#elt
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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…
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Fivetran e la normalizzazione: dove avviene conta per i costi di compute
Dove un provider ELT normalizza i dati — nel proprio VPC o nel tuo warehouse — cambia la…
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Orchestrazione di dbt Cloud dentro Fivetran: ELT end-to-end da un’unica piattaforma
Fivetran aggiunge l’orchestrazione dei job dbt Cloud dalla propria piattaforma: le trasformazioni possono partire al completamento del load…
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Cos’è l’idempotenza e perché conta nelle pipeline dati
L’idempotenza è la proprietà per cui ripetere un’operazione non cambia il risultato dopo la prima esecuzione. Nel data…
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Fivetran e dbt Core: più automazione nelle trasformazioni dati
Nuove funzionalità collegano i connettori Fivetran alle trasformazioni dbt Core: scheduling integrato per lanciare i modelli dopo ogni…
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Un data stack scalabile: tre lezioni dal retailer Backcountry
Il retailer di articoli outdoor Backcountry racconta come, con un team di sei persone, ha ridotto la manutenzione…
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Perché conviene abbandonare l’integrazione punto-a-punto
Usare il data warehouse come intermediario introduce un po’ di latenza ma migliora nettamente qualità, coerenza delle metriche…
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Fivetran Lite: connettori gestiti per quasi ogni app SaaS
I connettori Lite di Fivetran portano l’esperienza fully managed anche verso app SaaS di nicchia, con oltre 400…
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Bear Cognition: dai flat file al warehouse cloud per accorciare i tempi di data integration
Il caso di Bear Cognition, società di business intelligence che ha ridotto i tempi di integrazione dati passando…
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Architettura dati moderna: superare i vecchi tradeoff
Come il passaggio al cloud e all’ELT ha sciolto tensioni storiche del lavoro sui dati: ETL contro ELT,…