Dal caos dei dati all’ordine della piattaforma: il Lakehouse anche Enterprise

Costruire una data platform in contesti enterprise è spesso una battaglia quotidiana. Dati duplicati, pipeline fragili e trasformazioni poco tracciabili. Processi di sviluppo sul dato difficili da testare, versionare e rilasciare in sicurezza. Cataloghi presenti ma scollegati dai flussi reali, governance dichiarata ma non operativa. Piattaforme che crescono nel tempo, aumentando complessità e perdita di controllo.

Il paradigma Data Lakehouse open source promette ordine, scalabilità e flessibilità — ma come si traduce davvero in produzione, quando entrano in gioco:
- requisiti enterprise
- qualità del dato
- testing
- CI/CD
- governance reale
- responsabilità e ownership?

👉 Questo meetup nasce per rispondere a questa domanda, partendo da un caso d’uso reale, sviluppato e messo in produzione.

Agenda

• 18:30 – 18:45 Benvenuto e Networking
• 18:45 – 19: 40 Lakehouse Open Source in produzione: architettura, governance e developer experience in un caso reale
• 19:40 – 20:00 Community Slot (Proponi il tuo talk)
• 20:00 – 20:30 Q&A e Saluti

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Lakehouse Open Source in produzione: architettura, governance e developer experience in un caso reale
Il paradigma del data lakehouse open source rappresenta oggi una scelta strategica anche in contesti enterprise complessi. In questo meetup presenteremo uno use case reale, mostrando come sia possibile costruire una data platform moderna basata su tecnologie open source. Il talk si concentrerà sull’adozione di pratiche data-driven e developer-oriented, evidenziando il ruolo di dbt nel garantire replicabilità, qualità del dato, testing e integrazione con pipeline CI/CD. A completare il quadro, affronteremo i temi di data governance e data discovery attraverso DataHub e OpenMetadata, illustrando come un data catalog centralizzato abiliti tracciabilità, ownership e governance nel dato.
Un percorso pratico per portare i data lakehouse open source verso una vera data platform moderna che possa rispondere a esigenze enterprise reali.
Lorenzo Pasco - Data Engineer @Seacom Società Benefit: Laureato in Artificial Intelligence and Data Engineering a Pisa, fin da giovane, ho alimentato la mia passione per l’informatica e i videogiochi, unendo la tecnologia alla mia vita quotidiana. Al di là del digitale, il mio cuore batte per lo sport, in particolare il calcio, e sperimento la creatività in cucina.

Se stai cercando di capire come rendere i Data Lakehouse davvero “enterprise-ready”, questo meetup è l’occasione per confrontarti su un’esperienza reale, fatta di architettura, codice, governance e persone.

Come sempre, ci sarà ampio spazio per il confronto, le domande e le discussioni aperte