Data engineering
Il data engineering costruisce le pipeline che rendono i dati utilizzabili: ingestione da sorgenti eterogenee, normalizzazione, controlli di qualità e modellazione, così che ogni analisi a valle parta…
Data science, machine learning e data engineering per decisioni basate sui dati.
La maggior parte dei progetti di analisi fallisce a monte: sorgenti incoerenti, definizioni divergenti dello stesso indicatore, storicità insufficiente. Per questo l’area Data Intelligence tiene insieme data engineering e data science: costruire modelli su dati non governati produce risultati che non si riescono a replicare.
Ogni modello messo in esercizio porta con sé una metrica di successo definita prima dell’addestramento e un monitoraggio del degrado nel tempo. Un modello che smette di funzionare senza che nessuno se ne accorga è più dannoso di un modello che non è mai stato costruito.
Dalla raccolta del dato alla previsione, senza salti nella catena.
Il data engineering costruisce le pipeline che rendono i dati utilizzabili: ingestione da sorgenti eterogenee, normalizzazione, controlli di qualità e modellazione, così che ogni analisi a valle parta…
I progetti di data science e machine learning producono modelli predittivi calibrati sui dati dell'azienda: dalla definizione della variabile obiettivo alla validazione, fino alla messa in esercizio con…