Bis heute wird bei der Betrachtung des Zusammenhangs von Data Engineering und Künstlicher Intelligenz das Erstere vor allem als Grundlage für Letzteres gesehen: Zunächst muss man mit Data Engineering einen großen und qualitativ hochwertigen Datenpool bereitstellen, um dann im nächsten Schritt aussagekräftige KI-Modelle entwickeln zu können. Wie sieht es aber mit der umgekehrten Richtung aus? Wie beeinflusst die Künstliche Intelligenz selbst das Data Engineering?
Tatsächlich geschieht dies auf vielfältige Weise, indem KI Prozesse effizienter, schneller und intelligenter macht. Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen diese Veränderungen besonders spürbar sind:
Datenbereinigung und -vorverarbeitung
Die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten sind entscheidende Schritte, um die Qualität und Genauigkeit der Daten für Analysen, aber auch für maschinelles Lernen selbst, zu gewährleisten. KI kann diesen Prozess auf verschiedene Weise verbessern:
- Automatische Identifikation und Korrektur von Fehlern
KI-Systeme können Daten durchsuchen, um häufige Probleme wie fehlende Werte, Duplikate oder Inkonsistenzen in den Datenformaten zu identifizieren. Sie können dann Regeln oder Algorithmen anwenden, um diese Probleme automatisch zu korrigieren, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist. - Datenanreicherung und Imputation
KI kann fehlende Informationen durch Inferenz basierend auf dem vorhandenen Datensatz ergänzen. Dies wird oft durch Techniken wie maschinelles Lernen, z.B. Deep Learning, ermöglicht, wobei Modelle trainiert werden, um die wahrscheinlichsten Werte für fehlende Daten zu generieren.
(Unter tsimputation.azurewebsites.net bietet die rheindata übrigens eine kostenlose API zur Zeitreihenamputation an, die sich insbesondere für die Verwendung von wetterabhängigen Systemen eignet, da sie standortbezogen Wetterdaten in das Imputationsmodell integriert.) - Erkennung und Behandlung von Ausreißern
KI-Methoden können verwendet werden, um Datenpunkte zu identifizieren, die stark von anderen Datenpunkten abweichen (Ausreißer) und möglicherweise die Datenanalyse verzerren würden. Anschließend können Entscheidungen über deren Behandlung automatisiert werden, z.B. durch Entfernung oder Korrektur.
Datenintegration
Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist ein komplexer Prozess, der durch KI-Technologien vereinfacht werden kann:
- Automatisches Mapping von Datenschemas
KI kann helfen, Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen und -quellen zu identifizieren, indem sie Muster und Gemeinsamkeiten in den Daten erkennt. Dadurch kann das Mapping von Datenschemas automatisiert und der Integrationsprozess beschleunigt werden. - Datenqualitätsbewertung
KI kann die Qualität von Datenquellen automatisch bewerten, indem sie Kriterien wie Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit berücksichtigt. Dies hilft, die besten Datenquellen für die Integration zu identifizieren - falls überhaupt eine Auswahl besteht - und die Zuverlässigkeit der integrierten Daten zu verbessern. - Datenkonsolidierung
KI kann Duplikate über Datenquellen hinweg erkennen und zusammenführen, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu schaffen. Dies ist besonders nützlich, wenn ähnliche Daten in verschiedenen Systemen mit geringfügigen Variationen gespeichert sind.
Diese Fortschritte ermöglichen es Data Engineers, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, während die Routineaufgaben der Datenbereinigung, -integration und -verarbeitung zunehmend automatisiert werden. Dadurch können Unternehmen schneller und präziser Einblicke aus ihren Daten gewinnen.
Skalierung und Effizienz
KI kann die Skalierbarkeit und Effizienz von Datenverarbeitungssystemen erheblich verbessern:
- Automatische Skalierung
KI-basierte Systeme können den Ressourcenbedarf analysieren und die Infrastruktur dynamisch anpassen, um die Verarbeitungslast effizient zu bewältigen. Dies umfasst die automatische Skalierung von Rechenressourcen in Cloud-Umgebungen, um Spitzen in der Datennachfrage zu bewältigen oder Ressourcen in Zeiten geringerer Nachfrage zu reduzieren. - Optimierung von Datenpipelines
KI kann eingesetzt werden, um Engpässe in Datenpipelines zu identifizieren und Vorschläge zur Umstrukturierung oder Optimierung von Prozessen zu machen. Durch die Analyse der Ausführungszeiten und Ressourcennutzung können ineffiziente Schritte verbessert oder automatisiert werden, um die Gesamtleistung zu steigern. - Intelligente Caching-Strategien
Durch das Vorhersagen von Datenabrufmustern können KI-Systeme entscheiden, welche Daten im Cache gespeichert werden sollten, um die Zugriffszeiten zu verkürzen und die Effizienz zu erhöhen.
