Architettura
Funzionale
Unificata
HOLOS
Il workbench HOLOS adotta la programmazione visuale low-code per progettare pipeline analitiche complesse tramite nodi drag-and-drop, così da concentrarsi sulla metodologia anziché sul codice.
La libreria copre l’intero ciclo di vita: ingestione dal data lake, pulizia e feature engineering, analisi statistica, training/validazione di modelli (regressione, classificazione, clustering) e visualizzazione dei risultati.
Per esigenze avanzate, nodi programmabili consentono di inserire codice Python, R o SQL all’interno dei flussi, unendo la velocità del visuale con la potenza della codifica personalizzata.
Le pipeline analitiche vengono costruite visivamente con nodi funzionali collegati tra loro, ognuno responsabile di una specifica operazione sul dato: importazione, pulizia, elaborazione, addestramento o visualizzazione. Il sistema genera automaticamente il codice eseguibile, riducendo i tempi di sviluppo e mantenendo la piena trasparenza del flusso.
Oltre ai moduli standard, gli utenti possono inserire nodi personalizzati che includono codice Python, R o SQL. Questa flessibilità consente di integrare librerie esterne, sperimentare algoritmi avanzati o collegarsi a sistemi di analisi esistenti, mantenendo un ambiente coeso e condiviso.
I nodi dedicati all’Intelligenza Artificiale generativa permettono di combinare modelli linguistici di grandi dimensioni con dati strutturati aziendali. È possibile generare insight, sintesi testuali o query intelligenti in linguaggio naturale, trasformando i dati in conoscenza operativa e accessibile anche ai non tecnici.
Ogni flusso è auto-documentante: i collegamenti tra i nodi definiscono in modo trasparente il data lineage, mentre la piattaforma registra versioni, metriche di esecuzione e prompt utilizzati per eventuali modelli LLM. Questo garantisce auditabilità e conformità normativa in contesti enterprise e pubblici.
I modelli addestrati possono essere versionati, validati e distribuiti come microservizi o API interne alla piattaforma. Il monitoraggio continuo delle performance e il retraining automatizzato consentono di mantenere la qualità predittiva nel tempo, integrando la fase analitica con i processi decisionali aziendali.