ModelleMaschinelles Lernen ML) sind in hohem Maße auf geeignete Daten angewiesen, um präzise Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern. Die Rohdaten müssen in mehreren Schritten vorverarbeitet oder aufbereitet werden, um sie für die Verarbeitung durch künstliche Intelligenz (KI) und ML vorzubereiten.
Warum ist die Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen effektives Maschinelles Lernen wichtig?
Uninformierte Entscheidungsfindung einem Unternehmen, da Zeit und Energie für die Umsetzung eines Plans aufgewendet werden, dessen Erfolg unwahrscheinlich ist. Maschinelles Lernen dabei helfen, fundiertere, data-driven zu treffen. Allerdings sind Maschinelles Lernen nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten. Schlechte Daten verfälschen die Vorhersagen, Maschinelles Lernen liefert. Investitionen in die Datenaufbereitung verbessern die Qualität der Daten, auf die sich Entscheidungsträger stützen, und erhöhen so die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses.
Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Die folgenden Datenaufbereitungsprozesse verbessern die Qualität der für Maschinelles Lernen verwendeten Daten.
Datenprofilierung
Ein besseres Verständnis der Quelldatensätze durch Datenprofilierung hilft bei der Planung der Datenaufbereitung. Bei der Datenprofilierung wird eine Datenquelle untersucht, um deren Umfang, Variabilität, Struktur und Inhalt zu ermitteln. Zu den Ergebnissen der Profilierung können die Identifizierung doppelter Datensätze, die Einteilung von Datenwerten in Intervalle sowie die Berechnung von statistischen Kennzahlen wie Minimum, Maximum, Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung, Summe und Varianz gehören.
Datenbereinigung
Data profiling will help identify field delimiters, which the data cleansing process will use to make the data fields and records consistent by standardizing data types and file formats.
Daten herausfiltern
Wenn man weiß, welche Fragen mit den Daten beantwortet werden sollen oder nach welchen Zusammenhängen das Maschinelles Lernen sucht, lässt sich besser entscheiden, welche Daten verworfen werden können, um eine Verzerrung des Modells zu vermeiden. Ausreißer und überflüssige Daten können entfernt werden. Doppelte Datensätze können gelöscht werden.
Daten umwandeln
Wenn Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, können viele Felder inkonsistent sein. Datumsformate können variieren, Zahlenfelder können Währungssymbole enthalten und numerische Werte können voneinander abweichen. Durch Datenumwandlung lassen sich diese Inkonsistenzen beheben. Vor- oder nachgestellte Leerzeichen können vereinheitlicht werden. Daten, die gesetzlichen Vorschriften unterliegen, können maskiert oder verschleiert werden, um die Privatsphäre der Kunden zu schützen, ohne die Ergebnisse des ML-Modells zu beeinträchtigen.
Anreicherung von Daten
Datensätze lassen sich anreichern, indem berechnete Werte hinzugefügt, verwandte Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und diskrete Datenwerte in Intervalle zusammengefasst werden. Lücken können zudem durch das Hinzufügen von Standardwerten, durch Extrapolation oder durch Interpolation von Feldwerten geschlossen werden. Daten aus internen Systemen können mit externen Daten von Drittanbietern kombiniert werden, um einen Marktkontext zu schaffen.
Partitionierung von Maschinelles Lernen
Wenn Datensätze zu groß sind, um von einem einzelnen Prozess gelesen zu werden, können sie in Teilmengen aufgeteilt und auf verschiedenen Geräten gespeichert werden, um durch parallele Ausführung eine schnellere Erfassung zu ermöglichen. Die Aufteilung der Daten kann durch Hash-Werte zur zufälligen Verteilung oder anhand eines Schlüsselwerts erfolgen, um die Teilmengen gleichmäßig auf die Partitionen zu verteilen.
Datenvalidierung
Die Datenvalidierung ist oft der letzte Schritt bei der Datenaufbereitung und dient dazu, die Datenqualität zu beurteilen.
Automatisierung der Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Die einzelnen Schritte des Datenaufbereitungsprozesses lassen sich mithilfe einer Datenintegrationslösung, die die einzelnen Schritte der Datenaufbereitung koordinieren und planen kann, zu einem Datenpipeline verknüpfen.
Die Vorteile der Datenaufbereitung für Maschinelles Lernen
Zu den Vorteilen der Datenvorverarbeitung zählen unter anderem:
- Vorverarbeitete Daten liefern bessere Ergebnisse bei Maschinelles Lernen .
- Aufbereitete Daten eignen sich besser zur Unterstützung traditioneller Geschäftsanalysen.
- ML Training können vorhandene Datenpipelines wiederverwenden, um die Datenaufbereitung zu beschleunigen.
- Aufbereitete Daten führen zu besseren Ergebnissen, die die Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit steigern.
- Vorverarbeitete Daten sind von höherer Qualität, wodurch sie als zuverlässiger und vertrauenswürdiger gelten.
- Dateningenieure arbeiten produktiver, da sich Training der Modelle verkürzen.
Actian und Datenaufbereitung
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.
Actian DataConnectbietet eine intelligente Low-Code-Integrationsplattform, mit der sich komplexe Anwendungsfälle durch automatisierte, intuitive und wiederverwendbare Integrationen lösen lassen. DataConnect umfasst ein grafisches Studio zur visuellen Gestaltung von Datenpipelines, zur Zuordnung von Datenfeldern und zur Durchführung von Datentransformationen. Pipelines zur Datenaufbereitung lassen sich zentral verwalten, was den Verwaltungsaufwand senkt.
DieActian Analytics Engine- Datenbank erleichtert die Analyse von Hochgeschwindigkeitsdaten dank ihrer Vertikale Speicherung , die den Bedarf an vorgefertigten Datenindizes minimiert. Die Analytics Engine unterstützt Nutzer Funktionen, die Algorithmen für maschinelles Lernen ausführen können. Die Analytics Engine beschleunigt die Abfrageverarbeitung, indem sie mehrere CPU mit einem single instruction nutzt.
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.
