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In questa puntata entriamo nel vivo del progetto dati e vediamo cosa succede dopo aver deciso di costruire un data warehouse. Partendo dai dati grezzi dell’academy Dati 365, analizziamo la prima fase di lavoro del team: studio preliminare dei dataset, costruzione di un primo data model a star schema, distinzione tra tabelle dei fatti e dimensioni e progettazione dell’architettura dati a più livelli (staging, trasformazione e presentation layer). Parliamo anche di un tema spesso sottovalutato nei progetti di data analytics e Business Intelligence: la necessità di comprendere il dominio di business per dare significato ai dati, il processo iterativo di scoperta che nasce dall’analisi dei dati stessi e le prime trasformazioni necessarie per rendere i dati utilizzabili per analisi reali (come normalizzazione degli abbonamenti, gestione dei pagamenti e costruzione delle prime viste analitiche). Infine affrontiamo anche un dubbio molto diffuso: quanto costa davvero un’infrastruttura dati, come funzionano i costi nel cloud e perché progettare bene il sistema dati può far risparmiare risorse nel lungo periodo.
Dietro le Quinte – costruire un progetto dati da zero
Questo video fa parte della serie Dietro le Quinte, un progetto nato per raccontare cosa significa davvero realizzare un progetto di data analytics e Business Intelligence partendo da zero.
In questa serie non parliamo di teoria ma seguiamo passo dopo passo tutte le fasi di lavoro:
• analisi dei dati sorgente
• progettazione dell’architettura dati
• costruzione del data warehouse
• modellazione dei dati
• preparazione delle analisi e delle dashboard
L’obiettivo è mostrare come nascono davvero i progetti dati e quali sono i problemi che emergono nella pratica.
Il caso studio: Dati 365
Il progetto prende come caso studio Dati 365, la mia academy dedicata alla formazione in data analytics.
Nel corso della serie stiamo costruendo progressivamente:
• un data warehouse
• pipeline di integrazione dei dati
• un modello dati per analizzare clienti e abbonamenti
• una dashboard di Business Intelligence
con cui analizzare metriche come:
MRR (Monthly Recurring Revenue)
ARPU
retention dei clienti
durata degli abbonamenti
performance del funnel di acquisizione
Questo ci permette di mostrare concretamente come si costruisce un sistema di analytics nel mondo reale.
La serie “Dietro le Quinte” è realizzata in collaborazione con Itauros, partner del progetto.
Insieme stiamo lavorando alla progettazione e alla realizzazione dell’infrastruttura dati che rende possibile l’analisi.
Il progetto include:
• progettazione dell’architettura dati
• integrazione delle fonti
• costruzione del data warehouse
• modellazione dei dati per l’analytics
• preparazione delle viste per la reportistica
Questo contenuto è pensato per:
• manager e imprenditori che vogliono capire come funzionano davvero i progetti dati
• data analyst e professionisti della Business Intelligence
• chi lavora con Power BI, data warehouse e data platform
• chi vuole costruire un’azienda data-driven
Se ti interessano contenuti su:
• Data Analytics
• Business Intelligence
• Power BI
• Data Strategy
• Data Warehouse
• Data Storytelling
iscriviti al canale per seguire i prossimi episodi della serie Dietro le Quinte
Il partner del progettoA chi è utile questo videoIscriviti al canale
By Fabiano SileoIn questa puntata entriamo nel vivo del progetto dati e vediamo cosa succede dopo aver deciso di costruire un data warehouse. Partendo dai dati grezzi dell’academy Dati 365, analizziamo la prima fase di lavoro del team: studio preliminare dei dataset, costruzione di un primo data model a star schema, distinzione tra tabelle dei fatti e dimensioni e progettazione dell’architettura dati a più livelli (staging, trasformazione e presentation layer). Parliamo anche di un tema spesso sottovalutato nei progetti di data analytics e Business Intelligence: la necessità di comprendere il dominio di business per dare significato ai dati, il processo iterativo di scoperta che nasce dall’analisi dei dati stessi e le prime trasformazioni necessarie per rendere i dati utilizzabili per analisi reali (come normalizzazione degli abbonamenti, gestione dei pagamenti e costruzione delle prime viste analitiche). Infine affrontiamo anche un dubbio molto diffuso: quanto costa davvero un’infrastruttura dati, come funzionano i costi nel cloud e perché progettare bene il sistema dati può far risparmiare risorse nel lungo periodo.
Dietro le Quinte – costruire un progetto dati da zero
Questo video fa parte della serie Dietro le Quinte, un progetto nato per raccontare cosa significa davvero realizzare un progetto di data analytics e Business Intelligence partendo da zero.
In questa serie non parliamo di teoria ma seguiamo passo dopo passo tutte le fasi di lavoro:
• analisi dei dati sorgente
• progettazione dell’architettura dati
• costruzione del data warehouse
• modellazione dei dati
• preparazione delle analisi e delle dashboard
L’obiettivo è mostrare come nascono davvero i progetti dati e quali sono i problemi che emergono nella pratica.
Il caso studio: Dati 365
Il progetto prende come caso studio Dati 365, la mia academy dedicata alla formazione in data analytics.
Nel corso della serie stiamo costruendo progressivamente:
• un data warehouse
• pipeline di integrazione dei dati
• un modello dati per analizzare clienti e abbonamenti
• una dashboard di Business Intelligence
con cui analizzare metriche come:
MRR (Monthly Recurring Revenue)
ARPU
retention dei clienti
durata degli abbonamenti
performance del funnel di acquisizione
Questo ci permette di mostrare concretamente come si costruisce un sistema di analytics nel mondo reale.
La serie “Dietro le Quinte” è realizzata in collaborazione con Itauros, partner del progetto.
Insieme stiamo lavorando alla progettazione e alla realizzazione dell’infrastruttura dati che rende possibile l’analisi.
Il progetto include:
• progettazione dell’architettura dati
• integrazione delle fonti
• costruzione del data warehouse
• modellazione dei dati per l’analytics
• preparazione delle viste per la reportistica
Questo contenuto è pensato per:
• manager e imprenditori che vogliono capire come funzionano davvero i progetti dati
• data analyst e professionisti della Business Intelligence
• chi lavora con Power BI, data warehouse e data platform
• chi vuole costruire un’azienda data-driven
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• Data Analytics
• Business Intelligence
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