#dataengineering #retourexpérience #expertise #tech #luxe | Gabriel.. C.

Un projet Data en crise ? Voici comment je l’ai *sauvé* : - *Diagnostic* : Identifier les blocages (outils, processus, équipes). - *Simplification* : Réduire la complexité des pipelines. - *Formation* : Monter en compétences les équipes. - *Collaboration* : Impliquer les métiers dans la solution. Exemple : J’ai *redressé un projet* en 3 mois, évitant un préjudice de 500 000 €. Vous avez un *projet Data en difficulté* ? Parlons-en. #DataEngineering #RetourExpérience #Expertise #Tech #Luxe

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#dataengineering #outils #expertise #tech #luxe | Gabriel.. C.

Des outils data *trop complexes* ? C’est comme conduire une Formule 1 pour aller au supermarché. Comment simplifier ? - *Choisissez des outils adaptés* à vos besoins (pas à la mode). - *Formez vos équipes* pour qu’elles les maîtrisent. - *Automatisez* les tâches répétitives. Exemple : J’ai aidé un client à *réduire de 50 %* le temps passé sur ses traitements data. Vous voulez des *outils efficaces et simples* ? Parlons-en. #DataEngineering #Outils #Expertise #Tech #Luxe

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"Even the best models today still introduce bugs, one out of every four commits." Toby Mao, creator of SQLGlot, on where the AI line actually is. New episode. https://www.youtube.com/watch?v=cRECaz2PANg
#AIAgents #LLMCoding #DataEngineering
From Netflix Side Project to the Fastest SQL Parser | Toby Mao (Fivetran)

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#dataengineering #métriques #expertise #tech #luxe | Gabriel.. C.

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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📊 Help shape Tabularis!

Tabularis is a free, open-source desktop database client: Postgres, MySQL/MariaDB & SQLite, with plugins, notebooks, AI and MCP built in.

We're deciding what to build next, and we want yours: what do you actually want from a database tool? What's missing from the ones you use today?

~2 minutes, and it feeds straight into our roadmap. 🙏

👉 https://tabularis.dev/survey

#database #SQL #databases #dataengineering #DBA #devtools #opensource #FOSS

Help shape Tabularis — 2-minute survey

Tell us what you expect from a database tool: which databases you use, what matters most, and what's missing today. It takes about two minutes.

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.

Watch the on-demand replay: 🎙️ https://pages.pgedge.com/postgresworld-webinar-postgres-series-ai-dba-workbench-for-postgresql-a-technical-walkthrough-02efc371-9c20-4ba0-86f4-faea117d7a2f

#OpenSource #AI #MCP #DataEngineering #tech #llm

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.

📖 https://github.com/pgEdge/coldfront

#OpenSource #DataEngineering #ApacheIceberg #DuckDB

#data #métriques #stratégie #roi #leadership | Gabriel.. C.

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

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