{"id":12069,"date":"2024-05-09T12:01:12","date_gmt":"2024-05-09T12:01:12","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12069"},"modified":"2024-05-10T05:04:11","modified_gmt":"2024-05-10T05:04:11","slug":"interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/05\/interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai\/","title":{"rendered":"Interview: Chad Sanderson, CEO der Datenvertragsplattform Gable.ai"},"content":{"rendered":"

Wenn Unternehmen KI-Tools f\u00fcr Unternehmen einf\u00fchren, stellen sie oft fest, dass ihr Datensee zwar tief, aber un\u00fcbersichtlich ist. Selbst wenn sie mit sorgf\u00e4ltig kuratierten Daten beginnen, kann ein schlechtes Daten\u00e4nderungsmanagement schwerwiegende Folgen nach sich ziehen.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson ist der CEO und Gr\u00fcnder von Gable.ai, wo er Unternehmen bei der Verbesserung der Datenqualit\u00e4t im gro\u00dfen Ma\u00dfstab unterst\u00fctzt.<\/p>\n

Ich konnte mit ihm \u00fcber die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t sprechen und dar\u00fcber, wie Datenvertr\u00e4ge sicherstellen k\u00f6nnen, dass Anwendungen, die auf gro\u00dfen Datenmengen aufbauen, ihre Integrit\u00e4t behalten.<\/p>\n

\"\"
Chad Sanderson. Quelle: Zur Verf\u00fcgung gestellt<\/figcaption><\/figure>\n

F: Sie kommen aus dem Bereich der Journalistik. M\u00f6chten Sie uns erz\u00e4hlen, wie Sie in der Datenbranche gelandet sind und wie Sie sich f\u00fcr Datenwissenschaft und Datenqualit\u00e4t begeistern?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Datenwissenschaft war etwas, das ich als Journalist zu praktizieren begann, weil ich meine eigene Website betrieb und Webanalysen einrichten musste. Ich lernte GA4, begann A-B-Tests durchzuf\u00fchren, ganz grundlegende Datenwissenschaft. Das hat mir dann so viel Spa\u00df gemacht, dass ich es zu meinem Vollzeitjob gemacht habe, mir selbst Statistik beigebracht habe und schlie\u00dflich f\u00fcr Oracle<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> als Analytiker und Datenwissenschaftler.<\/em><\/p>\n

Und dann habe ich angefangen, Teams im Datenbereich zu leiten. Zuerst waren es eher Experimentier- und Analyseteams. Dann begann ich, mich mehr mit Datentechnik zu befassen und schlie\u00dflich mit der Infrastruktur, den Dateninfrastrukturplattformen.<\/em><\/p>\n

Also arbeitete ich an der Microsoft-Plattform f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz. Und dann leitete ich auch die KI- und Datenplattform bei einem Frachtunternehmen namens Convoy, das sich in der Sp\u00e4tphase befindet.<\/em><\/p>\n

F: Sie haben k\u00fcrzlich auf dem MDS Fest \u00fcber Datenvertr\u00e4ge gesprochen und dar\u00fcber, wie Unternehmen dadurch eine f\u00f6derierte Datenverwaltung erhalten k\u00f6nnen. K\u00f6nnten Sie kurz erkl\u00e4ren, worum es dabei geht?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Datenvertr\u00e4ge sind eine Art Implementierungsmechanismus f\u00fcr f\u00f6derierte Datenverwaltung und f\u00f6deriertes Datenmanagement.<\/em><\/p>\n

Im Grunde genommen gab es in der alten Welt, also in der Legacy-Welt, vor 20 Jahren Datenarchitekten, die ein gesamtes Daten\u00f6kosystem in einem Unternehmen aufgebaut haben, angefangen bei den Transaktionsdatenbanken, den ETL-Systemen und all den verschiedenen Mechanismen, mit denen man Daten transformiert und im Grunde genommen f\u00fcr Analysen, Data Science und KI vorbereitet hat.<\/em><\/p>\n

Und all diese Daten wurden den Wissenschaftlern von einem zentralen Team zur Verf\u00fcgung gestellt. Man kann sich das so vorstellen, wie wenn ein Bibliothekar eine Bibliothek betreibt.<\/em><\/p>\n

