Siamo un'azienda specializzata in modelli gestiti. La nostra ragion d'essere deriva dal fatto che i team di gestione dei dati delle medie imprese si trovano costantemente a dover affrontare gli stessi problemi relativi alla governance, alla tracciabilità e al livello semantico — e la soluzione non è un altro strumento, bensì un sistema completo.
Il dibattito a livello dirigenziale su cosa si intenda per ARR, cosa si intenda per account mantenuto e cosa si intenda per utente attivo — tale dibattito è un problema di definizione, non un problema di dati. Le entità semantiche certificate, gestite in un unico luogo e rese disponibili ovunque, rappresentano l'unica soluzione duratura.
Un diagramma di discendenza contenuto in una presentazione non serve a nulla. Integrare la discendenza nel sistema di valutazione dell'impatto pre-merge fa la differenza tra individuare una regressione durante il controllo continuo (CI) e scoprirla il lunedì mattina quando il direttore finanziario apre la dashboard sbagliata.
Per un progetto di governance della durata di sei settimane, assumere un team completo dedicato ai dati rappresenta la soluzione più lenta. Una consegna basata su un capitolato d'oneri (SOW) da parte di ingegneri senior specializzati in dati, con tappe intermedie ben definite e un passaggio di consegne chiaro, garantisce lo stesso risultato in una frazione del tempo previsto e consente al team del cliente di assumerne la piena titolarità.
Lo stesso modello di ricavi, riscritto da zero, in tre diverse aziende, in tre diversi anni solari: era questo lo schema che continuavamo a osservare. Abbiamo deciso che il livello del modello dovesse essere un prodotto gestito, non una riscrittura continua.
Il team fondatore ha maturato complessivamente undici anni di esperienza all’interno di reparti di VP Data presso aziende SaaS di medie dimensioni. I ruoli sono cambiati, i data warehouse sono cambiati, lo strumento di BI è cambiato — ma il lavoro è rimasto lo stesso. Ogni sei mesi, qualcuno creava lo stesso rollup dell'ARR. Ogni trimestre, qualcuno riconciliava le definizioni di utilizzo dei prodotti tra la dashboard di marketing e la presentazione per il consiglio di amministrazione. Ogni anno, qualcuno migrava un groviglio di fork dbt in uno leggermente meno intricato.
Una volta messo nero su bianco, lo schema è apparso subito chiaro. La parte più difficile nella gestione di un team dedicato ai dati non era il data warehouse, l’orchestrator o lo strumento di BI. Era il livello del modello: la traduzione certificata e regolamentata degli eventi grezzi in una metrica di cui il direttore finanziario si fida. E ogni team lo stava ricostruendo da solo.
«Il livello del modello è il prodotto. Tutto il resto è solo l'infrastruttura che lo circonda.»
TwiceData è quindi un'azienda specializzata in modelli gestiti, non in strumenti. Forniamo pacchetti di modelli dbt, controlli di lineage e un livello semantico regolamentato come sistema completo: il tutto basato sul data warehouse che già pagate, integrato con lo strumento di BI che già utilizzate e di proprietà del vostro team al momento della consegna.
Utilizziamo lo stesso vocabolario che utilizzate voi: dbt, Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Palantir, AWS, Azure. Modernizziamo i carichi di lavoro R e SAS per i programmi del settore pubblico e sanitario che ancora li utilizzano, trasferendoli su prodotti di dati cloud regolamentati senza compromettere la continuità delle politiche e della rendicontazione a cui le autorità di regolamentazione attribuiscono grande importanza.
Nessuno di questi è uno strumento a cui ci si deve collegare. Si tratta di un contratto di consegna che prevede una definizione di "completato", un controllo di tracciabilità e una persona che risponde ai messaggi su Slack.
Siamo un piccolo gruppo di ingegneri senior che può contare su un pool di collaboratori esterni accuratamente selezionati, pronti a far fronte a progetti di qualsiasi dimensione, dai servizi SaaS per il settore privato agli incarichi per le amministrazioni locali e statali.
Ogni progetto è gestito da un ingegnere senior che progetta l'architettura e scrive il codice. Nessun project manager tra te e la tastiera. La stessa persona che quota il lavoro lo consegna.
Una panchina selezionata di ingegneri dei dati, specialisti ML e esperti di osservabilità viene attivata quando lo scope lo richiede — sempre dichiarata nel SOW. Paghi competenze specialistiche solo quando il lavoro le chiede.
Da stack di analytics SaaS mid-market a progetti dati per enti locali e statali. L'ingaggio si dimensiona al progetto — da Quick Win a Quarter Stack.
Tre fasi, per ogni progetto, definite nel capitolato d'oneri prima ancora che venga redatto un prototipo. Nessun mese di analisi iniziale che si trasformi in un trimestre.
Analizzi la struttura e rediga il contratto.
Distribuire il sistema di modelli gestiti.
Trasferire la proprietà in modo trasparente.
Sessione di 30 minuti dedicata all'architettura: analizzeremo il vostro stack per individuare i pacchetti di modelli gestiti più adatti e definire un piano di implementazione.