alessandro-pellicciari-digital-analytics-data-aggregation-sql-nosql-e-pandas.json

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  "description": "I clienti enterprise si trovano sempre pi\u00f9 spesso ad avere difficolt\u00e0\nnel recuperare informazioni essenziali per capire nel complesso dove il\nbrand sta funzionando e dove invece serve un intervento tempestivo,\nperch\u00e8 sono inondati di dati di dettaglio che spesso non sono facilmente\naggregabili e visualizzabili insieme con frequenza giornaliera.\n\nPer rispondere a questa esigenza, in azienda, nel nostro reparto R&D,\nabbiamo sviluppato una dashboard che permette a clienti con diversi\nbrand e properties (siti) di aggregare i principali KPI da monitorare\n(sia KPI standard che KPI personalizzati). I KPI sono i key performance\nindicators, ovvero metriche che aiutano a valutare le performance).\n\nMa i dati da visualizzare e aggregare, provenienti da diverse fonti\n(Google Analytics, Adobe Analytics, tools SEO), hanno strutture diverse\ne non \u00e8 possibile a priori prevedere quali sono le strutture\ndisponibili.\n\nPerci\u00f2, in questo talk vedremo insieme come abbiamo gestito questo caso\nreale attraverso un mix di tecnologie SQL (MySQL attraverso Django) e\nNoSQL (MongoDb), utilizzando i dataframe di Pandas come layer intermedio\nattraverso il quale lavorare il dato velocemente.\n\nLa soluzione realizzata ci ha permesso di integrare rapidamente nuove\nfonti e nuovi KPI, e di gestire volumi elevati di dati (attualmente 200+\nsiti contemporaneamente) con ottime performance.\n\nVedremo poi (se rimane tempo) come questi dati vengono forniti\nattraverso API Rest (grazie a Django Rest Framework) e consumati\nattraverso AngularJS sul client.\n\nVorremmo infine coinvolgervi chiedendovi come avreste gestito questa\ndifficolt\u00e0 - non \u00e8 assolutamente detto che la nostra soluzione sia per\nforza quella ottimale!\n",
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  "recorded": "2017-04-08",
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      "url": "https://www.pycon.it/media/conference/slides/digital-analytics-data-aggregation-un-case-study-dal-mondo-reale-utilizzando-sql-nosql-e-pandas.pdf"
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    "Alessandro Pelliciari"
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    "django-rest-framework",
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  "title": "Digital Analytics Data Aggregation: un case study dal mondo reale utilizzando SQL, NoSQL e Pandas",
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