Artwork

Контент предоставлен O'Reilly Radar. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно O'Reilly Radar или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Why Companies are in Need of Data Lineage Solutions

34:31
 
Поделиться
 

Manage episode 232064028 series 1427720
Контент предоставлен O'Reilly Radar. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно O'Reilly Radar или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
In this episode of the Data Show, I spoke with Neelesh Salian, software engineer at Stitch Fix, a company that combines machine learning and human expertise to personalize shopping. As companies integrate machine learning into their products and systems, there are important foundational technologies that come into play. This shouldn’t come as a shock, as current machine learning and AI technologies require large amounts of data—specifically, labeled data for training models. There are also many other considerations—including security, privacy, reliability/safety—that are encouraging companies to invest in a suite of data technologies. In conversations with data engineers, data scientists, and AI researchers, the need for solutions that can help track data lineage and provenance keeps popping up. There are several San Francisco Bay Area companies that have embarked on building data lineage systems—including Salian and his colleagues at Stitch Fix. I wanted to find out how they arrived at the decision to build such a system and what capabilities they are building into it.
  continue reading

443 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 232064028 series 1427720
Контент предоставлен O'Reilly Radar. Весь контент подкастов, включая выпуски, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно O'Reilly Radar или его партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
In this episode of the Data Show, I spoke with Neelesh Salian, software engineer at Stitch Fix, a company that combines machine learning and human expertise to personalize shopping. As companies integrate machine learning into their products and systems, there are important foundational technologies that come into play. This shouldn’t come as a shock, as current machine learning and AI technologies require large amounts of data—specifically, labeled data for training models. There are also many other considerations—including security, privacy, reliability/safety—that are encouraging companies to invest in a suite of data technologies. In conversations with data engineers, data scientists, and AI researchers, the need for solutions that can help track data lineage and provenance keeps popping up. There are several San Francisco Bay Area companies that have embarked on building data lineage systems—including Salian and his colleagues at Stitch Fix. I wanted to find out how they arrived at the decision to build such a system and what capabilities they are building into it.
  continue reading

443 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство