Introduzione

Le piattaforme dati e MLOps consentono di trasformare prototipi di machine learning in soluzioni scalabili, monitorabili e sicure. Favoriscono la collaborazione tra data scientist, ingegneri e team IT, garantendo gestione efficiente dei dati e modelli affidabili.

Pipeline & Orchestrazione

• Gestione end-to-end dei dati dal caricamento alla modellazione
• Automazione del training, validazione e deployment dei modelli
• Versionamento dei dati e dei modelli per riproducibilità
• Integrazione con strumenti di CI/CD per ML

Monitoraggio & Metriche

• Tracciamento delle performance dei modelli in produzione
• Alert su degrado delle metriche o anomalie
• Dashboard per decisioni data-driven
• Report periodici per audit e compliance

Sicurezza dei Dati

• Crittografia dei dati sensibili in transito e a riposo
• Gestione dei permessi e accessi ai dataset
• Audit trail per ogni operazione sui dati e modelli
• Conformità a normative svizzere ed europee

Gestione dei Costi

• Monitoraggio dei costi di storage e calcolo
• Ottimizzazione dell’infrastruttura cloud per ML
• Riduzione di sprechi attraverso automazione e orchestrazione
• Scalabilità efficiente dei modelli in produzione

Implementazione & Best Practices

• Definizione di workflow standardizzati per MLOps
• Formazione dei team su strumenti e processi
• Uso di template e modelli predefiniti per accelerare il deployment
• Monitoraggio continuo e aggiornamento dei modelli
• Documentazione completa per audit e compliance

FAQ – Domande frequenti

Cos’è MLOps?

MLOps è la pratica di combinare machine learning e DevOps per gestire modelli e pipeline in produzione in modo scalabile e sicuro.

Come monitorare i modelli in produzione?

Attraverso dashboard, alert, metriche di performance e report periodici.

Quali sono i principali vantaggi delle piattaforme MLOps?

Scalabilità, sicurezza, gestione dei costi, tracciabilità dei dati e modelli affidabili.

È obbligatorio implementare MLOps in Svizzera?

Non obbligatorio, ma fortemente consigliato per efficienza, compliance e riduzione dei rischi.