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Provenance for Data Intensive Systems

In the context of data-intensive systems, data provenance captures the way in which data is used, combined and manipulated by the system. Provenance information can for instance be used to reveal whether data was illegitimately us... ver más

30/11/2025

TAU

1M€

Presupuesto del proyecto: 1M€

Líder del proyecto

TEL AVIV UNIVERSITY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-11-13

ERC-2018-STG: ERC Starting Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

TAU

1.31M€ | Lider

SERVICIOS DE RADIO WAVENET

250.03K€ | Participante

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Duración del proyecto: 84 meses Fecha Inicio: 2018-11-13
Fecha Fin: 2025-11-30

Líder del proyecto

TEL AVIV UNIVERSITY No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 1M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In the context of data-intensive systems, data provenance captures the way in which data is used, combined and manipulated by the system. Provenance information can for instance be used to reveal whether data was illegitimately used, to reason about hypothetical data modifications, to assess the trustworthiness of a computation result, or to explain the rationale underlying the computation. As data-intensive systems constantly grow in use, in complexity and in the size of data they manipulate, provenance tracking becomes of paramount importance. In its absence, it is next to impossible to follow the flow of data through the system. This in turn is extremely harmful for the quality of results, for enforcing policies, and for the public trust in the systems. Despite important advancements in research on data provenance, and its possible revolutionary impact, it is unfortunately uncommon for practical data-intensive systems to support provenance tracking. The goal of the proposed research is to develop models, algorithms and tools that facilitate provenance tracking for a wide range of data-intensive systems, that can be applied to large-scale data analytics, allowing to explain and reason about the computation that took place. Towards this goal, we will address the following main objectives: (1) supporting provenance for modern data analytics frameworks such as data exploration and data science, (2) overcoming the computational overhead incurred by provenance tracking, (3) the development of user-friendly, provenance-based analysis tools and (4) experimental validation based on the development of prototype tools and benchmarks.

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