#dbt
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Data model pre-costruiti: union schema, formula field Salesforce e report Stripe replicati
Un giro di rilasci sui dbt data model di Fivetran: union di più connettori dello stesso tipo, unnesting…
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dbt spiegato: cosa fa davvero, e le quattro domande per capire se serve al tuo team
Una ripassata su cosa dbt è e cosa non è: layer di trasformazione SQL dentro il warehouse, con…
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Il dbt package di Fivetran per GitHub: misurare il delivery senza scrivere join a mano
Il package trasforma i dati del connettore GitHub in modelli su issue, pull request e metriche di ciclo.…
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Cinque casi d’uso in cui la data integration viene prima del machine learning
Un post di Fivetran mappa cinque scenari di ML sui dati che servono per alimentarli. Utile come checklist…
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Il dbt package di Fivetran per Marketo: cosa aggrega e quando conviene
Fivetran distribuisce su dbt Hub un package che aggrega metriche email sugli oggetti Marketo e tiene lo storico…
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dbt Labs ritira la Snowflake Native App: cosa cambia e perché
dbt Labs ritira la dbt Snowflake Native App: maintenance mode da luglio 2026 e rimozione dal Marketplace a…
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Wistia e il modello hub-and-spoke: cosa racconta il suo data scientist
Chris Bertrand, data scientist di Wistia, racconta come il passaggio da integrazioni custom a un modello hub-and-spoke ha…
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Analytics engineering con dbt: cosa ha funzionato (e cosa no) in N26
Il racconto dell’adozione di dbt in N26 durante l’iperscrescita: benefici concreti, ma anche DAG fragili e lezioni sul…
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Disposable software: quando il codice usa e getta diventa la norma
Notebook, app Streamlit e dashboard BI hanno vita breve per definizione. La tesi del CEO di Fivetran: l’AI…
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Perché una buona data activation richiede un buon data modeling
Centralizzare i dati non basta per attivarli: senza data modeling si rischia il “garbage in, garbage out”. Come…