Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) wie Maschinelles Lernen ML) können anhand großer Datenmengen Vorhersagen und Erkenntnisse liefern. Bei der Datenaufbereitung wird eine Reihe von Prozessen durchlaufen, um sicherzustellen, dass Algorithmen und Modelle mit hochwertigen, bereinigten Daten versorgt werden, damit die Vorhersagen möglichst aussagekräftig sind.
Warum ist die Datenaufbereitung für eine effektive KI-gestützte Datenanalyse wichtig?
Fehlerhafte Daten führen zu falschen Erkenntnissen. Entscheidungen, die auf Daten von schlechter Qualität basieren, haben mit größerer Wahrscheinlichkeit unbeabsichtigte Folgen. Bei der Datenaufbereitung werden Datenfehler und Lücken behoben, die zu verzerrten Erkenntnissen führen können.
Prozesse zur Datenaufbereitung
Im Folgenden werden die wichtigsten Schritte bei der Datenaufbereitung für KI beschrieben.
Datenprofilierung
Die Profilierung von Datenquellen für KI ermöglicht ein tieferes Verständnis des Inhalts und der Struktur eines Datensatzes. Bei der Datenprofilierung wird ein Quelldatensatz analysiert, um Datenvolumen, Kardinalität, Struktur und Inhalt zu ermitteln. Datenintegrationsprodukte wie Actian DataConnect identifizieren doppelte Datensätze, gruppieren Datenwerte in Bereiche und berechnen für jedes Datenfeld statistische Kennzahlen wie Min, Max, Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Summe und Varianz.
Vereinheitlichung von Datentypen
Datenbereinigung nach Feldtrennzeichen und formatiert jedes Feld für jede Aufzeichnung in einen geeigneten Datentyp um.
Datenreduktion
Quelldaten enthalten oft Datenfelder, die für eine bestimmte Analyse nicht relevant sind. Das Beibehalten redundanter Daten kann die Analyse verlangsamen und kostspielige Ressourcen beanspruchen. Durch die Datenreduktion werden nicht benötigte Felder herausgefiltert. Wenn eindeutige Datensätze benötigt werden, werden in diesem Schritt Duplikate entfernt. Zudem werden in diesem Schritt Datenwerte entfernt, die außerhalb des erwarteten Bereichs liegen.
Datenumwandlung
Das vorrangige Ziel der Datentransformation besteht darin, die Beständigkeit Daten zu verbessern, um Fehler bei einer KI-gestützten Analyse zu vermeiden. Währungssymbole, Dezimalstellen und die Verwendung von führenden Nullen können uneinheitlich sein. Wenn Daten sensible Informationen wie Kreditkartennummern, Kontonummern oder Sozialversicherungsnummern enthalten, können diese Felder durch Maskierung unkenntlich gemacht werden, um den gesetzlichen Anforderungen zu entsprechen.
Datenkorrektur
Ein Quelldatensatz kann fehlerhafte Daten enthalten, die falsch gelesen wurden oder einen ungewöhnlichen Wert aufweisen. Im Rahmen der Datenkorrektur werden Ausreißer entfernt oder korrigiert.
Datenanreicherung
Datensätze mit unvollständigen oder fehlenden Werten können durch den Rückgriff auf multiple data ergänzt werden. Auch Standardwerte oder extrapolierte Werte können diese Lücken füllen. Es können gruppierte Felder hinzugefügt werden, die diskrete Werte in Bereiche abbilden. So kann es beispielsweise für Analysen und Berichte sinnvoller sein, Altersgruppen anstelle einzelner Altersangaben zu verwenden.
Datenpartitionierung
Sehr große Datensätze können in mehrere Partitionen oder Shards aufgeteilt werden, um eine effiziente parallele Verarbeitung zu ermöglichen. Für jede Teilmenge der Daten können dedizierte Server genutzt werden, um die Analyse zu beschleunigen. Die Daten können nach einem Round-Robin-Schema partitioniert werden, bei dem jede Aufzeichnung in zirkulärer Reihenfolge einer Liste von Partitionen zugewiesen Aufzeichnung . Es kann ein Schlüsselfeld ausgewählt werden, um eine Aufzeichnung Bucket Aufzeichnung der Datensätze in diesem Wertebereich enthält. Ein Hash-Schema, das Werte aus zwei oder mehr Feldern kombiniert, kann die Daten gleichmäßig auf die Datenpartitionen verteilen.
Datenvalidierung
Die Datenvalidierung kann die Datenqualität verbessern. In diesem Schritt werden die Daten auf Anomalien überprüft, die bei der Datenaufbereitung nicht erkannt und behoben werden konnten.
Automatisierung der Datenaufbereitung für künstliche Intelligenz
Die Schritte der Datenaufbereitung können nacheinander ausgeführt werden, was als Datenpipeline bezeichnet wird. Lösungen zur Datenintegration können einzelne Schritte der Datenaufbereitung koordinieren, Wiederholungsversuche verwalten und Ausnahmen melden, um die Betriebskosten unter Kontrolle zu halten.
Die Vorteile der Datenaufbereitung für KI
Zu den Vorteilen der Datenaufbereitung für KI gehören unter anderem:
- KI-Analysen liefern genauere Erkenntnisse und bessere Geschäftsergebnisse, wenn sie auf aufbereiteten Daten basieren.
- Aufbereitete Daten sind von höherer Qualität, was sowohl der klassischen Geschäftsanalytik als auch Maschinelles Lernen zugutekommt.
- Skripte zur Datenaufbereitung sind wiederverwendbar, wodurch sich der Zeit- und Arbeitsaufwand bei Datenanalyseprojekten verringert.
- Dateningenieure arbeiten produktiver, sobald sie ihre Datenaufbereitungsprozesse automatisiert haben.
Actian und Datenaufbereitung
Actian erleichtert dank seiner integrierten Datenintegrationstechnologie die Automatisierung der Datenaufbereitung. Unternehmen können proaktiv Datenpipelines aus ihren Betriebsdaten aufbauen, wodurch die Datenqualität verbessert wird und die Daten für Business Intelligence BI), KI- und ML-Analysen sofort nutzbar sind.
Actian DataConnectbietet eine intelligente Low-Code-Integrationsplattform, mit der sich komplexe Anwendungsfälle durch automatisierte, intuitive und wiederverwendbare Integrationen lösen lassen. DataConnect umfasst eingrafisches Studiozum visuellen Entwerfen von Datenpipelines, zum Zuordnen von Datenfeldern und zum Durchführen von Datenumwandlungen. Die Pipelines zur Datenaufbereitung werden zentral verwaltet, was den Verwaltungsaufwand senkt.
DasActian-Warehouseerleichtert die Durchführung von Hochgeschwindigkeits-Datenanalysen dank seiner Vertikale Speicherung , die den Bedarf an vorgefertigten Datenindizes minimiert. Vector unterstützt Nutzer Funktionen, die Algorithmen für maschinelles Lernen hosten können. Die Vektorverarbeitung beschleunigt Abfragen, indem sie mehrere CPU mit einem single instruction nutzt.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche 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.
