witboost è un nuovo ecosistema modulare, scalabile ed efficiente, concepito per gestire enormi moli di dati, tipici di contesti Big Data dove l’elaborazione dei dati in tempo reale è un elemento chiave, e nasce dall’esperienza diretta dell’azienda italiana Agile Lab in settori data-intensive e data-critical quali: banche e assicurazioni, energia e reti intelligenti, città intelligenti e manufacturing.
La piattaforma è composta da moduli singoli, elementi costitutivi che possono funzionare come soluzioni stand alone per rispondere a un’esigenza specifica, oppure da più moduli che possono essere combinati tra loro, per creare una soluzione di Data Management su misura delle esigenze di ogni azienda.
Due sono grandi famiglie in cui si raggruppano i moduli: DATA ENGINEERING boost, per migliorare l’esperienza complessiva di Data Engineering e velocizzare sia l’implementazione che i processi; METADATA boost, dedicato alla Data Stewardship, alla creazione e alla gestione di Metadata. Entrambe le famiglie offrono totale interoperabilità, tutte le diverse funzioni possono essere combinate in modo da ottenere una soluzione “ritagliata” sul cliente.
Alberto Firpo, CEO di Agile Lab, spiega “witboost è una composable platform costituita da una serie di componenti integrabili con tecnologie standard de facto del mondo dei dati ed è in grado di generare un enorme beneficio in termini di time-to-market per i clienti che lo adottano. Se un cliente ha già operato delle scelte tecnologiche ben precise, scegliendo ad esempio uno specifico cloud provider, witboost è in grado di sfruttare le tecnologie già presenti potenziandole o introducendo paradigmi organizzativi differenti”.
Basato su tecnologie Open Source, witboost garantisce una rapida implementazione, riducendo Time-To-Market, Time-To-Value e rischio di lock-in per il cliente. Inoltre, non richiede alcun software aggiuntivo per integrarsi con i sistemi IT aziendali già presenti, garantendo flussi di dati fluidi, massimo tempo di attività del sistema e TCO ridotto. Può essere implementato on-premise o in cloud, con possibilità di offrire data stream in tempo reale o quasi, oppure batch e funzionalità di analisi, adattandosi a qualunque tipo di scenario.
