This thesis focuses on the design of a Data Platform on Snowflake for a company operating in the consumer credit sector. The research begins with the analysis of inefficiencies and scalability limitations of the existing data infrastructure, which was based on on-premise servers and legacy architectures such as Oracle and SAS, hindering efficient and flexible data management. The main objective was to translate business needs into a modern data architecture capable of serving as a “single source of truth.” The project is structured around the design of a cloud-native platform organized into three main layers: Ingestion, Data, and Transformation. The use of Snowflake improved efficiency, reduced costs, and enhanced data quality. The thesis demonstrates how the transition to a cloud platform represents a strategic step to enable future initiatives in Business Intelligence, Machine Learning, and advanced analytics, positioning the company for greater competitiveness and flexibility.

Questo lavoro di tesi si concentra sulla progettazione di una Data Platform su Snowflake, per un'azienda operante nel settore del credito al consumo. La ricerca prende avvio dall’analisi delle inefficienze e dei limiti di scalabilità dell’infrastruttura dati preesistente, basata su server locali e architetture legacy come Oracle e SAS, che ostacolavano una gestione dei dati efficiente e flessibile. L’obiettivo principale è stato tradurre le esigenze di business in un’architettura dati moderna, in grado di fungere da “single source of truth”. Il progetto si articola nella progettazione di una piattaforma cloud-native strutturata in tre livelli principali: Ingestione, Dati e Trasformazione. L’uso di Snowflake ha migliorato l’efficienza, ridotto i costi e aumentato la qualità dei dati. La tesi dimostra come la transizione verso una piattaforma cloud rappresenti un passo strategico per abilitare iniziative future di Business Intelligence, Machine Learning e analisi avanzate, posizionando l’azienda in una condizione di maggiore competitività e flessibilità.

Progettazione di una Data Platform basata su Snowflake: caso di una società del credito al consumo

KONLACK FONING, DORA MELISSA
2025/2026

Abstract

This thesis focuses on the design of a Data Platform on Snowflake for a company operating in the consumer credit sector. The research begins with the analysis of inefficiencies and scalability limitations of the existing data infrastructure, which was based on on-premise servers and legacy architectures such as Oracle and SAS, hindering efficient and flexible data management. The main objective was to translate business needs into a modern data architecture capable of serving as a “single source of truth.” The project is structured around the design of a cloud-native platform organized into three main layers: Ingestion, Data, and Transformation. The use of Snowflake improved efficiency, reduced costs, and enhanced data quality. The thesis demonstrates how the transition to a cloud platform represents a strategic step to enable future initiatives in Business Intelligence, Machine Learning, and advanced analytics, positioning the company for greater competitiveness and flexibility.
CUCUZZA, SIMONE
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
23-ott-2025
2025/2026
Questo lavoro di tesi si concentra sulla progettazione di una Data Platform su Snowflake, per un'azienda operante nel settore del credito al consumo. La ricerca prende avvio dall’analisi delle inefficienze e dei limiti di scalabilità dell’infrastruttura dati preesistente, basata su server locali e architetture legacy come Oracle e SAS, che ostacolavano una gestione dei dati efficiente e flessibile. L’obiettivo principale è stato tradurre le esigenze di business in un’architettura dati moderna, in grado di fungere da “single source of truth”. Il progetto si articola nella progettazione di una piattaforma cloud-native strutturata in tre livelli principali: Ingestione, Dati e Trasformazione. L’uso di Snowflake ha migliorato l’efficienza, ridotto i costi e aumentato la qualità dei dati. La tesi dimostra come la transizione verso una piattaforma cloud rappresenti un passo strategico per abilitare iniziative future di Business Intelligence, Machine Learning e analisi avanzate, posizionando l’azienda in una condizione di maggiore competitività e flessibilità.
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Descrizione: Tesi Laurea magistrale Dora Melissa KONLACK FONING
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/243662