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
Dank der integrierten Datenintegrationstechnologie von Actian lässt sich die Datenaufbereitung leicht automatisieren. Unternehmen können proaktiv Datenpipelines aus ihren Betriebsdaten erstellen, die Datenqualität verbessern 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.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Die Datenaufbereitung für KI ist der Prozess des Sammelns, Bereinigens, Umwandelns und Strukturierens von Rohdaten, damit diese effektiv zum trainieren Maschinelles Lernen und generative AI verwendet werden können. Sie stellt sicher, dass die Modelle aus genauen, konsistenten und hochwertigen Informationen lernen.
KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernen. Gut aufbereitete Daten reduzieren das Rauschen, verbessern die Genauigkeit, reduzieren Verzerrungen, beschleunigen das Training und führen zu zuverlässigeren Vorhersagen und Ergebnissen.
Zu den wichtigsten Schritten gehören Datenerfassung, Normalisierung, Bereinigung, Kennzeichnung, Feature-Engineering, Datenerweiterung, Aufteilung in Training und die Durchführung von Qualitätsprüfungen vor dem Training.
Je nach use case kann die Datenaufbereitung strukturierte Daten (Tabellen), halbstrukturierte Daten (JSON, Protokolle), unstrukturierte Daten (Text, Bilder, Audio, Video) oder multimodale Datensätze umfassen, die mehrere Formate kombinieren.
Daten von schlechter Qualität führen zu ungenauen Vorhersagen, Halluzinationen, Verzerrungen und instabilem Modellverhalten. Qualitativ hochwertige Daten verbessern die Verallgemeinerung, verringern die Fehlerquote und stellen sicher, dass die Modelle in realen Szenarien gut funktionieren.
Zu den häufigen Herausforderungen gehören inkonsistente Formate, fehlende Werte, komplexe Beschriftungen, die Erkennung von Verzerrungen, Datenschutzbedenken, Schemaabweichungen und die Skalierung von Aufbereitungsabläufen für große oder Echtzeit-Datensätze.
Unternehmen verwenden ETL/ELT-Tools, Datenetikettierungsplattformen, MLOps-Pipelines, Datenqualitäts-Frameworks, Vektordatenbanken, Metadaten und Data Governance , um die Vorbereitung zu rationalisieren und die Beständigkeit zu erhalten.
