Le tue fonti dati sono un disastro. Il tuo layer dati non deve esserlo.
Rispondiamo in 12 ore in media
Cosa Costruiamo
Dipendi da fonti dati esterne, ma ognuna arriva in un formato diverso, con tempistiche diverse e modalità di errore diverse.
Una pipeline che normalizza tutto prima che arrivi ai tuoi sistemi.
Colleghiamo siti web scrappati, feed partner, database governativi ed export SaaS in un unico layer dati 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.
Matching automatizzato 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 integrati per input inaffidabili.
I dati esterni sono intrinsecamente instabili. Progettiamo pipeline che rilevano anomalie, isolano record errati e avvisano il tuo team prima che dati corrotti 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 automatizzati tra i tuoi sistemi e dati esterni, aggiornati continuamente.
Colleghiamo database interni (il tuo CRM, ERP, catalogo prodotti) con feed esterni in modo che l’arricchimento avvenga automaticamente. Niente upload CSV, niente copia-incolla, niente snapshot obsolete.
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.
Configuriamo datastore analitici ottimizzati per le query che il tuo team effettivamente esegue. 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 fornitore.
Quando il vecchio sistema non ha API e il fornitore non collabora, combiniamo scraping, estrazione database e trasformazione per recuperare 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, che sia cloud, server dedicati o on-premise. Il tuo perimetro di sicurezza, le tue regole.
Dashboard & Reporting
Dashboard self-service che il tuo team può interrogare, filtrare ed esportare senza aiuto tecnico.
Layer API
Una REST API documentata che espone i tuoi dati unificati a qualsiasi sistema ne abbia bisogno.
Accesso Database
Accesso diretto a un database analitico ospitato, pronto per i tuoi strumenti BI o query personalizzate.
Consegna File Batch
File strutturati consegnati secondo il tuo calendario, nel formato che i tuoi sistemi downstream 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 un problema di qualcun altro. Noi siamo partiti da lì. I nostri ingegneri comprendono fonti dati instabili e ostili a un livello che i team puramente data non raggiungono. Questa 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 richiede una UI personalizzata, un webhook handler o un layer API, lo costruiamo noi stessi. Nessun passaggio a un altro fornitore.
Requisiti non funzionali, ben ponderati
Pensiamo a ciò che potresti non aver specificato. Performance a 10x il tuo volume attuale. Uptime richiesto. Compromessi tra precisione e recall nel matching. Costo lifetime dell’infrastruttura. Solleviamo queste questioni prima che diventino problemi.
Ingegneria cost-aware
Non facciamo overengineering. Un’istanza ClickHouse gestisce ciò che altri risolvono con un cluster Spark. Uno script Python ben scritto sostituisce un servizio ETL gestito. Ottimizziamo per i tuoi requisiti reali, non per architetture spinte dal curriculum.
Preventivi a prezzo fisso
Definiamo con cura lo scope e preventifiamo un prezzo fisso. Niente fatturazione oraria, niente contratti aperti. Conosci il costo prima che iniziamo.
"Dati puliti, utilizzabili sin dal ricevimento, e un fornitore che si adatta man mano che le nostre esigenze evolvono. Stratalis è affidabile, reattivo e competitivo."
Vedi i progetti realizzati da Stratalis
Pricing Intelligence per un grande marchio alimentare
Pricing Intelligence per un operatore di traghetti regionale
Fonti dati disordinate? Possiamo risolvere.
Raccontaci con cosa stai lavorando. Ti diremo come appare un layer dati 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 con AI. Più attributi, descrizioni migliori, conversioni più forti.
Arricchimento e Scoring Automatizzato dei Lead
Estrai dati da siti web aziendali, directory e profili pubblici per arricchire i record del tuo CRM. L’AI assegna punteggi e classifica i lead in modo che il tuo team commerciale contatti per primi quelli giusti.
Benchmark Prezzi Hospitality
Confronta le tariffe degli hotel su tutte le piattaforme di prenotazione, tipologie di camere e stagioni. Normalizzate, abbinate, pronte per l’analisi. Su richiesta o in continuo.
Elaborazione Automatizzata delle Email
Automatizza l’elaborazione delle email in arrivo: analisi del contenuto, estrazione dati, attivazione di azioni. Fatture, ordini, alert, report. Gestiti senza intervento umano.
Per Chi è Adatto
Il Nostro Stack Tecnologico
Data Engineering
Orchestrazione pipeline, trasformazione e storage analitico
Software Development
Codice production-grade per API, servizi e strumenti personalizzati
Web Scraping
Raccolta dati esterni basata sulla nostra infrastruttura core di scraping
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 lo hai, siamo molto più economici che costruirne uno.
La nostra tariffa oraria non è particolarmente bassa, ma ci concentriamo su ingegneria ad alto ROI, dimensionata correttamente e con bassi overhead. Per progetti piccoli e medi, e clienti che decidono velocemente, battiamo le aziende più grandi su velocità, costi e rapporto segnale-rumore.
ClickHouse e Postgres sono i nostri default per carichi di lavoro analitici e relazionali. Abbiamo una mentalità ingegneristica: usiamo prodotti open-source di data engineering quando sono appropriati, e programmiamo soluzioni custom quando è ciò che il problema effettivamente richiede. Veniamo sia dal mondo dei dati che da quello del software.
Sì. Subentriamo regolarmente o lavoriamo insieme a setup di scraping interni che sono cresciuti oltre il loro design originale. Verificheremo cosa hai, manterremo ciò che funziona e ricostruiremo ciò che non funziona.
Dipende dal progetto. Ogni pipeline include regole di validazione, rilevamento anomalie e alerting. I record errati vengono isolati, 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 automatizzata 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. Definiamo lo scope con attenzione così il prezzo resta fisso. 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. Definiamo lo scope velocemente e partiamo velocemente.