Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wie das Maschinelles Lernen (ML) können Vorhersagen und Erkenntnisse aus großen Datenmengen liefern. Die Datenaufbereitung nutzt eine Reihe von Prozessen, um sicherzustellen, dass Algorithmen und Modelle hochwertige, saubere Daten erhalten, um die Aussagekraft der Vorhersagen zu maximieren.
Warum ist die Datenvorbereitung wichtig für eine effektive KI-gestützte Datenanalyse?
Schlechte Daten führen zu schlechten Erkenntnissen. Entscheidungen, die auf einer schlechten Datenqualität beruhen, führen mit größerer Wahrscheinlichkeit zu unbeabsichtigten Konsequenzen. Die Datenaufbereitung korrigiert Datenfehler und Auslassungen, die zu verzerrten Erkenntnissen führen können.
Prozesse der Datenaufbereitung
Im Folgenden werden die wichtigsten Schritte der Datenaufbereitung für KI beschrieben.
Daten-Profilierung
Das Profiling von Datenquellen für KI ermöglicht ein tieferes Verständnis von Inhalt und Struktur eines Datensatzes. Data Profiling liest einen Quelldatensatz, um Datenvolumen, Kardinalität, Struktur und Inhalt zu bestimmen. Datenintegrationsprodukte wie Actian DataConnect identifizieren doppelte Datensätze, teilen Datenwerte in Bereiche ein und berechnen Statistiken wie Minimum, Maximum, Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Summe und Varianz für jedes Datenfeld.
Vereinheitlichung der Datentypen
Datenbereinigung sucht nach Feldbegrenzern und formatiert jedes Feld in einen passenden Datentyp für jede Aufzeichnung um.
Datenreduzierung
Quelldaten enthalten oft Datenfelder, die für eine bestimmte Analyse nicht relevant sind. Die Beibehaltung redundanter Daten kann die Analyse verlangsamen und teure Ressourcen verbrauchen. Die Datenreduktion filtert nicht benötigte Felder heraus. Wenn eindeutige Datensätze benötigt werden, werden in diesem Schritt Duplikate aussortiert. Außerdem werden in diesem Schritt Datenwerte, die außerhalb des erwarteten Bereichs liegen, entfernt.
Datenumwandlung
Das Hauptziel der Datentransformation besteht darin, die Beständigkeit der Daten zu verbessern, um zu verhindern, dass eine KI-gesteuerte Analyse ins Stocken gerät. Währungssymbole, Dezimalstellen und die Verwendung von führenden Nullen können inkonsistent sein. Wenn die Daten sensible Informationen wie Kreditkartennummern, Kontonummern oder Sozialversicherungsnummern enthalten, können diese Felder durch die Anwendung einer Maske verschleiert werden, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
Korrektur der Daten
Ein Quelldatensatz kann fehlerhafte Daten enthalten, die falsch eingelesen wurden oder einen abweichenden Wert enthalten. Im Schritt der Datenkorrektur werden abweichende Werte entfernt oder korrigiert.
Anreicherung der Daten
Datensätze mit unvollständigen oder fehlenden Werten können durch Bezugnahme auf multiple data quellen ergänzt werden. Standardwerte oder extrapolierte Werte können diese Lücken ebenfalls füllen. Es können Bucket-Felder hinzugefügt werden, die diskrete Werte in Bereiche abbilden. So kann es beispielsweise sinnvoller sein, Altersbereiche für Analysen und Berichte zu verwenden als einzelne Altersangaben.
Datenpartitionierung
Sehr große Datensätze können in mehrere Partitionen oder Shards aufgeteilt werden, um eine effiziente parallele Verarbeitung zu ermöglichen. Jeder Teilsatz von Daten kann dedizierte Server nutzen, um die Analyse zu beschleunigen. Die Daten können nach einem Round-Robin-Schema aufgeteilt werden, bei dem jede Aufzeichnung einer Liste von Partitionen in einer zirkulären Reihenfolge zugeordnet wird. Ein Schlüsselfeld kann ausgewählt werden, um eine Aufzeichnung zu einem Bucket zu leiten, der Datensätze in diesem Wertebereich enthält. Ein Hashing-Schema, das Werte in 2 oder mehr Feldern kombiniert, kann die Daten gleichmäßig über Datenpartitionen verteilen.
Validierung von Daten
Die Datenvalidierung kann die Datenqualität verbessern. In diesem Schritt werden die Daten auf Anomalien geprüft, die bei der Datenaufbereitung nicht erkannt und behoben wurden.
Automatisierung der Datenaufbereitung für künstliche Intelligenz
Datenvorbereitungsschritte können in einer Reihenfolge ausgeführt werden, die als Datenpipeline bezeichnet wird. Datenintegrationslösungen können einzelne Datenvorverarbeitungsschritte orchestrieren, alle Wiederholungen verarbeiten und Ausnahmen melden, um die Betriebskosten unter Kontrolle zu halten.
Die Vorteile der Datenvorbereitung für KI
Zu den Vorteilen der Datenaufbereitung für KI gehören:
- KI-Analysen führen zu genaueren Erkenntnissen und Geschäftsergebnissen, wenn sie mit aufbereiteten Daten arbeiten.
- Aufbereitete Daten sind von höherer Qualität, was der traditionellen Unternehmensanalyse und dem Maschinelles Lernen zugute kommt.
- Datenaufbereitungsskripte sind wiederverwendbar, was den Zeit- und Arbeitsaufwand für Datenanalyseprojekte verringert.
- Datentechniker sind produktiver, wenn sie ihre Datenaufbereitungsprozesse automatisieren.
Actian und Datenaufbereitung
Mit der Actian Data Platform lässt sich die Datenaufbereitung dank der integrierten Datenintegrationstechnologie leicht automatisieren. Unternehmen können proaktiv Datenpipelines aus ihren Betriebsdaten erstellen, die Datenqualität erhöhen und sie für business intelligence (BI), KI- und ML-Analysen nutzbar machen.
Actian DataConnect bietet eine intelligente Low-Code-Integrationsplattform, um komplexe Anwendungsfälle mit automatisierten, intuitiven und wiederverwendbaren Integrationen zu lösen. DataConnect umfasst ein grafisches Studio für die visuelle Gestaltung von Datenpipelines, das Mapping von Datenfeldern und Datentransformationen. Die Datenvorbereitungspipelines werden zentral verwaltet, was die Verwaltungskosten senkt.
Das ActianWarehouse erleichtert die Durchführung von Hochgeschwindigkeitsdatenanalysen durch seine spaltenbasierte Speicherfunktion, die den Bedarf an bereits vorhandenen Datenindizes minimiert. Vector unterstützt benutzerdefinierte Funktionen, die Algorithmen des maschinellen Lernens enthalten können. Die Vektorverarbeitung beschleunigt Abfragen, indem sie mehrere CPU-Caches mit einem einzigen Befehl nutzt.
Die Actian Data Platform läuft On-Premises und auf mehreren Cloud , einschließlich AWS, Azure und Google Cloud, so dass Sie Analysen überall dort durchführen können, wo sich Ihre Daten befinden.
