Costruirò pipeline di dati, etl, integrazione dei dati, AWS e arricchimento con ai

No. AWS non è obbligatorio. Posso creare una pipeline che consegna i dati in CSV, Excel, Google Sheets, Supabase, BigQuery, un database o un’altra opzione di storage. AWS viene usato solo quando è la soluzione giusta per il progetto.

Sì. Possono essere inclusi Terraform, CloudFormation o linee guida strutturate per il deployment

Assolutamente. I costi di storage, calcolo e query vengono considerati in ogni progetto.

Sì. I pipeline possono essere strutturati per Power BI, Tableau o altre piattaforme di analisi.

Posso costruire pipeline che estraggono dati da siti web, API, file CSV/Excel, database e cloud storage, poi puliscono, trasformano, arricchiscono e consegnano i dati in un formato strutturato come CSV, Excel, JSON, Google Sheets, tabelle di database o cloud storage.

Sì. È il mio pane quotidiano. Posso creare web scraper per siti pubblici dove i dati sono accessibili, e il progetto rispetta le regole e i requisiti legali del sito. Posso anche lavorare con API quando sono disponibili, che di solito sono più stabili rispetto allo scraping.

L’arricchimento dei dati con AI significa usare strumenti di AI o LLM per aggiungere più significato e struttura ai dati grezzi. Per esempio, una recensione può essere classificata per tipo di lamentela, uno statuto legale può essere riassunto e taggato, o un testo lungo può essere convertito in campi strutturati.

Sì. Posso aggiungere arricchimento AI/LLM per compiti come riassunto, classificazione, tagging, estrazione di entità, strutturazione del testo, raggruppamento di sentiment e trasformare testo non strutturato in campi strutturati.

Sì. A seconda della configurazione, posso creare script ripetibili e fornire indicazioni sulla pianificazione. Per una pianificazione completa, deployment e monitoraggio, scegli il pacchetto Standard o Premium o richiedi un’offerta personalizzata.