Sie sorgen daf\u00fcr, welche B\u00fccher reinkommen, welche B\u00fccher rausgehen, wie die B\u00fccher organisiert sind, und das macht es den Forschern sehr leicht, die Informationen zu finden, die sie f\u00fcr ihre Projekte brauchen.<\/em><\/p>\n

Aber 15 Jahre sp\u00e4ter, 20 Jahre sp\u00e4ter, sind wir zur Cloud und zu den Software-Ingenieuren \u00fcbergegangen, und Software hat die Welt gefressen, wie Mark Andreessen sagt, und jedes Unternehmen hat beschlossen, ein Software-Unternehmen zu werden. Die Art und Weise, wie Unternehmen Softwareunternehmen betrieben, bestand darin, dass sie die Ingenieurteams so schnell wie m\u00f6glich arbeiten lie\u00dfen, um Anwendungen auf eine super iterative, experimentelle Weise zu entwickeln.<\/em><\/p>\n

Das bedeutete, dass alle Daten, die diese Anwendungen generierten, nicht mehr der Planung durch den Datenarchitekten unterworfen waren, der die Struktur und die Art und Weise, wie sie entworfen und organisiert wurde, festlegte. Man nahm einfach all diese Informationen und warf sie an einem Ort zusammen, der Data Lake genannt wurde. Und der Datensee war sehr un\u00fcbersichtlich.<\/em><\/p>\n

Die Verantwortung, aus all diesen sumpfigen Informationen etwas Sinnvolles zu machen, lag bei den Dateningenieuren. Man lebt also ein bisschen in beiden Welten, mit einer dezentralisierten, v\u00f6llig f\u00f6derierten Anwendungsschicht und einer sehr, sehr zentralisierten Datenschicht, und die Datentechnik-Teams tun ihr Bestes, um daraus etwas Sinnvolles zu machen.<\/em><\/p>\n

Der Datenvertrag ist ein Mechanismus, mit dem die nachgelagerten Datenteams und Data-Engineering-Teams sagen k\u00f6nnen: Hey, wir fangen an, diese Daten auf eine bestimmte Weise zu nutzen.<\/em><\/p>\n

Wir haben einige Erwartungen an sie. Das bedeutet, dass die Ingenieure, die die Daten erstellen, die Verantwortung daf\u00fcr \u00fcbernehmen, so wie ein Datenarchitekt ein Jahr zuvor die Verantwortung f\u00fcr das gesamte System \u00fcbernehmen w\u00fcrde. Und das ist es, was die Skalierung der Governance und der Qualit\u00e4t tats\u00e4chlich erm\u00f6glicht.<\/em><\/p>\n

Wenn das nicht der Fall ist, entsteht eine sehr chaotische Situation.<\/em><\/p>\n

F: Und es ist eine Art Garbage-in-Garbage-out-Situation. Wenn Sie etwas sehr Kleines in Ihren Daten \u00e4ndern, kann das tiefgreifende Auswirkungen auf die nachgelagerten Bereiche haben.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Ja, das ist genau richtig. Und es gibt viele Unternehmen, deren KI-Modelle schon durch relativ kleine \u00c4nderungen, die die Anwendungsentwickler nicht f\u00fcr eine gro\u00dfe Sache halten, wirklich ungl\u00fcckliche Auswirkungen hatten.<\/em><\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie erfassen den Geburtstag einer Person, der Sie automatisch eine nette Geburtstagsnachricht schicken m\u00f6chten.<\/em><\/p>\n

M\u00f6glicherweise speichern Sie die Geburtstagsdaten in drei Spalten mit Geburtstagsmonat, Geburtstagsjahr und Geburtstagsdatum. Sie nehmen all diese Informationen und k\u00f6nnen dann einige ausgefallene Dinge damit machen. Aber wenn der Ingenieur sagt: \"Wei\u00dft du was, das in drei verschiedene Spalten aufzuteilen ist dumm.<\/em><\/p>\n

Ich m\u00f6chte nur eine Spalte f\u00fcr das Datum haben. Das ist in Ordnung. Und sie werden das tun, weil es ihre Anwendung einfacher zu benutzen macht.<\/em><\/p>\n

