LA SFIDA

Superare la frammentazione e la latenza dei dati

Un'azienda del settore retail si affidava a molteplici sistemi di dati on-premises con un'integrazione limitata, creando un panorama di dati frammentato e difficile da scalare. I workload critici per il business erano bloccati in un'infrastruttura legacy, limitando l'agilità e le capacità di analytics.

I processi di ingestion e trasformazione dei dati erano parzialmente manuali o basati su rigidi meccanismi batch ospitati on-premises. Ciò comportava ritardi nella disponibilità dei dati, duplicazione della logica e una minore affidabilità in tutti i livelli di consumo (consumption layers).

L'impossibilità di scalare l'infrastruttura on-premises esistente in linea con i crescenti volumi di dati e con le nuove iniziative digitali ha creato l'urgente necessità di migrare i workload sul cloud e di rifondare le data operations su una piattaforma moderna e gestita.

LA SOLUZIONE

Un modello Lakehouse Cloud-Native

BIP xTech ha guidato la migrazione dei workload di dati on-premises su AWS. Il team ha riprogettato la piattaforma come un data lake cloud-native per centralizzare l'ingestion, automatizzare l'elaborazione e rafforzare la governance su scala aziendale.

1. Valutazione e Migrazione: le sorgenti dati on-premises sono state valutate e migrate su AWS. È stato utilizzato un approccio di migrazione cloud strutturato, basato sull'AWS Cloud Adoption Framework. È stata stabilita una fondazione multi-account allineata con AWS Control Tower e AWS Organizations per separare i workload di produzione da quelli di non-produzione.
2. Architettura Lakehouse a Livelli: è stata implementata un'architettura a livelli (Landing, Bronze, Silver, Gold) su Amazon S3, sfruttando AWS Glue ETL e Glue Data Catalog per abilitare il progressivo perfezionamento dei dati, la coerenza dei metadati e la creazione di dataset curati e pronti per l'analisi.
3. Pattern di Ingestion Gestito ed Event-Driven: combinando AWS AppFlow, AWS DMS, AWS Lambda, EventBridge e AWS Step Functions, sono state integrate sorgenti eterogenee e orchestrate pipeline resilienti, riducendo l'intervento manuale.
4. Analytics e Governance: le funzionalità di analisi e governance sono state potenziate attraverso Amazon Athena, l'integrazione con Power BI, i controlli di accesso di Lake Formation, il monitoraggio con CloudWatch/CloudTrail e l'Infrastruttura come Codice (IaC) basata su Terraform integrata con pratiche di CI/CD.

I RISULTATI

Disponibilità dei dati più rapida e maggiore efficienza operativa

Il programma di migrazione ha consegnato una piattaforma AWS di livello enterprise. Tale piattaforma ha sostituito i workload di dati on-premises, supportando l'ingestion giornaliera, la trasformazione e l'analisi in molteplici domini di business.

Il time-to-market dei dati è migliorato significativamente. Questo miglioramento ha ridotto la latenza da oltre 24 ore a circa 2-4 ore, a seconda del dominio dati e della complessità di elaborazione.

La produttività operativa è aumentata grazie all'automazione end-to-end delle pipeline. Il risultato si è tradotto in guadagni di efficienza documentati tra il 20% e il 40% per i team coinvolti nelle data operations e nelle analytics.

Conclusione

L'iniziativa ha migrato con successo un ecosistema di dati on-premises frammentato verso una piattaforma nativa AWS, scalabile e governata. Spostando i workload legacy sul cloud e ricostruendo le pipeline di dati su servizi AWS gestiti e serverless, il programma ha eliminato i vincoli infrastrutturali, ridotto i costi operativi e consentito una distribuzione delle analytics più rapida e affidabile.

La piattaforma migrata funge ora da fondazione per future funzionalità avanzate, come l'analisi predittiva e il machine learning.