Sviluppare pipeline per l’AI:

la guida essenziale per far

evolvere il data engineering

L’AI sta ridefinendo ogni livello della pipeline dati. Nei prossimi due anni saranno i data engineer che progettano sistemi più intelligenti, non quelli che scrivono più script, a guidare il cambiamento.

Le domande sono concrete e incalzano: quale assetto dovrebbe avere la tua organizzazione di data engineering quando le pipeline vengono scritte dall’AI agentica? Come costruire un’infrastruttura che tenga il passo con la domanda dell’AI di dati aggiornati e diversificati? In quali casi la progettazione dichiarativa supera l’orchestrazione imperativa? E cosa comporta distribuire data product quando tra gli utenti ci sono anche agenti AI?

In “Sviluppare pipeline per l’AI: la guida essenziale per far evolvere il data engineering”, Gilberto Hernandez offre uno sguardo lucido sulla direzione in cui si sta evolvendo il data engineering e su ciò che serve per anticiparla. Con una prefazione di Chris Child, VP of Product for Data Engineering at Snowflake, questo ebook ripercorre l’intero ciclo di vita delle pipeline, ingestion, trasformazione, distribuzione e DataOps, e presenta strumenti moderni e dichiarativi progettati per rispondere alle esigenze dell’AI in ogni fase.

I data engineer stanno diventando gli architetti operativi delle organizzazioni orientate all’AI. Questo ebook ti aiuta a costruire quel futuro, iniziando oggi stesso.

COSA IMPARERAI

• In che modo l’intelligenza artificiale sta ridefinendo ingestion, trasformazione, distribuzione e DataOps, e quali approcci moderni, come Snowflake CoCo, rispondono a ogni cambiamento

• Perché le pipeline dichiarative scalano efficacemente per i workload AI e come effettuare la transizione con Snowflake DCM Projects

• Come distribuire data product pensati sia per utenti umani sia per agenti AI, inclusi layer semantici progettati per query AI accurate in Snowflake CoWork

• Le pratiche DataOps, controllo delle versioni, CI/CD, gestione degli ambienti e sviluppo assistito dall’AI, che permettono al tuo team di iterare alla velocità dell’AI

• Come evolverà il ruolo del data engineer man mano che l’AI agentica gestirà una quota crescente della pipeline, e come posizionare il tuo team per guidare il cambiamento

INFORMAZIONI SULL’AUTORE
Gilberto Hernandez è Lead Developer Advocate presso Snowflake, dove aiuta i data engineer a sviluppare pipeline moderne e native per l’AI. Professionista con esperienza sul campo e formatore, crea guide per sviluppatori, corsi e contenuti formativi incentrati sull’applicazione pratica degli strumenti Snowflake per il data engineering.