Come abbiamo visto nell\u2019ultimo appuntamento insieme, Azure mette a disposizione diversi strumenti utili a chi ricopre il ruolo di data engineer.
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\nIn questa sessione vedremo come il cloud ha favorito l\u2019evoluzione dei sistemi di analisi, evolvendo i sistemi di datawarehouse verso gli attuali data lake ed i futuri \u201cdata lakehouse\u201d.
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\nAlcune definizioni base:
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\n Cos’\u00e8 un data warehouse? E’ un tipo di sistema di data management progettato per abilitare e supportare le attivit\u00e0 di business intelligence (BI), in particolare gli analytics.
\n Cos\u2019\u00e8 un data lake? Si tratta di un repository centralizzato che consente di archiviare grandi quantit\u00e0 di dati nel loro formato nativo, provenienti da molte fonti diversificate e disomogenee.
\n Cos’\u00e8 un data lakehouse? E’ una nuova architettura aperta di gestione dei dati che combina la flessibilit\u00e0, l’efficienza in termini di costi e la scalabilit\u00e0 dei data lake.
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\nCosa vedremo:
\nVedremo alcune caratteristiche del data warehouse, data lake e data lakehouse e vedremo alcuni servizi online che implementano questo ultimo sistema di analisi.
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\nWebinar consigliato a:
\nsviluppatori
\nneolaureati
\nCTO
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\nRelatore
\nDaniele Perugini (Data Engineer, Architect, Microsoft Certified Associate).
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\nDurata del webinar: 50 minuti + Q&A finali.
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\nScarica il pdf del relatore: https:\/\/bit.ly\/38nxFAU<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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