on streaming data
- Reduction of infrastructure costs
- Insights Business in real time
Eventi/Secondo
Average latency
Uptime SLA
Throughput scalability
Data analysis and intelligence
Our platform that allows you to monitor, process, analyze the purchase data from remote devices, IoT, iiot and by any source of data.
Find out here
Use Case
Geofencing Intelligente per Flotte di Auto
Implementare sistema di geofencing real-time per analisi telemetrica di milioni di veicoli assicurati, ottimizzando pricing dinamico e risk assessment.
Piattaforma big data per processing real-time di telemetria da black box assicurative di 5M+ veicoli. Sistema distribuito con Apache Kafka per ingestione dati GPS, accelerometro e diagnostici OBD-II. ClickHouse per analytics geospaziali sub-second e Apache Spark per ML algorithms su pattern di guida e risk scoring.
La soluzione ha rivoluzionato il settore assicurativo automotive permettendo pricing personalizzato basato su comportamento di guida real-time. Il sistema rileva automaticamente zone ad alto rischio, violazioni di velocità e pattern di guida pericolosi, abilitando interventi proattivi e riduzioni premio per guidatori virtuosi.
Architettura tecnica
- Kafka cluster per ingestione 50M+ eventi telemetrici/giorno
- ClickHouse per queries geospaziali e time-series analytics
- Apache Spark streaming per real-time risk assessment
- Redis cluster per geofence caching e low-latency lookups
- PostGIS per gestione dati geospaziali complessi
- MLflow per model versioning e A/B testing algoritmi
Risultati
- Processing real-time di 5M+ veicoli simultanei
- Riduzione frodi assicurative del 65%
- Miglioramento accuracy risk scoring del 40%
- ROI del 280% per compagnie assicurative partner
Use Case
Real-Time Data Platform per Wind Farms Distribuiti
Creare piattaforma unificata per acquisizione, processing e analytics real-time di dati produttivi da 200+ wind farms europei per ottimizzazione grid management.
Architettura edge-to-cloud per raccolta dati da 10K+ turbine eoliche con edge processing locale e aggregazione centralizzata. Apache Pulsar per geo-distributed messaging, time-series database InfluxDB per storage ottimizzato, e Apache Kafka Streams per real-time aggregation e KPI calculation.
La piattaforma ha trasformato il management delle energie rinnovabili permettendo previsioni produttive accurate e ottimizzazione automatica della distribuzione energetica. Il sistema predice maintenance needs, ottimizza orientamento turbine basato su wind patterns e integra seamlessly con smart grid per load balancing intelligente.
Architettura tecnica
- Edge computing nodes per preprocessing locale su turbine
- Apache Pulsar geo-replication per resilienza cross-region
- InfluxDB clustering per time-series storage ottimizzato
- Kafka Streams per real-time aggregation e windowing
- Grafana dashboards per monitoring operativo real-time
- Apache Airflow per orchestration ETL e data governance
Risultati
- Monitoring real-time 10K+ turbine eoliche
- Miglioramento efficiency produttiva del 23%
- Riduzione 45% downtime non pianificato
- Integrazione seamless con 15 smart grid nazionali
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