Secondo un sondaggio condotto tra esperti di dati, il 55% dei partecipanti ha segnalato la presenza di oltre 1.000 fonti di dati presso la propria organizzazione Il Data Engineering è quindi diventato essenziale per gestire grandi volumi di dati ed estrarre valore da essi.

Per tenere il passo con la crescente domanda, il Data Engineering si è evoluto, passando dalla codifica manuale a un approccio GUI automatizzato, di facile utilizzo, low code/no code e basato sull'intelligenza artificiale.

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• Le sfide del Data Engineering e come superarle
• I casi d'uso del mondo reale, tra cui il modo in cui un'azienda è riuscita a migliorare dell'80% la produttività dei suoi sviluppatori grazie ai dati in tempo reale
• In che modo Informatica aiuta i data engineer a creare pipeline di dati autonome, efficaci e ottimizzate per l'intelligenza artificiale