Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

How Airflow and AI Power Investigative Journalism at the Financial Times with Zdravko Hvarlingov

24:28
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 516689556 series 2053958
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

The Financial Times leverages Airflow and AI to uncover powerful stories hidden within vast, unstructured data.

In this episode, Zdravko Hvarlingov, Senior Software Engineer at the Financial Times, discusses building multi-tenant Airflow systems and AI-driven pipelines that surface stories that might otherwise be missed. Zdravko walks through entity extraction and fuzzy matching, linking the UK Register of Members’ Financial Interests with Companies House, and how this work cuts weeks of manual analysis to minutes.

Key Takeaways:

00:00 Introduction.

02:12 What computational journalism means for day-to-day newsroom work.

05:22 Why a shared orchestration platform supports consistent, scalable workflows.

08:30 Tradeoffs of one centralized platform versus many separate instances.

11:52 Using pipelines to structure messy sources for faster analysis.

14:14 Turning recurring disclosures into usable data for investigations.

16:03 Applying lightweight ML and matching to reveal entities and links.

18:46 How automation reduces manual effort and shortens time to insight.

20:41 Practical improvements that make backfilling and reliability easier.

Resources Mentioned:

Zdravko Hvarlingov

https://www.linkedin.com/in/zdravko-hvarlingov-3aa36016b/

Financial Times | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/financial-times/

Financial Times | Website

https://www.ft.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

UK Register of Members’ Financial Interests

https://www.parliament.uk/mps-lords-and-offices/standards-and-financial-interests/parliamentary-commissioner-for-standards/registers-of-interests/register-of-members-financial-interests/

UK Companies House

https://www.gov.uk/government/organisations/companies-house

Doppler

https://www.doppler.com/

Kubernetes

https://kubernetes.io/

Airflow Kubernetes Executor

https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/executor/kubernetes.html

GitHub

https://github.com/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and 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

77 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 516689556 series 2053958
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

The Financial Times leverages Airflow and AI to uncover powerful stories hidden within vast, unstructured data.

In this episode, Zdravko Hvarlingov, Senior Software Engineer at the Financial Times, discusses building multi-tenant Airflow systems and AI-driven pipelines that surface stories that might otherwise be missed. Zdravko walks through entity extraction and fuzzy matching, linking the UK Register of Members’ Financial Interests with Companies House, and how this work cuts weeks of manual analysis to minutes.

Key Takeaways:

00:00 Introduction.

02:12 What computational journalism means for day-to-day newsroom work.

05:22 Why a shared orchestration platform supports consistent, scalable workflows.

08:30 Tradeoffs of one centralized platform versus many separate instances.

11:52 Using pipelines to structure messy sources for faster analysis.

14:14 Turning recurring disclosures into usable data for investigations.

16:03 Applying lightweight ML and matching to reveal entities and links.

18:46 How automation reduces manual effort and shortens time to insight.

20:41 Practical improvements that make backfilling and reliability easier.

Resources Mentioned:

Zdravko Hvarlingov

https://www.linkedin.com/in/zdravko-hvarlingov-3aa36016b/

Financial Times | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/financial-times/

Financial Times | Website

https://www.ft.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

UK Register of Members’ Financial Interests

https://www.parliament.uk/mps-lords-and-offices/standards-and-financial-interests/parliamentary-commissioner-for-standards/registers-of-interests/register-of-members-financial-interests/

UK Companies House

https://www.gov.uk/government/organisations/companies-house

Doppler

https://www.doppler.com/

Kubernetes

https://kubernetes.io/

Airflow Kubernetes Executor

https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/executor/kubernetes.html

GitHub

https://github.com/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and 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

77 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น