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2026-10-26

Dati macchina difettosi: risolvere la qualità dei dati prima che arrivino a Power BI

Dati macchina difettosi: risolvere la qualità dei dati prima che arrivino a Power BI
I dashboard valgono quanto i dati macchina che li alimentano. In questo episodio della serie iFAKT trattiamo i problemi più comuni di qualità dei dati: valori mancanti, nomenclatura, timestamp e unità di misura, e come risolverli prima che raggiungano Power BI. Imparerai come integrare controlli di qualità dei dati nella pipeline. A chi è rivolto: ingegneri dei dati, sviluppatori BI e analisti del settore manifatturiero. Diventa sostenitore di questo podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support . Questo episodio include contenuti generati dall'IA.

I dashboard sono buoni solo quanto i dati delle macchine che li alimentano. In questo episodio della serie iFAKT trattiamo i problemi più comuni di qualità dei dati: valori mancanti, nomenclatura, timestamp e unità di misura, e come risolverli prima che arrivino a Power BI.
Imparerai come integrare controlli di qualità dei dati nella pipeline.
A chi è rivolto: Data engineer, sviluppatori BI e analisti della produzione manifatturiera.

Diventa un sostenitore di questo podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Questo episodio include contenuti generati dall'intelligenza artificiale.

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Bad Machine Data: Fixing Data Quality Before It Reaches Power BI (English)