Dieser Artikel befasst sich mit Data Lakes und ihrer Verwendung beim maschinellen Lernen. Er umfasst Themen wie die Definition von Data Lakes, ihre Vorteile, Bedenken und potenziellen Nachteile und wie sie in Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens eingesetzt werden können. Er behandelt auch die Themen Datenqualität, Sicherheit, Vorverarbeitung, Integration, Rechenkosten und Overfitting.

Warum spricht man von einem Datensee?

„Wenn man sich einen Data Mart als einen Speicher für abgefülltes Wasser vorstellt – gereinigt, verpackt und strukturiert für den einfachen Verbrauch -, dann ist der Data Lake ein großer Wasservorrat in einem natürlicheren Zustand. Der Inhalt des Datensees strömt von einer Quelle herein, um den See zu füllen, und verschiedene Seebenutzer können ihn untersuchen, eintauchen oder Proben nehmen.“ James Dixon, CTO Pentaho

Was ist ein Data Lake?

Data Lakes unterstützen Tools für maschinelles Lernen, indem sie eine flexible, skalierbare Infrastruktur für die Verarbeitung unterschiedlicher Daten bereitstellen.  Data Lakes speichern rohe, unstrukturierte Daten und ermöglichen so eine flexible Exploration und Analyse. Dies ist für das Feature Engineering und das Verständnis von Datenmustern unerlässlich.

Probleme mit der Speicherung von Rohdaten

Wie kann die Speicherung unstrukturierter Rohdaten in einem Data Lake zu Problemen mit der Datenqualität führen und das Auffinden bestimmter Daten erschweren? Die Speicherung unstrukturierter Daten in einem Data Lake kann zu Problemen mit der Datenqualität und -organisation führen. Es gibt jedoch Tools und Techniken, die diese Probleme lösen können. So können beispielsweise Tools zur Verwaltung von Metadaten die Daten im Data Lake kategorisieren und mit Tags versehen, wodurch die Suche nach bestimmten Daten erleichtert wird. Darüber hinaus können Data-Governance-Richtlinien implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten im Data Lake korrekt definiert, dokumentiert und gepflegt werden.

IPS^®IDL (Intelligent Data Lake) kann jede Art von neuem Modell und jede Art von Modellmanagement hinzufügen, einschließlich der Verwendung von herstellerspezifischen Quellmodellen.  Darüber hinaus nutzt IPS^®IDL intelligente Parser, um relevante Informationen aus herstellerspezifischen Modellen zu extrahieren und bietet eine konfigurierbare Transformationsskript-Bibliothek, die auf herstellerspezifischem Wissen basiert.

Es ist wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, dass die Speicherung großer Mengen sensibler Daten in einem Data Lake potenzielle Sicherheitsrisiken mit sich bringen kann. Starke Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung, sind notwendig, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen zu schützen. Für IPS^®-Kunden bietet IPS^® Identity Provider Authentifizierung und Autorisierung für die Cybersicherheit. Wenn Sie daran interessiert sind, wie IPS^® die Sicherheit handhabt, vereinbaren Sie noch heute eine DEMO! Schließlich ist die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Sicherheitsrichtlinien und -verfahren unerlässlich, um neuen Bedrohungen und Schwachstellen immer einen Schritt voraus zu sein.

Was ist Datenvorverarbeitung?

Modelle für maschinelles Lernen erfordern gut strukturierte und saubere Eingabedaten. Data Lakes vereinfachen die Vorverarbeitung, indem sie die Extraktion, Umwandlung und das Laden von Daten in geeignete Formate für ML-Algorithmen ermöglichen.

Wie wirken sich Verzerrungen und Fehler in der Vorverarbeitung auf die Genauigkeit von ML-Modellen aus? Es ist wichtig, potenzielle Verzerrungen und Fehler zu berücksichtigen, die während der Vorverarbeitungsphase des maschinellen Lernens auftreten können. Diese Probleme können sich erheblich auf die Genauigkeit der Modelle auswirken. Daher ist die Beachtung der Datenvorverarbeitung unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Modelle unvoreingenommen sind und genaue Ergebnisse liefern.

Die Vorverarbeitung ist ein wichtiger Schritt in der ML und kann die Modellgenauigkeit beeinflussen. Verzerrungen und Fehler können aufgrund von unvollständigen/falschen Daten oder algorithmischen Verzerrungen auftreten. Die Identifizierung und Beseitigung von Verzerrungen ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Modelle zu gewährleisten. Zur Vermeidung von Inkonsistenzen und Verzerrungen können mehrere Techniken eingesetzt und validiert werden. In unserem nächsten Artikel (Link zu Artikel Teil 2) werden wir über Modellverzerrungen beim maschinellen Lernen sprechen und darüber, wie wir uns am besten darauf vorbereiten, um sicherzustellen, dass unsere Daten fair, genau und zuverlässig sind.

Die Datenintegration ermöglicht es Data Lakes, verschiedene Datentypen, wie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen, zu kombinieren. Diese umfassende Sichtweise verbessert die Vielfalt und Reichhaltigkeit der Eingabedaten für ML-Modelle.

Bei IPS können wir auf Ihren bereits vorhandenen Data Lake zugreifen und eine intelligente Schicht zur Verknüpfung der Informationen hinzufügen. Auf diese Weise können wir den Ressourcenbedarf reduzieren, indem wir eine leichtgewichtige Datenbankschicht über den bestehenden Datenpool legen.

In Teil 1 haben wir erläutert, was ein Data Lake ist und wie er sich von einem Data Mart unterscheidet. Anschließend haben wir die Vorteile der Verwendung eines Data Lake für die Speicherung unstrukturierter Rohdaten für Tools für maschinelles Lernen hervorgehoben. Wir haben die potenziellen Probleme bei der Speicherung von Rohdaten erörtert und wie man sie mit Metadaten-Management-Tools und Data-Governance-Richtlinien lösen kann.  Außerdem haben wir die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen sowie die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen und deren Auswirkungen auf die Modellgenauigkeit behandelt. Schließlich haben wir uns mit der Datenintegration befasst, die es Data Lakes ermöglicht, verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren, und wie IPS^®IDL funktioniert, indem es eine Intelligenzschicht hinzufügt, um Informationen zu verknüpfen und die Ressourcenanforderungen zu reduzieren. Springen Sie zu Teil 2, indem Sie hier klicken!