Data Engineering
Apache Iceberg en production : ce qu'on a appris après 2 ans
Retour d'expérience concret sur Apache Iceberg en production : partitioning, compaction, intégration Spark/Flink, pièges courants et recommandations.
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Une donnée mal maîtrisée coûte cher. Nous structurons vos pratiques de gouvernance, garantissons la qualité de vos données et mettons en place les standards qui permettent à vos équipes de travailler sereinement.
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Retour d'expérience concret sur Apache Iceberg en production : partitioning, compaction, intégration Spark/Flink, pièges courants et recommandations.
dbt et BigQuery : architecture en couches, tests, CI/CD avec GitHub Actions, optimisation des coûts (partitioning, clustering, incremental models). Retours d'expérience après 5 ans en production.
Vos données valent de l'or — encore faut-il savoir les exploiter. Découvrez comment transformer votre capital data en avantage compétitif concret.
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