En Data Engineering, toutes les métriques ne se valent pas. Voici les *3 à suivre absolument* : 1. *Taux de réussite des pipelines* : Vos traitements fonctionnent-ils sans erreur ? 2. *Temps de latence* : Vos données sont-elles disponibles en temps réel ? 3. *Qualité des données* : Vos indicateurs sont-ils fiables et exploitables ? Exemple : J’ai aidé un client à *réduire ses erreurs de 40 %* en se concentrant sur ces métriques. Vous voulez des *indicateurs pertinents* ? Voici la liste. #DataEngineering #Métriques #Expertise #Tech #Luxe
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Tabularis is a free, open-source desktop database client: Postgres, MySQL/MariaDB & SQLite, with plugins, notebooks, AI and MCP built in.
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Prototyping AI with #PostgreSQL is easy. Production is where teams get stuck.
Mike Josephson (pgEdge) covers the full open source stack - MCP Server, RAG Server, AI DBA Workbench - and the Q&A goes deep: why a dedicated MCP server vs. direct LLM access? - enterprise controls, TSV optimization, semantic caching.
Live demo runs fully local on Ollama + Gemma 4 31B. No data leaving the machine.
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Cold data is read-only - that's the assumption baked into basically every tiering solution on the market. ColdFront breaks it.
UPDATE & DELETE on archived rows work through standard SQL. A GDPR deletion on five-year-old events is a single DELETE statement. No restore cycle.
DuckDB in-process, Apache Iceberg on any S3. Stock unpatched #PostgreSQL 16/17/18. Beta now, PostgreSQL License. Led by Jimmy Angelakos.
Votre tableau de bord est un *Musée des Métriques Inutiles* ? - *Lignes de code* : Un indicateur de productivité ? *Non*. - *Nombre de réunions* : Un signe d’efficacité ? *Non plus*. - *Tokens dépensés* : Un gage de qualité ? *Absolument pas*. Les *vrais indicateurs* : - *Taux de résolution des problèmes* : Vos données répondent-elles aux besoins ? - *Temps moyen de traitement* : Vos pipelines sont-ils efficaces ? - *Satisfaction des utilisateurs* : Vos solutions sont-elles utiles ? Exemple : Une entreprise a *augmenté sa productivité de 25 %* en se concentrant sur ces métriques. Vous voulez un *tableau de bord utile* ? Oubliez les vanity metrics. #Data #Métriques #Stratégie #ROI #Leadership
Dans un monde obsédé par les *chiffres*, il est temps de se concentrer sur l’*essentiel*. Les *métriques utiles* pour un Data Engineer : - *Taux de réussite des pipelines* : Vos traitements fonctionnent-ils ? - *Temps de latence* : Vos données sont-elles disponibles à temps ? - *Qualité des données* : Vos indicateurs sont-ils fiables ? Exemple : J’ai aidé un client à *réduire ses erreurs de 40 %* en se concentrant sur la qualité plutôt que sur le volume. Vous voulez des *métriques pertinentes* ? Voici comment faire. #DataEngineering #Métriques #Expertise #Tech #Luxe
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