Governance
intelligente e sicura

Lo strato di persistenza di HOLOS adotta un modello Lakehouse che integra dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Le zone Raw, Cleansed e Curated assicurano una gestione progressiva e tracciabile dei dataset, mentre la logica schema-on-read consente analisi e machine learning direttamente sullo stesso repository.

Una pipeline automatizzata cura la profilazione, la validazione e la normalizzazione dei flussi, riducendo errori e ridondanze. L’ontologia basata su RDF e OWL fornisce un linguaggio comune tra domini diversi, consentendo inferenze, mapping dinamici e l’interoperabilità semantica dei dati.

Tutti i dati sono indicizzati temporalmente all’interno di un database time-series che garantisce interrogazioni rapide e affidabili anche su grandi volumi. Meccanismi di downsampling e retention policy ottimizzano la conservazione degli storici e migliorano le performance analitiche.

L’accesso ai dati è regolato da ruoli e livelli di privilegio differenziati secondo il principio del minimo necessario. Tutte le componenti applicano criteri di cifratura in transito e a riposo, pseudonimizzazione delle informazioni sensibili e aderenza ai principi di protezione dei dati fin dalla progettazione.

I flussi di integrazione e validazione sono coordinati da un layer di orchestrazione che sincronizza le diverse zone del Lake, gestisce la propagazione dei metadati e la distribuzione dei dataset verso gli ambienti analitici e applicativi. In questo modo viene garantita coerenza, tracciabilità e continuità operativa su tutto il ciclo del dato.