Post di Nordest Informatica| Software Gestionali e Soluzioni Digitali

💾 Il #database #relazionale è tra noi dagli anni 70 e quindi da 50+ anni sopravvive egregiamente (e con molta probabilità ci sopravvivrà, insieme al #COBOL e al #PL1) e ad oggi rimane un componente centrale e fondamentale delle infrastrutture digitali di ogni compagnia tech (dopo #Excel ovviamente 😅). Perchè? Principalmente per la gestione della #transazionalità, cioè la capacità di un #rdbms di gestire unità logiche di lavoro (le transazioni) che coinvolgono uno o più modifiche ai #dati: una transazione deve eseguire tutte le operazioni richieste o, in caso di errore, annullarle tutte per garantire la #coerenza e l'#integrità dei dati (le note proprietà #ACID). 💰 Questo è fondamentale ad esempio per flussi di lavoro #OLTP come l'accredito del vostro stipendio a fine mese, l'addebito del mutuo o della rata della macchina, l'acquisto (previa verifica della disponibilità nello stock di magazzino) di qualsiasi cosa negli store online. PostgreSQL 👶 O semplicemente #postgres per gli amici è, dopo 35 anni, uno dei #database #opensource più apprezzati (ranking nei link), robusti, affidabili e ricchi di estensioni (una su tutte: #postgis per il supporto ai dati #spaziali e a strumenti #gis open come #qgis). E tutto il mondo #NoSQL e le nuove tecnologie di AI basate su #RAG? Se non c'è da fare #caching seriamente (si legge #Redis) nel 99% dei casi probabilmente saranno sufficienti i tipi #json (testuale) e #jsonb (binario e compresso), per partire con i RAG invece si può tranquillamente iniziare con #pgvector e poi esplorare soluzioni ad-hoc. Ok, poi? Poi bisogna sporcarsi le mani per capire le basi e soprattutto i problemi (permessi, memoria, spazio disco, max numero di connessioni, scaling, repliche, ecc..), quindi come ☑️ opzione #1 si può installare tutto a mano in locale o su macchina virtuale (#vm) ospitata sul nostro #cloudprovider preferito per prendere dimestichezza con le configurazioni… oppure ☑️ opzione #2 si può andare direttamente su una #soluzione #gestita fornita sempre dal nostro #cloudprovider preferito, facilmente scalabile in produzione, dotata di backup automatici, manutenzione semplificata delle versioni, ecc… tutti i benefici che si possono immaginare dal non dover fare tutto a mano. Prossimamente proviamo a dare qualche numero, cioè: tutto bello bellissimo ma quanto mi costa? 🤫

💼 Quel momento in cui pensi di aver fatto una query perfetta in SQL… e poi scopri di aver dimenticato una JOIN. 😅 Chi lavora con i dati lo sa: ci sono poche cose più soddisfacenti di vedere un risultato corretto dopo aver scritto una query complessa. Ma c’è anche quel momento di panico controllato quando ti accorgi che i numeri non tornano... perché hai dimenticato un piccolo dettaglio (tipo la JOIN più importante!). 🤦♂️ La cosa positiva? Con gli errori si impara... e magari anche si ride! 😂 #DataAnalystLife #SQLStruggles #ErroriCheInsegnano #CrescitaProfessionale #LavorareConIDati

Grace Murray Hopper (New York, 9 dicembre 1906 – Arlington, 1º gennaio 1992) è stata una matematica, informatica e militare statunitense, definita da molti una pioniera della programmazione informatica e la "mamma" del linguaggio di programmazione COBOL. Questo linguaggio fu progettato nel 1959, ma nasce ufficialmente nel 1961, grazie ad un gruppo di lavoro composto da appartenenti all'industria statunitense e da alcune agenzie governative degli Stati Uniti. Lo scopo fu quello di creare un linguaggio di programmazione adatto all'elaborazione di dati commerciali. Gli applicativi COBOL, noti per la loro stabilità, sono stati, fino al 2013 (e si presume ancora per molti anni a venire), alla base del funzionamento dei Bancomat e dell'operatività di molte banche e assicurazioni. Perché parlo di questo linguaggio di programmazione? Perché oramai a conoscerlo siamo rimasti in pochi. Ho programmato in COBOL per quasi 7 anni, quando lavoravo come consulente esterna per Coin, Pam ed altre aziende. Oggi siamo considerati dei dinosauri, non per la mole 🤣, ma perché siamo quasi estinti. Mi fa enorme piacere sapere che sia stata una donna, tra le principali fondatrici di questo linguaggio di programmazione. Viva le materie #STEAM! Auspico ad un maggior avvicinamento delle donne alle discipline matematiche e scientifiche, un mondo affascinante nel quale le donne possono fare la differenza. #steam #formazione #donna #scienze #matematica #tecnologia

