DataHub: A generalized metadata search & discovery tool
Authored byMars Lan Co-Founder & CTO at Metaphor | Co-creator of DataHub August 14, 2019 Co-authors: Mars Lan, Seyi Adebajo, Shirshanka Das Editor’s note: Since publishing this blog post, the team open sourced DataHub in February 2020. You can read more on the journey of open sourcing the platform here. As the operator of the world’s largest professional network and the Economic Graph, LinkedIn’s
Open Sourcing DataHub: LinkedIn’s Metadata Search and Discovery Platform
Open Source Open sourcing DataHub: LinkedIn’s metadata search and discovery platform Co-authors: Kerem Sahin, Mars Lan, and Shirshanka Das Finding the right data quickly is critical for any company that relies on big data insights to make data-driven decisions. Not only does this impact the productivity of data users (including analysts, machine learning developers, data scientists, and data engin
How LinkedIn, Uber, Lyft, Airbnb and Netflix are Solving Data Management and Discovery for Machine Learning Solutions
How LinkedIn, Uber, Lyft, Airbnb and Netflix are Solving Data Management and Discovery for Machine Learning Solutions When comes to machine learning, data is certainly the new oil. The processes for managing the lifecycle of datasets are some of the most challenging elements of large scale machine learning solutions. Data ingestion, indexing, search, annotation, discovery are some of the aspects r
Open Sourcing WhereHows: A Data Discovery and Lineage Portal
In modern data-driven businesses, the complexity that arises from fast-paced analytics, data mining and ETL processes makes metadata increasingly important. In this blog post, we share our own journey and a new open source effort that aims to boost productivity and data provenance. WhereHows, a project of the LinkedIn Data team, works by creating a central repository and portal for the processes,
LinkedIn、データマイニングソフト「WhereHows」をオープンソースに
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ビジネス特化型SNSのLinedInは、社内で利用しているエンタープライズ情報のデータマイニングポータル「WhereHows」をオープンソースとして公開すると発表した。 LinkedInはWhereHowsを「データ発見・系統付けポータル」と呼んでいる。ビジネスの観点から見ると、WhereHowsはメタデータを利用して複数のデータストアからデータを発見し引き出すためのソフトウェアだ。 LinkedInによれば、同社のWhereHowsのレポジトリは、容量にして合計で15ペタバイトを超える5万件のデータセット、1万4000件のコメント、3500万件のジョブ実行履歴情報、および関連する系統付け情報のステータスを保持しているという。 同社はブ
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Metadataday2020
Balancing Data Democracy with Data Privacy: The LinkedIn Story
