Africa-focused technology, digital and innovation ecosystem insight and commentary.
…
continue reading
Вміст надано The Data Flowcast. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Data Flowcast або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !
The Power of Airflow in Modern Data Environments at Wynn Las Vegas with Siva Krishna Yetukuri
MP3•Головна епізоду
Manage episode 421002921 series 2948506
Вміст надано The Data Flowcast. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Data Flowcast або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Understanding the critical role of data integration and management is essential for driving business success, particularly in a dynamic environment like a luxury casino resort. In this episode, we sit down with Siva Krishna Yetukuri, Cloud Data Architect at Wynn Las Vegas, to explore how Airflow and other tools are transforming data workflows and customer experiences at Wynn Las Vegas. Key Takeaways: (02:00) Siva designs and builds cutting-edge data pipelines and architectures. (02:54) Wynn is building a data platform to drive surveys and marketing strategies. (05:00) Airflow is the backbone of data ingestion, curation and integration. (07:00) Custom operators in Airflow enhance monitoring and reporting. (09:00) Excitement surrounds the use of Airflow 2.9 and its new features. (08:32) A metadata database drives Airflow workflows and captures metrics. (12:31) Understanding Airflow fundamentals in layman’s terms simplifies complexity. (16:33) Transitioning from Control-M to Airflow eases building complex workflows. (24:06) ML models for volume and freshness anomalies improve data quality. (20:15) DAGs are often auto-generated, simplifying the process for engineers. Resources Mentioned: Apache Airflow - https://airflow.apache.org/ Snowflake - https://www.snowflake.com/ Databricks - https://databricks.com/ Great Expectations - https://greatexpectations.io/ Thanks for listening to The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & AI. If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations. #ai #automation #airflow #machinelearning
…
continue reading
37 епізодів
The Power of Airflow in Modern Data Environments at Wynn Las Vegas with Siva Krishna Yetukuri
The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & AI
MP3•Головна епізоду
Manage episode 421002921 series 2948506
Вміст надано The Data Flowcast. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Data Flowcast або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Understanding the critical role of data integration and management is essential for driving business success, particularly in a dynamic environment like a luxury casino resort. In this episode, we sit down with Siva Krishna Yetukuri, Cloud Data Architect at Wynn Las Vegas, to explore how Airflow and other tools are transforming data workflows and customer experiences at Wynn Las Vegas. Key Takeaways: (02:00) Siva designs and builds cutting-edge data pipelines and architectures. (02:54) Wynn is building a data platform to drive surveys and marketing strategies. (05:00) Airflow is the backbone of data ingestion, curation and integration. (07:00) Custom operators in Airflow enhance monitoring and reporting. (09:00) Excitement surrounds the use of Airflow 2.9 and its new features. (08:32) A metadata database drives Airflow workflows and captures metrics. (12:31) Understanding Airflow fundamentals in layman’s terms simplifies complexity. (16:33) Transitioning from Control-M to Airflow eases building complex workflows. (24:06) ML models for volume and freshness anomalies improve data quality. (20:15) DAGs are often auto-generated, simplifying the process for engineers. Resources Mentioned: Apache Airflow - https://airflow.apache.org/ Snowflake - https://www.snowflake.com/ Databricks - https://databricks.com/ Great Expectations - https://greatexpectations.io/ Thanks for listening to The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & AI. If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations. #ai #automation #airflow #machinelearning
…
continue reading
37 епізодів
Усі епізоди
×Ласкаво просимо до Player FM!
Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.