Daten sind heutzutage das wertvollste Gut für Unternehmen. Da Organisationen und Einzelpersonen weiterhin riesige Datenmengen pro Sekunde generieren, reicht es nicht mehr aus, die Daten lediglich zu erfassen. Sie müssen analysiert, transformiert und daraus aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden. Dennoch analysieren lediglich 37–40 % der Unternehmen ihre Daten, und 43 % der Entscheidungsträger in IT-Unternehmen fürchten den Datenzufluss, der ihre Dateninfrastruktur potenziell überlasten könnte.
Angesichts der Notwendigkeit, schnelle datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Herausforderungen der unterschiedlichen Datenquellen zu bewältigen, wird es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, eine Dateninfrastruktur zu entwickeln, die Daten effizient speichern, extrahieren, analysieren und transformieren kann.
Es besteht ein dringender Bedarf an einem System, das Daten von der Quelle zum Speichersystem übertragen und sie in Echtzeit analysieren und verarbeiten kann. Die KI-Datenpipeline bietet genau das.
Was ist eine Datenpipeline?
Eine Datenpipeline ist eine Gruppe von Komponenten, die Daten aus unterschiedlichen Quellen aufnehmen oder aufnehmen und an einen vorbestimmten Speicherort übertragen. Bevor die Daten jedoch in das Repository übertragen werden, werden sie vorverarbeitet, gefiltert, standardisiert und transformiert.
Wie werden Datenpipelines beim maschinellen Lernen verwendet?
Die Pipeline kennzeichnet die Workflow-Automatisierung in einem ML-Projekt, indem sie die Datentransformation in das Modell ermöglicht. Eine andere Form der Datenpipeline für KI funktioniert, indem sie die Workflows in mehrere unabhängige und wiederverwendbare Teile aufteilt, die zu einem Modell kombiniert werden können.
ML-Datenpipelines lösen drei Probleme in Bezug auf Volumen, Versionierung und Vielfalt.
Da der Workflow in einer ML-Pipeline in mehrere unabhängige Dienste abstrahiert ist, ermöglicht es dem Entwickler, einen neuen Workflow zu entwerfen, indem er einfach nur das bestimmte benötigte Element auswählt und auswählt, während die anderen Teile als solche beibehalten werden.
Projektziel, Prototypendesign und Modelltraining werden während der Codeentwicklung definiert. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, annotiert und aufbereitet. Die annotierten Daten dienen dem Testen, der Überwachung der Vorhersagen und dem Einsatz in der Produktionsphase. Das Modell wird durch den Vergleich von Trainings- und Produktionsdaten evaluiert.
Die von Pipelines verwendeten Datentypen
Ein Machine-Learning-Modell benötigt Datenpipelines als Grundlage. Eine Datenpipeline dient beispielsweise der Datenerfassung , -bereinigung, -verarbeitung und -speicherung von Daten, die zum Trainieren und Testen der Modelle verwendet werden. Da Daten sowohl von Unternehmen als auch von Endverbrauchern erfasst werden, kann es erforderlich sein, Daten in verschiedenen Dateiformaten zu analysieren und von mehreren Speicherorten abzurufen.
Bevor Sie also Ihren Code-Stack planen, sollten Sie die Art der Daten kennen, die Sie verarbeiten werden. Die zur Verarbeitung von ML-Pipelines verwendeten Datentypen sind:
Streaming-Daten: Live -Eingabedaten, die für die Kennzeichnung, Verarbeitung und Transformation verwendet werden. Sie kommen beispielsweise bei Wettervorhersagen, Finanzprognosen und Stimmungsanalysen zum Einsatz. Streaming-Daten werden üblicherweise nicht in einem Datensatz oder Speichersystem gespeichert, da sie in Echtzeit verarbeitet werden.
Strukturierte Daten: Hierbei handelt es sich um hochgradig organisierte Daten, die in Data-Warehouses gespeichert werden. Diese tabellarischen Daten sind leicht durchsuchbar und für Analysen abrufbar.
Unstrukturierte Daten: Sie machen fast 80 % aller von Unternehmen generierten Daten aus. Dazu gehören Text-, Audio- und Videodateien. Diese Daten sind aufgrund fehlender Struktur und Formatierung extrem schwer zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Moderne Technologien wie KI und ML werden eingesetzt, um unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format zu überführen und so deren Nutzung zu optimieren.
Wie erstellt man eine skalierbare Datenpipeline zum Trainieren von ML-Modellen?
Es gibt drei grundlegende Schritte beim Aufbau einer skalierbaren Pipeline:
Datenermittlung : Bevor die Daten in das System eingespeist werden, müssen sie ermittelt und anhand von Merkmalen wie Wert, Risiko und Struktur klassifiziert werden. Da für das Training des ML-Algorithmus eine Vielzahl von Informationen benötigt wird, kommen KI-Datenplattformen zum Einsatz, um Informationen aus heterogenen Quellen wie Datenbanken, Cloud-Systemen und Benutzereingaben zu extrahieren.