Aber jeder, der diese Daten verwendet, erwartet drei Spalten. Wenn sie also morgen nur eine bekommen und zwei, die sie benutzt haben, weg sind, wird das alles, was sie aufgebaut haben, zunichte machen.<\/em><\/p>\n

So etwas passiert in den Unternehmen st\u00e4ndig\".<\/em><\/p>\n

F: Sie sind der CEO eines Unternehmens namens Gable. Was sind einige der zentralen Herausforderungen, mit denen Sie Unternehmen konfrontiert sehen und die Sie zu l\u00f6sen hoffen? Wie geht Ihre Plattform einige dieser Probleme an?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung, die wir von den meisten Unternehmen geh\u00f6rt haben, die in den KI- und ML-Bereich einsteigen, zumindest auf der Datenseite, sind eigentlich zwei Dinge. Die erste ist das Eigentum. Wenn ich also jemand bin, der KI-Systeme und Modelle entwickelt, brauche ich jemanden, der die Verantwortung f\u00fcr die von mir verwendeten Daten \u00fcbernimmt und daf\u00fcr sorgt, dass diese Daten wie eine API behandelt werden.<\/em><\/p>\n

Wenn Sie ein Softwareentwickler sind und sich auf die Anwendung eines anderen verlassen, tun Sie dies \u00fcber eine Schnittstelle. Diese Schnittstelle ist gut dokumentiert. Sie hat sehr klare Erwartungen.<\/em><\/p>\n

Es gibt SLAs. Es gibt eine bestimmte Betriebszeit, von der man erwartet, dass sie funktioniert. Wenn es Fehler gibt, dann geht jemand hin und behebt sie.<\/em><\/p>\n

Und das ist der Grund, warum man mit gutem Gewissen eine Abh\u00e4ngigkeit von Anwendungen eingehen kann, die nicht nur das sind, was man selbst entwickelt hat. Bei Daten ist es genau das, was wir tun, wenn wir Daten aus dem Datensatz eines anderen extrahieren, z. B. aus einer Datenbank. Und dann bauen wir darauf ein Modell auf.<\/em><\/p>\n

Wir machen uns von einer Schnittstelle abh\u00e4ngig, aber heute gibt es nicht viel Eigentum an dieser Schnittstelle. Es gibt kein wirkliches SLA. Es gibt nicht viel Dokumentation.<\/em><\/p>\n

Sie kann sich jederzeit \u00e4ndern. Und wenn APIs so funktionieren w\u00fcrden, w\u00fcrde unser gesamtes Internet-\u00d6kosystem im Chaos versinken. Nichts w\u00fcrde mehr funktionieren.<\/em><\/p>\n

Viele Unternehmen und Datenteams sehnen sich also gerade jetzt danach, sich darauf verlassen zu k\u00f6nnen, dass die Daten, die sie verwenden, auch morgen noch dieselben sind wie gestern. Das ist die eine Seite. Und dann ist die Datenqualit\u00e4t eines der wichtigsten Ergebnisse davon.<\/em><\/p>\n

Wir wollen sicherstellen, dass die Daten unseren Erwartungen entsprechen. Nehmen wir an, ich arbeite mit einigen Versanddaten und ben\u00f6tige Informationen \u00fcber die Versandentfernung f\u00fcr Fracht. Ich w\u00fcrde immer erwarten, dass das Merkmal \"Versandentfernung\" das bedeutet, was ich erwarte, und nicht pl\u00f6tzlich etwas anderes, richtig?<\/em><\/p>\n

Wenn ich sage, dass es sich um eine Transportentfernung in Meilen handelt, dann m\u00f6chte ich nicht, dass es morgen pl\u00f6tzlich Kilometer hei\u00dft, weil die KI nicht wei\u00df, dass es sich von Meilen in Kilometer ge\u00e4ndert hat. Sie hat nicht den Kontext, um das zu verstehen.<\/em><\/p>\n

