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Three ways to connect an AI agent to your business data

Cet article présente trois approches pour connecter un agent d'IA à des données commerciales, mettant en balance vitesse et fiabilité. La première approche consiste à donner un accès direct à la base de données pour des réponses rapides, mais fragile. La deuxième implique la création d'une couche sémantique formelle pour des résultats plus fiables, mais nécessite plus de temps. La troisième approche utilise une couche sémantique automatisée qui s'adapte en fonction des questions posées, permettant une confiance accrue dans les réponses. Le choix de la méthode dépend de la situation spécifique des équipes de données.

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DBT / Data Build Tool / Data / Codéin

DBT (Data Build Tool) permet de transformer des données tout en offrant une documentation automatique pour le suivi et la maintenance des données. Codéin est une entreprise spécialisée qui accompagne les organisations dans la gestion, l'analyse et la visualisation de leurs données, garantissant ainsi leur qualité et sécurité pour optimiser la prise de décision.

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Technologies Data - Codéin | Outils avancés pour ...

Codéin présente une stack data 100% open source, incluant des outils tels qu'Apache Airflow pour l'orchestration des workflows, dbt pour la transformation des données, PostgreSQL pour le stockage, et Apache Superset pour la visualisation des données. Ces technologies garantissent une gestion efficace et sécurisée des données sans coûts de licence, permettant d’automatiser et d’améliorer la qualité des traitements et des analyses.

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Cas client Murata : Industrialisation data et ...

Murata, un fabricant japonais, collabore avec Codéin pour industrialiser ses pipelines de données en utilisant Airflow et dbt. L'objectif est de garantir la fiabilité et la qualité des traitements de données tout en assurant une architecture locale évolutive. Le projet inclut la structuration des flux de données, des tests de montée en charge des outils et la standardisation de la restitution des données via Superset. Cela vise à soutenir la croissance de l'entreprise et à améliorer la prise de décision opérationnelle.

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Codéin | Ingénieur système Linux - Montpellier (H/F)

L'agence Codéin recherche un Data Engineer et Chef de projet technique confirmé pour concevoir et implémenter des architectures de données modernes. Les missions incluent la conception d'architectures robustes, la mise en place de pipelines de données, et l'utilisation d'outils de Business Intelligence. Un fort accent est mis sur l'open source et le mentoring au sein de l'équipe, avec des compétences requises en PostgreSQL, Apache Airflow, et dbt.

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Codéin | Ingénieur système Linux - Montpellier (H/F)

L'agence Codéin recherche un Data Engineer et Chef de projet technique confirmé à Montpellier. Le candidat idéal doit posséder une solide expérience en Data Engineering, être familier avec la Modern Data Stack, et pouvoir gérer des projets complexes tout en étant à l'aise avec des outils d'orchestration, de transformation et de visualisation de données. Des compétences en Open Source et un bon contact avec les clients sont également essentielles.

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DBT / Data Build Tool / Data / Codéin

DBT (Data Build Tool) propose une documentation automatique pour suivre et maintenir les données, facilitant leur transformation avancée. Codéin accompagne dans la gestion des données pour optimiser les décisions à travers des services personnalisés, garantissant la qualité et la sécurité des données.

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Technologies Data - Codéin | Outils avancés pour ...

Cet article présente une stack data 100% open source comprenant Apache Airflow pour l'orchestration des workflows, dbt pour la transformation des données, et PostgreSQL pour le stockage efficace des données. Il met en avant l'importance de ces technologies pour gérer des flux de données complexes de manière sécurisée et optimisée, ainsi que l'utilisation d'Apache Superset pour la visualisation des données. Ces outils permettent d'améliorer la qualité des données et de faciliter la prise de décisions éclairées.

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Data as Code : Révolutionnez vos projets data

L'article présente l'approche 'Data as Code' qui applique des pratiques de développement logiciel pour gérer les pipelines de données tout en utilisant une stack technique moderne comme Apache Airflow, dbt et Apache Superset. Il aborde les avantages de versionner et d'automatiser les processus de gestion des données, tout en soulignant les limitations des plateformes no code/low code. L'article met en lumière la centralisation du code, l'industrialisation des workflows et le déploiement automatisé comme leviers clés pour un projet de données réussi.

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Replay – Industrialiser les projets Data avec ...

La conférence "DATA AS CODE" présente l'approche inspirée des pratiques DevOps pour industrialiser les projets data. Romain Bonnal explique l'importance du versioning avec Git, de l'automatisation des déploiements via des pipelines CI/CD, de la qualité du code avec des tests et l'analyse SonarQube, ainsi que l'utilisation de Docker pour la reproductibilité des environnements. Cette méthode vise à transformer une gestion artisanale en un système industrialisé et collaboratif, illustrée par des cas concrets et l'utilisation d'outils comme Apache Airflow, dbt et Superset.