Pipelines et Stockages de Données

Un pipeline de données qui abandonne ou corrompt silencieusement des enregistrements est pire qu'aucun pipeline, car les gens font quand même confiance aux chiffres. Je construis des pipelines ETL et ELT, batch et streaming, avec la qualité des données traitée comme une préoccupation de premier ordre — validation, surveillance et idempotence pour que la sortie soit correcte et que les échecs soient bruyants, pas silencieux. Le stockage sous-jacent est choisi pour les schémas d'accès qu'il sert, avec une gestion disciplinée du schéma et des migrations pour que les données restent disponibles et abordables à mesure qu'elles croissent, plutôt que de devenir un goulot d'étranglement fragile et toujours plus coûteux.