Bei Gable geht es darum, sicherzustellen, dass diese klaren Erwartungen und SLAs vorhanden sind, dass alle Daten, die die Teams f\u00fcr die KI nutzen, eindeutig in ihrem Besitz sind, und dass die gesamte Organisation versteht, wie die verschiedenen Personen im Unternehmen die Daten nutzen und wo diese Liebe und Sorgfalt tats\u00e4chlich erforderlich ist.<\/em><\/p>\n

F: Der Schwerpunkt liegt auf der Sicherstellung der Datenqualit\u00e4t, um KI zu erm\u00f6glichen, aber ist KI in der Lage, dies besser zu tun?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"KI ist, ehrlich gesagt, fantastisch. Ich glaube, wir befinden uns mitten in einem Hype-Zyklus, definitiv, 100%.<\/em><\/p>\n

Die Leute werden also einige Behauptungen dar\u00fcber aufstellen, was KI alles kann, die haarstr\u00e4ubend sind. Aber ich denke, wenn man realistisch ist und sich nur darauf konzentriert, was KI im Moment tun kann, gibt es bereits eine Menge Mehrwert, der insbesondere f\u00fcr unser Unternehmen entsteht. Der prim\u00e4re Mehrwert von Gable, also das, was wir anders machen als alle anderen, ist die Code-Interpretation.<\/em><\/p>\n

Gable ist kein Datenwerkzeug. Wir sind ein Software-Engineering-Tool, das f\u00fcr die Komplexit\u00e4t von Daten ausgelegt ist. Und wir k\u00f6nnen Code interpretieren, der letztendlich Daten erzeugt, um herauszufinden, was dieser Code tut.<\/em><\/p>\n

Wenn ich also, sagen wir mal, ein Ereignis habe, das von einem Front-End-System ausgegeben wird, und jedes Mal, wenn jemand auf eine Schaltfl\u00e4che klickt, gibt es einen Code, der besagt: \"Hey, diese Schaltfl\u00e4che wurde angeklickt. Ich m\u00f6chte ein Ereignis namens \"Schaltfl\u00e4che angeklickt\" an eine Datenbank senden. Und von dieser Datenbank werden wir es dann an unseren Data Lake senden.<\/em><\/p>\n

Und dann schicken wir sie von unserem Datensee zum Modelltraining f\u00fcr ein KI-System. Und wenn ein Software-Ingenieur beschlie\u00dft, die Struktur des Ereignisses \"Schaltfl\u00e4che angeklickt\" im Code zu \u00e4ndern, was sich auf alle nachgelagerten Bereiche auswirken w\u00fcrde, kann Gable erkennen, dass dies w\u00e4hrend des DevOps-Prozesses geschehen ist.<\/em><\/p>\n

Wenn also ein Softwareentwickler auf GitHub \u00c4nderungen an seinem Code vornimmt, k\u00f6nnen Sie sagen: \"Oh, Moment mal, bevor Sie diese \u00c4nderung vornehmen, haben wir festgestellt, dass hier etwas schief gelaufen ist.<\/em><\/p>\n

Einen Gro\u00dfteil der Code-Interpretation haben wir mithilfe von maschinellem Lernen und statischen Analysemethoden entwickelt.<\/em><\/p>\n

Aber KI, die sehr gut darin ist, Konventionen zu erkennen, wie z. B. g\u00e4ngige Codierungsmuster, leistet wirklich gro\u00dfartige Arbeit, wenn es darum geht, Kontext zu liefern, warum Menschen Code\u00e4nderungen vornehmen oder was ihre Absicht ist. Es gibt also eine Menge cooler M\u00f6glichkeiten, wie wir KI speziell f\u00fcr unser Produkt einsetzen k\u00f6nnen.\"<\/em><\/p>\n

F: Wenn Unternehmen die KI nutzen wollen, brauchen sie Daten. Wo sehen Sie die gr\u00f6\u00dften Chancen f\u00fcr Unternehmen, ihre Daten zu verwalten und zu entwickeln? Wie k\u00f6nnen sie daraus Kapital schlagen und sich darauf vorbereiten?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Ich denke, dass jedes Unternehmen, das KI nutzen will, eine Datenstrategie entwickeln muss. Und ich glaube, dass es zwei Datenstrategien geben wird, die f\u00fcr jedes Unternehmen von gro\u00dfer Bedeutung sind.<\/em><\/p>\n

