Analisi, Processing e Gestione in StreamingGrandi Moli di Dati
Tecnologie
Le Tecnologie che usiamo
Trasformiamo grandi volumi di dati in insights business-critical attraverso tecnologie di streaming avanzate, analytics real-time e architetture distribuite scalabili.
Technologies
Queste le pricipali tecnologie che usiamo
Apache Kafka
Hadoop
Apache Pulsar
Apache Spark
Redis Stream
RabbitMQ
ClickHouse
Databricks
Apache Flink
ActiveMQ
E molte altre tecnologie selezionate in base alle specifiche esigenze del progetto
Vantaggi delle Nostre Soluzioni Big Data
Le nostre piattaforme big data rivoluzionano il modo di gestire e analizzare grandi volumi di dati, abilitando decision-making data-driven in tempo reale
- Processing real-time di milioni di eventi al secondo
- Riduzione latenza da ore a millisecondi
- Scalabilità orizzontale automatica
- Analisi predittive sui dati in streaming
- Riduzione costi infrastrutturali
- Insights business in tempo reale
Eventi/Secondo
Latenza Media
Uptime SLA
Scalabilità Throughput
Data Analysis e Intelligence
La nostra piattaforma che ti permette di monitorare, processare, analizzare i dati acquisti da dispositivi remoti, IoT, IIoT e da qualsisi sorgente di dati.
Scoprilo qui
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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