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Migrazione di un sistema ERP on-premise di 20 anni fa in un'architettura cloud-native distribuita su 6 impianti di produzione — senza tempi di inattività, senza perdita di dati e con una riduzione del 45% nei costi operativi dell'infrastruttura.
Il panorama ERP del gruppo si era sviluppato in un mosaico di moduli fortemente personalizzati che nessun singolo fornitore supportava end-to-end. Gli aggiornamenti furono bloccati per anni, le patch di sicurezza ritardate e l'integrazione con nuove apparecchiature di fabbrica divenne impossibile.
Abbiamo eseguito un modello di migrazione strangler-fig — sostituendo gradualmente i moduli legacy con servizi cloud-native mantenendo il sistema esistente attivo. Ogni struttura è stata migrata in uno sprint dedicato con un piano di rollback testato, garantendo zero interruzioni di produzione.
Sostituire un motore di rischio a batch processing con un'architettura di streaming che offre esposizione live del portafoglio tra le classi di asset — riducendo la latenza nel report del rischio da 4 ore a meno di 90 secondi.
Il motore di rischio legacy della banca processava i lavori batch di fine giornata, lasciando i trader con dati di esposizione obsoleti durante sessioni intraday volatili. I requisiti normativi imponevano una rendicontazione quasi in tempo reale entro 18 mesi, creando una riforma architetturale urgente.
Abbiamo ricostruito il livello di calcolo del rischio su una backbone di streaming di eventi utilizzando Apache Kafka e Flink, con un nuovo livello API che offre dashboard di esposizione live a trader e responsabili del rischio. La soluzione è stata implementata in modo incrementale senza alcuna interruzione nel trading.
Modernizzare un rivenditore multi-brand storico rompendo i silos dati tra negozi fisici e canali digitali per ottimizzare drasticamente l'inventario e la personalizzazione.
Il cliente ha avuto difficoltà con dati clienti online e offline scollegati, portando a un enorme gonfiore di inventario, alti tassi di abbandono dei carrelli e incapacità di prevedere accuratamente la domanda durante i picchi stagionali importanti.
Abbiamo implementato modelli di previsione della domanda per il machine learning integrati con una nuova piattaforma di headless commerce. Questo ha permesso aggiustamenti in tempo reale dell'inventario e prezzi dinamici, il tutto gestito tramite un piano di controllo centralizzato.
Implementare un'architettura IoT edge-to-cloud che assorbe la telemetria da 500.000 veicoli connessi per prevedere i guasti dei componenti prima che accadano — riducendo i tempi di inattività non pianificati del 35%.
Nonostante producesse veicoli con sensori integrati, l'OEM non disponeva di infrastrutture per agire sui dati generati. Le richieste di garanzia per guasti evitabili costavano centinaia di milioni all'anno, e gli operatori delle flotte richiedevano modelli di assistenza proattivi.
Abbiamo costruito una pipeline di telemetria edge-to-cloud che elabora 2TB di dati veicoli al giorno. I modelli di gradient boosting addestrati su modelli storici di guasto rilevano anomalie con 14 giorni di anticipo in media, attivando la programmazione automatica dei servizi tramite API dei concessionari.
Costruire una piattaforma interna self-service per sviluppatori che astrae la complessità dell'infrastruttura — comprimendo il tempo dal commit del codice alla produzione da 4 giorni a meno di 2 ore.
I team di ingegneria erano bloccati su un piccolo team di piattaforma responsabile di ogni implementazione. Ogni lancio di servizio richiedeva Terraform manuale, configurazione Kubernetes e ticket di approvazione. La soddisfazione degli sviluppatori era bassa e i migliori ingegneri stavano andando ai concorrenti.
Abbiamo progettato e costruito un IDP golden-path sopra Backstage, con template di servizio pre-approvati, provisioning automatico dell'ambiente e un responsabile dei segreti self-service. I team potevano avviare un nuovo servizio pronto per la produzione in meno di 15 minuti.
Progettare e fornire una piattaforma digitale rivolta al paziente che metta in contatto i membri assicurati con i servizi di assistenza preventiva, riducendo le visite inutili dal medico di base del 28% nel primo anno.
L'impegno dei membri dell'assicuratore era quasi interamente cartaceo, senza canali digitali per la prevenzione della salute o la gestione degli appuntamenti. Il basso coinvolgimento nei programmi di benessere faceva aumentare i costi dei sinistri anno dopo anno.
Abbiamo creato un portale per i membri mobile-first con stimoli sanitari personalizzati, prenotazione digitale degli appuntamenti e iscrizione integrata a programmi di benessere. La piattaforma si è collegata direttamente a 200+ cliniche partner tramite API conformi FHIR.
Progettare il registro principale, il motore di conformità e il gateway API che alimentano il prodotto di finanza embedded di una startup — progettati per gestire 10 milioni + di transazioni al mese fin dal primo giorno.
Il team fondatore aveva una forte intuizione di prodotto ma nessuna competenza interna in infrastruttura. Avevano bisogno di una base bancaria core pronta per la produzione e conforme PCI-DSS in meno di 6 mesi per raggiungere il traguardo della Serie B e lanciarsi simultaneamente in 3 mercati.
Abbiamo progettato e costruito l'intero stack di infrastruttura core — registro a doppia partita, processore di pagamenti idempotente, hook per la conformità KYC/AML e un'API REST rivolta agli sviluppatori. Consegnato in 5 mesi e superato l'audit PCI-DSS di Livello 1 al primo tentativo.
Costruire un hub operativo guidato dall'IA che unifici dati dei carrier, la telemetria del magazzino e i segnali della domanda dei clienti in un unico piano di controllo — riducendo il tempo di gestione delle eccezioni del 60%.
Operando in 14 paesi con 30+ integrazioni con i vettori, il client non aveva una visione unica dello stato delle spedizioni. I team operativi hanno tristato manualmente migliaia di eccezioni giornaliere su portali disconnessi, causando violazioni SLA ed erodendo la fiducia dei clienti.
Abbiamo progettato e costruito una piattaforma di torre di controllo unificata che assorbe dati in tempo reale da tutti gli operatori tramite API standardizzate e feed EDI. Uno strato di rilevamento delle anomalie basato su ML seleziona automaticamente le eccezioni per gravità e le invoglia al team giusto.
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