#pipeline
risultati
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Il vero collo di bottiglia dell’AI non sono i modelli, è l’affidabilità dei dati
Il 97% delle aziende segnala ritardi nelle iniziative di AI e analytics per problemi di pipeline. La tesi…
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Databricks cambia la gestione di continuous jobs e pipelines: cosa rivedere prima di agosto
A inizio agosto 2026 arrivano modifiche a continuous Lakeflow pipelines e continuous jobs: alcune sono breaking. Ecco cosa…
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Fraud detection su cloud warehouse: l’architettura dati prima del modello
Prima parte di una serie sulla fraud detection: perché gran parte del lavoro sta nell’ingestion affidabile e nella…
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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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State management delle pipeline: la sfida sottovalutata delle sincronizzazioni incrementali
Lo stato di una pipeline e cio che permette la sincronizzazione incrementale, ma gestirlo a mano tra crash,…
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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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Le dieci sfide delle pipeline dati, secondo (e per) Fivetran
Dieci sfide reali dell’ingegneria delle pipeline dati, lette criticamente: dove il contenuto Fivetran informa e dove invece vende.
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Perché oltre il 90% delle aziende non è AI-ready: è un problema di dati
Secondo Fivetran il gap di AI readiness è prima di tutto un gap di data readiness. I dati…
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Data lake: gestire governance, sicurezza e automazione delle pipeline
I data lake offrono storage flessibile ed economico, ma pongono sfide su governance e usabilità. Tre aree su…