Le tue fonti dati sono caotiche. Il tuo data layer non deve esserlo.
Costruiamo pipeline di dati che integrano dati scrappati, feed di terze parti e sistemi interni in un’unica infrastruttura affidabile e interrogabile. Corrispondenza, deduplicazione e gestione errori incluse.
Rispondiamo in 12 ore in media
Cosa Realizziamo
Dipendi da fonti dati esterne, ma ognuna arriva in un formato diverso, con tempistiche diverse e modalità di errore diverse.
Una sola pipeline che normalizza tutto prima che raggiunga i tuoi sistemi.
Colleghiamo siti scrappati, feed di partner, database governativi ed export SaaS in un unico data layer pulito. Il tuo team interroga un’unica fonte di verità, non dodici fogli di calcolo.
La stessa entità appare diversamente tra le fonti. Prodotti, aziende o persone non corrispondono senza lavoro manuale.
Corrispondenza automatica con compromessi configurabili tra precisione e recall.
Costruiamo pipeline di matching che riconciliano record tra fonti usando logica deterministica e fuzzy. Tu definisci cosa significa “uguale” per il tuo business. Noi facciamo in modo che il sistema lo applichi su scala.
Alcune fonti dati si rompono regolarmente. I formati cambiano, i campi spariscono e nessuno se ne accorge finché un report non è sbagliato.
Validazione, alerting e logica di fallback integrate per input inaffidabili.
I dati esterni sono intrinsecamente instabili. Progettiamo pipeline che rilevano anomalie, mettono in quarantena record corrotti e avvisano il tuo team prima che dati compromessi raggiungano la produzione. Quando una fonte cambia forma, la pipeline si adatta o fallisce in modo evidente.
I tuoi database interni contengono contesto prezioso, ma collegarli con feed esterni richiede export manuali e script fragili.
Join automatici tra i tuoi sistemi e dati esterni, aggiornati continuamente.
Colleghiamo database interni (il tuo CRM, ERP, catalogo prodotti) con feed esterni così l’arricchimento avviene automaticamente. Niente upload CSV, niente copia-incolla, niente snapshot obsoleti.
Il tuo team ha bisogno di dashboard e query ad-hoc, ma i dati sono sparsi tra sistemi che non comunicano tra loro.
Database analitici veloci e interrogabili con visualizzazione integrata.
Impostiamo datastore analitici ottimizzati per le query che il tuo team esegue davvero. ClickHouse per velocità su grandi volumi, Postgres per flessibilità, Superset per dashboard self-service che il tuo team può gestire.
Dati critici sono intrappolati in sistemi legacy, vecchi database o portali web senza capacità di export.
Estrai, normalizza e carica dati legacy senza cooperazione del vendor.
Quando il vecchio sistema non ha API e il fornitore non aiuta, combiniamo scraping, estrazione database e trasformazione per salvare i tuoi dati e caricarli in infrastruttura moderna.
Come Consegniamo
Data Pipeline Gestita
Costruiamo, ospitiamo e gestiamo le tue pipeline end-to-end. Tu consumi dati puliti.
Infrastruttura Self-Hosted
Costruiamo sulla tua infrastruttura, sia cloud, server dedicati o on-premise. Il tuo perimetro di sicurezza, le tue regole.
Dashboard e Reporting
Dashboard self-service che il tuo team può interrogare, filtrare ed esportare senza aiuto tecnico.
Layer API
API REST documentata che espone i tuoi dati unificati a qualsiasi sistema ne abbia bisogno.
Accesso Database
Accesso diretto a database analitico ospitato, pronto per i tuoi tool BI o query personalizzate.
Consegna File Batch
File strutturati consegnati secondo la tua pianificazione, nel formato che i tuoi sistemi a valle si aspettano.
Perché Stratalis per il data engineering
Ingegneri nativi dello scraping
La maggior parte dei team di data engineering tratta i dati esterni come problema altrui. Noi siamo partiti da lì. I nostri ingegneri capiscono fonti dati instabili e ostili a un livello che i team di puro data non hanno. Quell’esperienza plasma ogni pipeline che costruiamo.
Full-stack, non solo pipeline
Scriviamo software di produzione, non solo script SQL. Python, TypeScript, Kotlin, FastAPI. Quando una pipeline necessita di UI personalizzata, webhook handler o layer API, lo costruiamo noi. Nessun passaggio ad altro vendor.
