diff --git a/pandasdmx.ipynb b/pandasdmx.ipynb
index 730e77a..ff493cf 100644
--- a/pandasdmx.ipynb
+++ b/pandasdmx.ipynb
@@ -492,6 +492,43 @@
      "name": "#%%\n"
     }
    }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Sorgenti dati\n",
+    "\n",
+    "Tra le sorgenti di dati di cui abbiamo parlato, sono [completamente supportate](https://pandasdmx.readthedocs.io/en/latest/sources.html):\n",
+    "\n",
+    "- `ESTAT` - Eurostat\n",
+    "- `ISTAT` - ISTAT\n",
+    "\n",
+    "Queste sorgenti non supportano lo standard `SDMX-MD` ma solo lo standard `SDMX-JSON`, che [non supporta query di metadati e struttura](https://pandasdmx.readthedocs.io/en/latest/sources.html#data-source-limitations):\n",
+    "\n",
+    "- `OECD` - Organisation for Economic Cooperation and Development"
+   ],
+   "metadata": {
+    "collapsed": false,
+    "pycharm": {
+     "name": "#%% md\n"
+    }
+   }
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": [
+    "## Archiviazione dati\n",
+    "\n",
+    "Se si vogliono replicare dati provenienti da queste fonti, si potrebbe usare tranquillamente un database **relazionale** (SQL) le cui tabelle sono generate a runtime in base alla struttura del dataflow desiderato.\n",
+    "\n",
+    "[SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) potrebbe essere utile in questo caso; non sono particolarmente familiare con l'[ORM di Django](https://docs.djangoproject.com/en/3.1/topics/db/models/), ma sembrano molto simili (anche se [si direbbe che SQLAlchemy supporti query più complesse](https://stackoverflow.com/questions/18199053/example-of-what-sqlalchemy-can-do-and-django-orm-cannot))."
+   ],
+   "metadata": {
+    "collapsed": false,
+    "pycharm": {
+     "name": "#%% md\n"
+    }
+   }
   }
  ],
  "metadata": {