Dove alloggia Mario? E niente, se sapete rispondere avete capito la logica relazionale. I database relazionali non sono solo uno strumento ma l'applicazione di un modello astratto di gestire i dati che non può invecchiare perchè è un idea. Sarebbe come fare invecchiare l'operazione dell'addizione. Quindi qualunque software vogliate sviluppare dovete partire da una progettazione dei dati fatta in questo modo, anche se voleste usare quelle robe strane NOSQL.

I #datamart sono molto utili perchè permettono di dare ad ogni reparto l'accesso a tutti e soli i dati rilevanti per il loro lavoro. Così non solo si ottiene 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘇𝗮 nell’accesso ai dati, poichè si riduce il volume di dati ai soli che servono, ma si migliora anche la 𝗳𝗮𝗰𝗶𝗹𝗶𝘁𝗮̀ 𝗱’𝘂𝘀𝗼 perchè l’interfaccia utente e gli strumenti di analisi sono pensati per il gruppo di utenti a cui servono. La 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁𝗮̀ e 𝗿𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮 dei dati aumenta e ciò garantisce un 𝘀𝘂𝗽𝗽𝗼𝗿𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗰𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 rapido ed efficace Leggi di più sui data mart: https://hubs.ly/Q02Zw6bV0

Avanti, per la nostra strada! Nel nuovo Piano #Agrifood e #Energiaverde al centro della strategia!

L'#AI dà al lavoro dei #recruiter una marcia in più. La lettura e l'#analisi massiva dei #CV diventano semplici da gestire grazie alla soluzione Inaz, un motore di ricerca semantica che rileva le #informazioni utili e interessanti secondo i requisiti dettati dall'utente e che le rende subito disponibili e navigabili in modo dinamico. Lo strumento irrinunciabile per chi, in un mare di dati, ha il compito di trovare una sola persona: quella giusta.   🔍 Scopri di più: https://lnkd.in/dR7bRF9R #Inaz #HR #RisorseUmane #software

#Join SPIEGATE FACILI Le join sono fondamentali per chiunque si trovi a lavorare con #dati e #tabelle (soprattutto in #sql ) Consistono nel prendere informazioni da una tabella ed "inserirle" in un'altra utilizzando un elemento comune. Volendo semplificare il concetto è una sorta di cerca.vert di #excel Con la differenza che si può decidere se 🔹 ottenere come risultato solamente le informazioni che "joinano" ossia per cui è verificata la corrispondenza in entrambe le tabelle (inner join) 🔹 Tenere tutte le righe di una delle due tabelle e valorizzare le colonne provenineti dall'altra solo dove "joinano" ottenendo una colonna piena a macchia leopard (left o right join) 🔹 o prendere tutte le righe da tutte e due le tabelle (full outler) Quando sono utili le join? 🤔 Risposta sintetica : QUASI SEMPRE Risposta meno sintetica Le join sono un utilissimo strumento 🔧 per collegare dati provenienti da tabelle diverse ma con un elemento in comune Ottenendo quindi informazioni più utili Facciamo un esempio 👉 Tabella A: transazioni di vendita in cui è riportato il cliente, il prodotto acquistato e l'importo speso 👉 Tabella B: anagrafica dei clienti in cui è riportato cliente, età e regione ❓Come possiamo sapere le regioni che producono più fatturato? 1️⃣ Effettuiamo una join tra vendite e clienti dove l'elemento comune è il cliente 2️⃣ In questo modo otteniamo un collegamento tra la vendita e la regione 3️⃣ Aggreghiamo i dati per regioni sommando l'importo Et voilà abbiamo fatto la magia 🪄 Nel meme le due "tabelle" sono rappresentante da 👴 un uomo calvo con la barba e 👦l'altro con solo i capelli ---------------------------------------- Per tutto il mese di Giugno condividerò mini lezioni sulla #DataAnalytics come questa. Per non perderne nessuna 1️⃣ Aggiungimi su LinkedIn (Fabiano Sileo ) 2️⃣ Segui l'hashtag #Dati365 3️⃣ Lascia la tua mail seguendo il link nei commenti (👇)

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