Datenerfassung: Die automatische Datenerfassung dient der Entwicklung skalierbarer Datenpipelines mithilfe von Webhooks und API-Aufrufen. Es gibt zwei grundlegende Ansätze zur Datenerfassung:
- Stapelaufnahme: Bei der Stapelaufnahme werden Stapel oder Gruppen von Informationen als Reaktion auf irgendeine Art von Auslöser aufgenommen, z. B. nach einiger Zeit oder nach Erreichen einer bestimmten Dateigröße oder -anzahl.
- Streaming-Aufnahme: Bei der Streaming-Aufnahme werden die Daten in Echtzeit in die Pipeline gezogen, sobald sie generiert, erkannt und klassifiziert werden.
Datenbereinigung und -transformation: Da die meisten erfassten Daten unstrukturiert sind, ist es wichtig, sie zu bereinigen, zu segmentieren und zu identifizieren. Der Hauptzweck der Datenbereinigung vor der Transformation besteht darin, Duplikate, Platzhalterdaten und fehlerhafte Daten zu entfernen, sodass nur die relevantesten Daten übrig bleiben.
Vorverarbeitung:
In diesem Schritt werden die unstrukturierten Daten kategorisiert, formatiert, klassifiziert und zur Verarbeitung gespeichert.
Modellverarbeitung und -verwaltung:
In diesem Schritt wird das Modell anhand der aufgenommenen Daten trainiert, getestet und verarbeitet. Das Modell wird basierend auf der Domäne und den Anforderungen verfeinert. Bei der Modellverwaltung wird der Code in einer Version gespeichert, die die schnellere Entwicklung des maschinellen Lernmodells unterstützt.
Modellbereitstellung:
Im Schritt der Modellbereitstellung wird die Lösung für künstliche Intelligenz zur Nutzung durch Unternehmen oder Endbenutzer bereitgestellt.
Datenpipelines – Vorteile
Data Pipelining hilft bei der Entwicklung und Bereitstellung intelligenterer, besser skalierbarer und genauerer ML-Modelle in deutlich kürzerer Zeit. Zu den Vorteilen des ML-Daten-Pipelining gehören:
Optimierte Planung: Eine effiziente Planung ist entscheidend für den reibungslosen Betrieb Ihrer Machine-Learning-Modelle. Mit zunehmender Skalierung der ML-Umgebung werden bestimmte Elemente der ML-Pipeline vom Team mehrfach verwendet. Um Rechenzeit zu reduzieren und Kaltstarts zu vermeiden, können Sie die Bereitstellung häufig genutzter Algorithmusaufrufe planen.
Technologie-, Framework- und Sprachunabhängigkeit: Bei einer traditionellen monolithischen Softwarearchitektur ist die Verwendung einer einheitlichen Programmiersprache und das gleichzeitige Laden aller benötigten Abhängigkeiten unerlässlich. Im Gegensatz dazu sind bei einer ML-Datenpipeline mit API-Endpunkten die verschiedenen Codeabschnitte in unterschiedlichen Sprachen geschrieben und nutzen deren jeweilige Frameworks.
Der Hauptvorteil der Verwendung einer ML-Pipeline ist die Möglichkeit, die Initiative zu skalieren, indem Teile des Modells unabhängig vom Framework oder der Sprache mehrfach im gesamten Tech-Stack wiederverwendet werden können.
Herausforderungen der Datenpipeline
Die Skalierung von KI-Modellen vom Testen und Entwickeln bis zum Deployment ist nicht einfach. In Testszenarien können Geschäftsanwender oder Kunden viel anspruchsvoller sein, und solche Fehler können für das Unternehmen kostspielig sein. Einige Herausforderungen des Data Pipelining sind:
Herausforderungen bei der Datenbereinigung und -aufbereitung: Neben den technischen Herausforderungen der Datenverarbeitung besteht die Herausforderung der Datenbereinigung und -aufbereitung . Die Rohdaten müssen in großem Umfang aufbereitet werden, und eine ungenaue Kennzeichnung kann zu Problemen mit der KI-Lösung führen.
Organisatorische Herausforderungen: Bei der Einführung einer neuen Technologie entsteht das erste große Problem auf organisatorischer und kultureller Ebene. Ohne einen entsprechenden Kulturwandel oder eine unzureichende Vorbereitung der Mitarbeiter vor der Implementierung kann dies das Scheitern des KI-Pipeline- Projekts bedeuten.
Datensicherheit: Bei der Skalierung von ML-Projekten kann die Abschätzung von Datensicherheit und -governance ein großes Problem darstellen. Da anfänglich ein Großteil der Daten an einem einzigen Ort gespeichert wird, besteht die Gefahr, dass diese gestohlen oder ausgenutzt werden oder neue Sicherheitslücken entstehen.
Der Aufbau einer Datenpipeline sollte an Ihren Geschäftszielen, skalierbaren ML-Modellanforderungen und dem von Ihnen benötigten Qualitäts- und Konsistenzniveau ausgerichtet sein.
Die Einrichtung einer skalierbaren Datenpipeline für Machine-Learning-Modelle kann anspruchsvoll, zeitaufwändig und komplex sein. Shaip vereinfacht und minimiert den gesamten Prozess. Dank unserer langjährigen Erfahrung in der Datenerfassung unterstützt Sie eine Partnerschaft mit uns dabei, schnellere, leistungsstarke , integrierte und durchgängige Machine-Learning-Lösungen zu einem Bruchteil der Kosten zu realisieren.
