Informazioni sul servizio
TradottoCostruisco piattaforme dati industriali su Databricks e gestisco progetti dalla prima riga di codice fino alla consegna, affinché i tuoi analisti e data scientist possano fidarsi di ogni tabella. La mia specialità è il lakehouse: progetto pipeline Spark che estraggono dati da database, API, file e fonti di streaming, quindi li organizzo in tabelle Delta — versionate, sicure a livello transazionale e veloci da interrogare. Lavoro con architettura a medaglie, spostando i dati attraverso strati di bronzo, argento e oro, in modo che pulizia, deduplicazione e logica aziendale vivano ciascuna in una fase chiara e testabile piuttosto che in uno script ingarbugliato che hai paura di toccare.
Copriamo tipicamente l'intero ciclo di vita della piattaforma. Configuro spazi di lavoro, cluster e job compute con autoscaling sensato, così non paghi per il tempo inattivo, e orchestriamo tutto tramite Databricks Workflows o il tuo pianificatore esistente — con ripetizioni, avvisi e controlli di qualità dei dati. Sul fronte della governance, introduco Unity Catalog: un catalogo unico per tabelle, volumi e modelli, controllo degli accessi a livello di riga e colonna, tracciabilità dei dati e audit, così la sicurezza e la conformità sono integrate fin dall'inizio, non aggiunte in seguito. Gestisco separatamente le prestazioni: partizionamento, Z-order, clustering liquido e compattazione dei file mantengono sotto controllo sia i costi che la latenza delle query.
Il risultato è una base mantenuta, non una demo una tantum. Scrivo codice modulare e testato in PySpark e SQL, documento il modello e i programmi di esecuzione, consegno pipeline su cui il tuo team può crescere autonomamente. Che tu stia migrando archiviazione legacy, avviando il tuo primo lakehouse o preparando tabelle di caratteristiche pulite per il machine learning — porto pragmatismo per consegnare soluzioni affidabili in tempo.
— Pipeline Spark e Delta seguendo lo schema bronzo/argento/oro
— Orchestrazione dei Workflows, CI/CD e controlli di qualità dei dati
— Governance tramite Unity Catalog: tracciabilità e controllo degli accessi
— Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi per cluster e query
Copriamo tipicamente l'intero ciclo di vita della piattaforma. Configuro spazi di lavoro, cluster e job compute con autoscaling sensato, così non paghi per il tempo inattivo, e orchestriamo tutto tramite Databricks Workflows o il tuo pianificatore esistente — con ripetizioni, avvisi e controlli di qualità dei dati. Sul fronte della governance, introduco Unity Catalog: un catalogo unico per tabelle, volumi e modelli, controllo degli accessi a livello di riga e colonna, tracciabilità dei dati e audit, così la sicurezza e la conformità sono integrate fin dall'inizio, non aggiunte in seguito. Gestisco separatamente le prestazioni: partizionamento, Z-order, clustering liquido e compattazione dei file mantengono sotto controllo sia i costi che la latenza delle query.
Il risultato è una base mantenuta, non una demo una tantum. Scrivo codice modulare e testato in PySpark e SQL, documento il modello e i programmi di esecuzione, consegno pipeline su cui il tuo team può crescere autonomamente. Che tu stia migrando archiviazione legacy, avviando il tuo primo lakehouse o preparando tabelle di caratteristiche pulite per il machine learning — porto pragmatismo per consegnare soluzioni affidabili in tempo.
— Pipeline Spark e Delta seguendo lo schema bronzo/argento/oro
— Orchestrazione dei Workflows, CI/CD e controlli di qualità dei dati
— Governance tramite Unity Catalog: tracciabilità e controllo degli accessi
— Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi per cluster e query
