#Andes virus on a cruise #ship: person-to-person #transmission and an empty #pipeline

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🧩 Meet the LCC Ecosystem — Your Complete 3DGS Pipeline. From raw capture to a polished, shareable 3D experience, we've got every stage covered. Here is the full lineup: 👇🏻(1/5)

Prime Minister Mark Carney declares B.C. central to 'build Canada' agenda

Carney sought to ease B.C. pipeline tensions with the promise to build 'B.C. strong' before a meeting with Premier David Eby

#dataengineering #optimisation #tech #coûts #pipeline | Gabriel.. C.

💰 Comment optimiser vos pipelines data (sans dépenser plus) En optimisant les pipelines de *3 clients*, nous avons réduit leurs coûts de *40 à 60%*. Voici comment : --- 🔹 **1. Optimisation des requêtes SQL** - *Problème* : Des requêtes qui scannent des *millions de lignes* inutiles. - *Solution* : ✅ Ajoutez des *index* sur les colonnes fréquemment interrogées. ✅ Remplacez les *SELECT ** par des requêtes ciblées. - *Résultat* : Un client a divisé le temps d’exécution de ses rapports par *10*. 🔹 **2. Nettoyage des données inutiles** - *Problème* : Stocker des *logs de 5 ans* ou des doublons. - *Solution* : ✅ Politique de rétention : *3 mois pour les logs*, 1 an pour les données clients. ✅ Suppression des doublons : Un script Python simple peut libérer *30% d’espace disque*. - *Exemple* : Un client a récupéré *2 To d’espace* en nettoyant ses bases. 🔹 **3. Automatisation des tâches manuelles** - *Problème* : Des rapports générés *à la main* chaque semaine. - *Solution* : ✅ Scripts Python + *tâches planifiées* (cron). ✅ Alertes automatiques en cas d’anomalie. - *Gain* : *5h/semaine* récupérées pour l’équipe. 🔹 **4. Choix des formats de stockage** - *Problème* : Stocker des données textuelles en *JSON* alors qu’un format binaire suffirait. - *Solution* : ✅ *Parquet* ou *Avro* pour les données analytiques (compression x10). ✅ *CSV* seulement pour les échanges ponctuels. - *Économie* : *40% de réduction* de l’espace disque. 🔹 **5. Maintenance proactive** - *Problème* : Attendre qu’un disque soit plein pour agir. - *Solution* : ✅ Surveillance des capacités (*alertes à 70% d’utilisation*). ✅ Archivage automatique des données anciennes. - *Exemple* : Un serveur a été sauvé d’un crash grâce à une *alerte précoce*. --- 💬 Quel est votre meilleur conseil pour optimiser les coûts data ? #DataEngineering #Optimisation #Tech #Coûts #Pipeline

#dataengineering #tech #pipeline #qualitédonnées #optimisation | Gabriel.. C.

🚨 Data Engineering : les 3 pièges qui font échouer vos projets (et comment les éviter) En 15 ans de Data Engineering, j’ai vu les mêmes pièges **détruire des projets** coûteux. Voici comment les éviter : --- 🔹 **Piège 1 : Négliger la qualité des données** - *"On nettoiera plus tard."* → *Spoiler* : ce jour n’arrivera jamais. - *Conséquence* : Des pipelines qui *plantent en production* à cause de données sales. - *Solution* : ✅ Intégrez le nettoyage *dans le pipeline* (ex : suppression des doublons, correction des formats). ✅ Utilisez des outils comme *Great Expectations* pour valider les données. 🔹 **Piège 2 : Tout mettre dans un seul pipeline** - Comme construire une maison *sans pièces*. - *Conséquence* : Lenteur, bugs fréquents, difficulté à déboguer. - *Solution* : ✅ Séparez par *domaine* (ex : un pipeline pour les logs, un autre pour les transactions). ✅ Utilisez des outils d’orchestration comme *Airflow* ou *Prefect*. 🔹 **Piège 3 : Oublier la documentation** - *"C’est évident !"* → *6 mois plus tard, personne ne comprend*. - *Conséquence* : Perte de temps et d’argent. - *Solution* : ✅ Un *README* par pipeline avec : - Entrées/sorties (ex : *"Données clients → rapport CRM"*). - Dépendances (ex : *"Nécessite Kafka et PostgreSQL"*). - Responsable à contacter. --- 💡 **Résultat** : Un client a réduit ses *bugs de 40%* en appliquant ces bonnes pratiques. --- 💬 Quel est le pire piège que vous ayez vu en Data Engineering ? #DataEngineering #Tech #Pipeline #QualitéDonnées #Optimisation