Die erste ist, dass im Moment die gro\u00dfen iterativen Modelle, die LLMs, die \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen LLMs, die wir alle kennen, wie OpenAI<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Wolke, Gemini<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Anthropic<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Sie alle verwenden in erster Linie \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Daten, Daten, die man aus dem Internet beziehen kann.<\/em><\/p>\n

Und das ist f\u00fcr ein breites, allgemeines Modell durchaus von Nutzen. Eine der Herausforderungen bei diesen LLMs ist jedoch das so genannte Kontextfenster, d. h. je mehr Informationen sie zu verarbeiten haben, desto schlechter ist ihre Arbeit. Je enger man ihnen also eine Aufgabe mit einer begrenzten Menge an Kontext stellen kann, desto effektiver sind sie.<\/em><\/p>\n

Es ist ein bisschen wie bei einer Person, oder? Wenn ich Ihnen die Informationen eines ganzen Buches gebe und Sie dann nach einem ganz bestimmten Absatz auf Seite 73 frage, wird Ihre F\u00e4higkeit, sich daran zu erinnern, wahrscheinlich gering sein. Wenn ich Ihnen aber nur ein Kapitel zum Lesen gebe, werden Sie das wahrscheinlich viel besser hinbekommen.<\/em><\/p>\n

Das ist also ein Punkt, an dem ich denke, dass viele dieser allgemeinen Modelle f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen nicht mehr so n\u00fctzlich sein werden. Wir werden immer kleinere Modelle sehen, die mehr auf den Kontext ausgerichtet sind. Sie basieren also auf kleineren Kontexten.<\/em><\/p>\n

Und die Art und Weise, wie man einen fein abgestimmten, qualitativ hochwertigen Kontext erh\u00e4lt, besteht darin, dass man hochgradig abgestimmte, gro\u00dfartige Daten \u00fcber diese spezifische Sache erh\u00e4lt, was auch immer das ist, was man betrachtet. Und ich glaube, dass die Daten f\u00fcr die meisten Unternehmen zum Wettbewerbsvorteil werden.<\/em><\/p>\n

Ich denke also, dass dies eine gro\u00dfe Investition sein wird, die viele Unternehmen t\u00e4tigen m\u00fcssen. Wir m\u00fcssen so viele hochwertige Daten wie m\u00f6glich sammeln, damit wir sie in diese Modelle einspeisen k\u00f6nnen und nicht die breiteren Modelle mit den gr\u00f6\u00dferen Kontextfenstern verwenden.<\/em><\/p>\n

F: Wie werden sich Dinge wie GDPR und CCPA in Kalifornien darauf auswirken, wie Menschen oder Unternehmen mit Datenqualit\u00e4t und -sicherheit umgehen?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Ich denke, GDPR und CCPA sind wirklich gute Beispiele daf\u00fcr, warum sich viele Unternehmen Sorgen dar\u00fcber machen, wie die Regulierung dieser generativen Modelle in Zukunft aussehen wird.<\/em><\/p>\n

Selbst wenn die Vereinigten Staaten sagen: \"Hey, das ist in Ordnung\", wenn die EU entscheidet, dass es nicht in Ordnung ist, m\u00fcssen Sie diese Standards letztendlich f\u00fcr alle anwenden, oder? Das gro\u00dfe Problem bei der DSGVO war, dass man nicht wirklich sagen kann, ob ein Kunde, der auf Ihre Website zugreift, aus Europa oder den Vereinigten Staaten kommt.<\/em><\/p>\n

Und nat\u00fcrlich k\u00f6nnen Sie Geolokalisierung und solche Dinge tun. Aber Sie k\u00f6nnten einen Europ\u00e4er in den Vereinigten Staaten haben, der Ihre Anwendung nutzt, und die DSGVO macht keinen Unterschied zwischen dieser Person und jemandem, der in Europa lebt. Sie m\u00fcssen die M\u00f6glichkeit haben, sie gleich zu behandeln.<\/em><\/p>\n

