Data, AI & ML engineering

Progettiamo e sviluppiamo soluzioni IT per il business

Ti aiutiamo a sfruttare i tuoi dati per ottenere insight di mercato, automatizzare i processi e innovare. L’analisi dei dati è diventata una pratica necessaria per le aziende che vogliono gestire la concorrenza ed espandere il proprio business.. Grazie ai dati, le aziende possono infatti analizzare e interpretare correttamente le tendenze, fare previsioni e creare analisi di qualità, per potenziare le capacità decisionali.

Accelerating & Simplify AI Management

Nel corso degli anni, Bitrock ha sviluppato competenze approfondite sui temi legati all’IA, con particolare attenzione all’industrializzazione dell’IA. Lo sviluppo di piattaforme proprietarie progettate per accelerare e semplificare l’operatività dei modelli e la gestione dell’intero ciclo di vita degli algoritmi ha fornito l’opportunità di lavorare sul livello più basso del software.

Infine, l’esperienza maturata in decine di progetti realizzati in ambito enterprise per grandi gruppi contribuisce a garantire la qualità del delivery e la capacità di governance di progetti complessi.

La sinergia di queste competenze posiziona Bitrock come un Partner unico, in grado di offrire un valore inestimabile ai nostri clienti.

IL NOSTRO APPROCCIO

Nello sviluppo di applicazioni di IA, Bitrock combina un approccio consulenziale con competenze senza pari con l’utilizzo di soluzioni proprietarie in ambito MLOps & AI Observability, in grado di accelerare significativamente il time to market e semplificare le operazioni legate all’IA.

In particolare, il Gruppo è in grado di offrire le seguenti capacità e competenze:

Data Engineering: Data Architecture & Platform Design, Data Governance, Data Lineage
Data Science, AI/ML Engineering: Model Lifecycle Management, Data Modeling, ML Training and Engineering
AI Infrastructure: ML Ops, AI Observability at Scale, Data Quality
AI Solutions: LLM’s Tuning, RAG, KAG, Agentic AI

Vision & design Principles

Intelligenza Artificiale e Machine Learning

L’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) hanno registrato un enorme balzo in avanti negli ultimi anni, soprattutto grazie alla maggiore disponibilità di risorse di calcolo (GPU più veloci, memorie più grandi) e di dati. L’intelligenza artificiale ha raggiunto o superato le prestazioni umane in molti ambiti: la guida autonoma è ormai una realtà e i social network utilizzano abbondantemente pratiche di Machine Learning per individuare contenuti dannosi e pubblicità mirate, mentre le reti generative come GPT-3 di OpenAI o Imagen di Google potrebbero cambiare la prospettiva nella ricerca dell’intelligenza artificiale generale (AGI).

L’Intelligenza Artificiale e Machine Learning non sono più il futuro a cui guardare, ma il presente.

Questa architettura è sempre più riconosciuta e supportata da un’ampia gamma di fornitori, tra cui Databricks AWS, Google Cloud, Starburst e Dremio, oltre che da fornitori di data warehouse come Snowflake.

Architettura di elaborazione dati multimodale

Ci concentriamo su un’architettura di elaborazione dati multimodale, specializzata in AI/ML e in casi d’uso operativi, in grado di supportare le esigenze analitiche tipiche dei data warehouse.

Questo modello è una soluzione alternativa a quella orientata alla Business Intelligence, basata sui data warehouse. Alla base del sistema ci sono i concetti di data lake e data lakehouse.

Cloud first

Cloud first significa dare priorità al cloud rispetto alle soluzioni on-premise. Nonostante alcune aziende siano riluttanti nei confronti delle soluzioni cloud, i vantaggi offerti dal cloud sono troppi per giustificare la scelta: time to market più rapido, facilità di scalabilità, nessun costo iniziale di licenza/hardware, costi operativi inferiori. In sostanza, ci permette di esternalizzare i processi non essenziali e di concentrarci su ciò che conta di più per l’azienda.

Data Lake e Data Lakehouse

Un data lake è un repository centralizzato che consente di archiviare e gestire tutti i dati strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. Sono tradizionalmente orientati all’elaborazione avanzata dei dati operativi e al ML/AI.

Il concetto di data lakehouse aggiunge loro un robusto livello di storage abbinato a un motore di elaborazione (spark, presto, …) per potenziarlo con capacità di data-warehousing, rendendo i data lake adatti anche a carichi di lavoro analitici.

Intelligenza Decisionale

L’interpretazione continua dei dati, la scoperta di modelli e la presa di decisioni tempestive basate su dati storici e in tempo reale, la cosiddetta Decision Intelligence, giocherà un ruolo cruciale nella definizione delle strategie aziendali e sarà una delle applicazioni più diffuse dell’apprendimento automatico.

Infatti, Gartner stima che, entro 3 anni, più del 50% di tutte le iniziative aziendali richiederá Decision Intelligence e, entro il 2023, più di un terzo delle imprese avrà analisti che praticano Decision Intelligence, compreso il Decision Modeling.

MLOps e Ingegneria AI

MLOps e AI Engineering si concentrano sull’operatività dei modelli di AI per integrarli nel ciclo di vita dello sviluppo del software e renderli robusti e affidabili. Secondo Gartner, questo approccio genererà un valore tre volte superiore a quello della maggior parte delle aziende che non lo utilizzano. Questo approccio mira a rendere il software alimentato da ML riproducibile, testabile ed evolvibili, garantendo che i modelli vengano distribuiti e aggiornati in modo controllato ed efficiente.

L’importanza di MLOps risiede nella capacità di migliorare la velocità e l’affidabilità della distribuzione dei modelli di ML, riducendo al contempo il rischio di errori e migliorando le prestazioni complessive dei modelli.

Democratizzazione dei Dati

I data lake da soli rappresentano un costo operativo piuttosto che una fonte di valore aziendale. Il vero potenziale dei dati emerge quando vengono trasformati in conoscenze e approfondimenti utili. Per realizzare questo valore, le organizzazioni possono trarre beneficio rendendo i dati accessibili agli stakeholder rilevanti in tutta l’azienda. Questo approccio prevede lo sviluppo di competenze appropriate di alfabetizzazione dei dati e la definizione di protocolli di accesso adeguati.

Quando trattati come risorsa strategica, i dati possono essere utilizzati efficacemente in tutta l’organizzazione. I team dirigenziali potrebbero considerare la revisione dei processi esistenti per facilitare l’accesso appropriato ai dati dove necessario, affrontando potenziali complessità procedurali e vincoli di accesso.

L’implementazione di pratiche equilibrate di accessibilità dei dati può aiutare le organizzazioni a utilizzare le proprie risorse di dati in modo più efficace. Fornire ai membri del team un accesso appropriato ai dati può supportare processi decisionali informati e contribuire a miglioramenti operativi.