篩選條件
議題
在資料密集的大型企業中，Airflow經常可以作為ETL排程的工作調度引擎，透過Airflow提供的各種Operator，可以讓我們彈性與自由的撰寫各種基於Python或各種語言的工作(Task)，並以DAG定義工作的上下游關係，將資料整理成有用的知識進行AI相關的服務。然而，在一個專注於結構化資料處理的資料科學團隊中，過於彈性與自由的框架反而讓團隊增加了許多維運、溝通與程式碼傳承上的成本。為了解決這個問題，Jeffrey在玉山銀行的智能金融處，開發了一個基於Airflow的ETL框架，讓身處巨量結構化資料中的資料科學家們，可以更簡易的進行規格化的ETL開發，並能夠於其中專注於業務邏輯：包含1) 資料表的欄位定義、2) 驗證邏輯撰寫與3) 轉換邏輯(Transformatioin)的函數撰寫與編排，ETL框架可以自動將以上元素串接上Airflow，並在Airflow UI上可以簡單地檢視這些元素。
講者
林奕勳
Jeffrey Lin （奕勳） 目前就職於玉山銀行智能金融處的技術中心-資料科學組，負責ETL相關工具的開發與Graph技術的研究與開發。興趣是研究Python或Big Data相關的工具或框架。