Ingegneria dei dati e
analytics
SDEN costruisce le pipeline di dati, i data warehouse e i livelli di analytics che trasformano eventi di prodotto grezzi in metriche che i team possono difendere in riunione di consiglio.
Cosa copre questo dominio
Il lavoro sui dati comincia a monte del warehouse, allo schema. Gli eventi sono modellati con lo stesso rigore dei dati applicativi: contratti espliciti, schemi versionati, respinti alla porta quando non corrispondono.
Da lì atterrano in PostgreSQL, BigQuery o Snowflake a seconda del volume, con dbt come unico livello di trasformazione e metriche calcolate contro un modello documentato, non contro SQL improvvisato incollato in un grafico.
Le dashboard che lasciamo sopravvivono a chi le ha costruite: lineage documentato, garanzia di freschezza, e comportamento definito quando il dato a monte tarda o manca. Chiunque può rispondere a "da dove viene questo numero?" senza aprire cinque strumenti.
Ingegneria dei dati e analytics: gli standard SDEN
Defaults we ship
- Schema in scrittura con contratti di dati espliciti all'ingestione
- dbt come livello di trasformazione canonico; l'SQL è revisionato come codice
- Scelta del warehouse basata sul volume, e non sul fornitore più chiassoso
- Dashboard con lineage documentato e SLA di freschezza
Deliverables
- Definizioni di schema degli eventi versate nel repository applicativo
- Progetto dbt con modelli e test documentati
- Dashboard di analytics (Metabase, Looker o il tuo strumento di BI esistente)
- Monitoraggio della qualità dei dati con alert su freschezza e anomalie nel conteggio delle righe
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