Und das bedeutet, dass man alle Kunden gleich behandeln muss, weil man nicht wei\u00df, wer die Person auf der anderen Seite des Telefons ist. Und das erfordert eine Menge an Governance, eine Menge sehr interessanter technologischer Innovationen, eine Menge Ver\u00e4nderungen im Umgang mit Marketing und dergleichen. Und ich denke, dass wir wahrscheinlich etwas \u00c4hnliches bei der KI sehen werden, wenn die Regulierung wirklich beginnt, herauszukommen.<\/em><\/p>\n

Europa beginnt bereits damit, darauf zu dr\u00e4ngen. Und deshalb ist es f\u00fcr viele Unternehmen einfach sicherer, ihre eigenen Sachen zu machen, oder? Ich habe meinen eigenen ummauerten Garten.<\/em><\/p>\n

Ich verwende nur die Daten, die ich aus unseren eigenen Anwendungen erhebe. Und diese Daten gehen nicht weg. Wir folgen den Kunden nicht durch das Internet.<\/em><\/p>\n

Wir schauen uns nur an, wie sie unsere Dienste tats\u00e4chlich nutzen. Ich denke, das wird eine ziemlich gro\u00dfe Rolle spielen. Die andere Sache, die meiner Meinung nach gro\u00df werden wird, sind Datenanbieter.<\/em><\/p>\n

Datenanbieter gibt es also schon sehr lange, oder Daten als Dienstleistung, bei der man sagt: Ich liefere Ihnen aktuelle Wetterinformationen, und Sie bezahlen mich f\u00fcr den Zugang zu diesen Informationen. Und ich bin derjenige, der bereits alle H\u00fcrden genommen hat, um die Daten sicher, zug\u00e4nglich und vertrauensw\u00fcrdig zu machen. Und ich sorge daf\u00fcr, dass die Datenqualit\u00e4t hoch ist.<\/em><\/p>\n

Das ist bereits der Fall. Aber ich denke, dass dies in den n\u00e4chsten f\u00fcnf bis zehn Jahren explosionsartig zunehmen wird, wenn Sie Daten ben\u00f6tigen, die Sie nicht \u00fcber Ihre eigenen internen Anwendungen sammeln k\u00f6nnen. Und ich denke, in dieser Welt wird das Konzept dieser Vertr\u00e4ge noch wichtiger werden.<\/em><\/p>\n

Und das wird an einen wortw\u00f6rtlichen Vertrag gekn\u00fcpft sein. Wenn ich daf\u00fcr bezahle, dass die Daten auf eine bestimmte Art und Weise aussehen, dann habe ich bestimmte Erwartungen daran.<\/em><\/p>\n

Ich erwarte nicht, dass sich diese Daten von dem Zeitpunkt, an dem Sie sie mir das letzte Mal gegeben haben, bis heute pl\u00f6tzlich \u00e4ndern, denn jetzt k\u00f6nnen sie sich wirklich auf mein maschinelles Lernmodell auswirken, was wiederum Auswirkungen auf mein Endergebnis hat.<\/em><\/p>\n

Wir interagieren t\u00e4glich mit KI-Tools, aber wir machen uns kaum Gedanken \u00fcber die Daten, auf denen diese Modelle basieren. Die Kuratierung und Verwaltung von Daten wird entscheidend sein, insbesondere f\u00fcr Unternehmen, die KI intern einsetzen.<\/em><\/p>\n

Datenpflege, Qualit\u00e4tsmanagement und -kontrolle werden in dem Ma\u00dfe an Bedeutung gewinnen, in dem Unternehmen Produkte entwickeln, die von konsistent guten Daten abh\u00e4ngen.<\/p>\n

Wenn Sie mehr \u00fcber Datenvertr\u00e4ge und die optimale Nutzung der Daten Ihres Unternehmens erfahren m\u00f6chten, wenden Sie sich bitte an Chad Sanderson<\/a> oder erfahren Sie mehr unter Gable.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Even if they start with carefully curated data, poor data change management can lead to serious consequences downstream. Chad Sanderson is the CEO and founder of Gable.ai where he helps organizations improve data quality at scale. I got to speak with him about the importance of data quality and how data contracts can ensure that applications built on large amounts of data maintain their integrity. Q: You come from a background as a journalist. 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