Requisiti non funzionali, pensati a fondo
Pensiamo a ciò che potresti non aver specificato. Performance a 10x il tuo volume attuale. Uptime richiesto. Compromessi precisione vs. recall nel matching. Costo lifetime dell’infrastruttura. Solleviamo queste questioni prima che diventino problemi.
Engineering cost-aware
Non sovraingegnerizziamo. Un’istanza ClickHouse gestisce ciò che altri risolvono con cluster Spark. Uno script Python ben scritto sostituisce un servizio ETL gestito. Ottimizziamo per i tuoi requisiti reali, non per architettura guidata dal CV.
Preventivi a prezzo fisso
Valutiamo con attenzione e offriamo un prezzo fisso. Niente fatturazione oraria, niente contratti a tempo indeterminato. Conosci il costo prima che iniziamo.
"Dati puliti, utilizzabili immediatamente, e un fornitore che si adatta man mano che le nostre esigenze evolvono. Stratalis è affidabile, reattivo e competitivo."
Scopri i progetti realizzati da Stratalis
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Fonti dati caotiche? Possiamo risolverlo.
Raccontaci con cosa lavori. Ti diremo come appare un data layer pulito e quanto costa.
Richiedi un PreventivoLe nostre soluzioni di data engineering
Arricchimento Dati PIM
Arricchisci il tuo catalogo prodotti con dati estratti dal web e contenuti generati dall’AI. Più attributi, descrizioni migliori, conversioni più alte.
Benchmark dei prezzi nell'hospitality
Confronta le tariffe alberghiere tra piattaforme di prenotazione, tipologie di camere e stagioni. Normalizzate, abbinate, pronte per l’analisi. Su richiesta o in continuo.
Elaborazione Automatica delle Email
Automatizza l’elaborazione delle email in arrivo: analisi del contenuto, estrazione dei dati, attivazione di azioni. Fatture, ordini, avvisi, report. Gestiti senza intervento umano.
Feed Dati Punti Vendita
Ottenete liste complete e aggiornate di punti vendita e sedi commerciali. Estratte da qualsiasi fonte, consegnate nel vostro formato, aggiornate secondo il vostro calendario.
Per Chi È Indicato
Il Nostro Stack Tecnologico
Data Engineering
Orchestrazione pipeline, trasformazione e storage analitico
Sviluppo Software
Codice production-grade per API, servizi e tooling personalizzato
Web Scraping
Raccolta dati esterni basata sulla nostra infrastruttura di scraping core
Casi d'Uso
Domande Frequenti
Se hai un team di data engineering, chiamaci quando hanno bisogno di web scraping o faticano a integrare dati da scraping con sistemi interni. Se non ce l’hai, siamo molto più economici che costruirne uno.
La nostra tariffa oraria non è particolarmente bassa, ma ci concentriamo su engineering ad alto ROI, dimensionato correttamente e con poco overhead. Per progetti piccoli e medi, e clienti che decidono velocemente, superiamo le grandi società su velocità, costo e rapporto segnale-rumore.
ClickHouse e Postgres sono i nostri default per workload analitici e relazionali. Abbiamo una mentalità ingegneristica: usiamo prodotti di data engineering open-source quando sono adatti, e programmiamo soluzioni personalizzate quando è ciò che il problema richiede davvero. Veniamo sia dal mondo data che da quello software.
Sì. Spesso subentriamo o lavoriamo affianco a setup di scraping interni che sono cresciuti oltre il design originale. Auditiamo ciò che hai, manteniamo ciò che funziona e ricostruiamo ciò che non funziona.
Dipende dal progetto. Ogni pipeline include regole di validazione, rilevamento anomalie e alerting. I record errati vengono messi in quarantena, non passati silenziosamente.
Per dati da scraping, possiamo andare oltre con campionamento umano o basato su AI, indipendente dalla pipeline principale, per catturare errori che la sola validazione automatica perderebbe. Saprai quando qualcosa si rompe prima che lo facciano i tuoi report.
Preventivi fissi basati sul numero di fonti, volume dati e complessità della logica di trasformazione e matching. Valutiamo con attenzione così il prezzo regge. Niente fatturazione oraria.
La maggior parte dei progetti va dall’avvio ai dati in produzione in 2-6 settimane, a seconda del numero di fonti e della complessità delle regole di matching. Valutiamo velocemente e partiamo velocemente.