Die Herkunft der Daten verstehen: Intern, extern, strukturiert, unstrukturiert?

Um Machine-Learning-Modelle effektiv in der Cloud zu nutzen, ist es essenziell, die Herkunft Ihrer Daten genau zu verstehen. Zunächst unterscheidet man zwischen internen und externen Daten: Interne Daten stammen aus unternehmensinternen Quellen wie CRM-Systemen, Produktionsdaten oder Mitarbeiterinformationen, während externe Daten von Drittanbietern, öffentlichen Datenbanken oder Social-Media-Plattformen bezogen werden. Die Unterscheidung hilft, die Verlässlichkeit und Relevanz der Daten einzuschätzen. Stellen Sie sich auch die Frage, ob Sie Einfluss darauf haben, aus welchen Quellen die Daten gesammelt werden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Struktur der Daten. Strukturierte Daten liegen in klar definierten Formaten vor, beispielsweise in Tabellen oder Datenbanken, und sind leicht zu verarbeiten. Unstrukturierte Daten hingegen umfassen Fließtexte (z.B. Emails), Bilder,
Videos oder Audiodateien, die zunächst aufbereitet werden müssen. 

Schließlich sollte man die Datenherkunft dokumentieren, um Transparenz und Compliance sicherzustellen. Zusammengefasst sind folgende Schritte entscheidend:

• Identifikation der Datenquelle: intern oder extern
• Klassifikation der Datenstruktur: strukturiert oder unstrukturiert
• Bewertung der Datenqualität und Relevanz
• Dokumentation der Herkunft zur Nachvollziehbarkeit
• Auswahl geeigneter Tools für die Datenaufbereitung
• Datenqualität definieren und sicherstellen: Von Vollständigkeit bis Outlier-Behandlung

Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein zentraler Schritt, um Machine-Learning-Modelle erfolgreich in die Cloud zu integrieren. Wichtig ist dabei, die Datenqualität für den vorliegenden Use-Case zu definieren. 

Vollständigkeit und Konsistenz der Daten als wichtiges Kriterium

Zunächst steht die Vollständigkeit der Daten im Vordergrund: Fehlende Werte oder unvollständige Datensätze können das Training von Modellen erheblich beeinträchtigen. Gleichzeitig ist die Konsistenz wichtig, das heißt, Daten sollten keine widersprüchlichen Informationen enthalten. Darüber hinaus spielt die Genauigkeit eine Rolle, bei der überprüft wird, ob die Daten korrekt und vertrauenswürdig sind. 

Ein weiterer Faktor für die Datenqualität sind Normalisierung und Skalierung, wenn
mehrere Größen oder Daten aus unterschiedlichen Quellen oder Einheiten miteinander in Bezug gesetzt werden sollen. Für viele ML-Algorithmen ist es wichtig, dass numerische Daten skaliert oder normalisiert sind (z. B. Min-Max oder Z-Transformation).

Umgang mit fehlenden Werten und Duplikaten 

Gleichzeitig ist festzulegen, wie mit fehlenden Werten umgegangen werden soll. Sollen in diesem Fall Daten aufgefüllt und angereichert werden, oder sollen Referenzen
auf die Daten entfernt werden? Ebenso spielen mögliche Duplikate eine Rolle, denn sie können Aggregationen oder Trainingsdaten verfälschen. Im Falle von unterschiedlichen Datenformaten – besonders, wenn die Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen stammen – müssen diese vereinheitlicht und in lesbare Formate gebracht werden.

Ein weiterer Aspekt ist die Behandlung von Ausreißern (Outlier). Diese können entweder als Fehlerquellen betrachtet oder als wertvolle Informationen interpretiert werden, je nach Anwendungsfall. Eine bewusste und methodische Outlier-Behandlung verhindert, dass Modelle durch extreme Werte verzerrt werden. Wenn ausreichende Hinweise vorliegen, dass es keine „echten“ Werde sind, sollten sie entfernt werden. Schließlich darf auch die Aktualität der Daten nicht vernachlässigt werden, da veraltete Daten zu falschen Vorhersagen führen können. Zusammengefasst sind diese Schritte wichtig:

• Prüfung auf Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit
• Normalisierung und Skalierung der Daten
• Festlegung von Regeln für den Umgang mit fehlenden Daten und Duplikaten
• Analyse und Klassifikation von Ausreißern

Datenaufbereitung und -nutzung: Welche Tools und Technologien sind geeignet?

ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) bilden das Rückgrat für effiziente und leistungsfähige KI-Anwendungen in der Cloud. Sie ermöglichen es, die immense
Datenmenge strukturiert und zugänglich zu machen, was die Grundlage für zuverlässige Vorhersagen und Analysen bildet. 

Data Warehouses oder Data Lakes?

Beim Umgang mit großen Datenmengen in der Cloud spielen Data Warehouses und Data Lakes eine zentrale Rolle, insbesondere wenn es darum geht, strukturierte
und unstrukturierte Daten zu verwalten. 

Ein Data Warehouse ist speziell für strukturierte Daten konzipiert, die bereits in einem
festen Schema organisiert sind, etwa Tabellen aus relationalen Datenbanken. Diese Daten werden vor dem Laden transformiert und bereinigt, um eine schnelle und effiziente Analyse zu ermöglichen. Data Warehouses eignen sich daher ideal für klassische Berichte, bei denen präzise und konsistente Daten benötigt werden.

Im Gegensatz dazu sind Data Lakes darauf ausgelegt, sowohl strukturierte als auch
unstrukturierte Daten aufzunehmen – das können Texte, Bilder, Videos oder Rohdaten sein. Sie speichern Daten in ihrem ursprünglichen Format, was maximale Flexibilität bietet und besonders für Machine Learning von Vorteil ist, da die Daten erst bei Bedarf verarbeitet werden.

Während Data Warehouses mit strengen Schemata arbeiten, sind Data Lakes schemafrei und ermöglichen dadurch eine breitere Nutzung verschiedenartiger Datenquellen. Die Wahl zwischen Data Warehouse und Data Lake hängt also stark von den Anforderungen ab: Für standardisierte Berichte und strukturierte Analysen ist ein Data Warehouse geeignet, für explorative Analysen und KI-Modelle, die unstrukturierte Daten benötigen, bietet sich ein Data Lake an. Oftmals werden beide Systeme kombiniert, um die Vorteile beider Welten zu nutzen.

Nützliche Open-Source-Tools für effiziente Datenpipelines

Open-Source-Tools wie Panda und Apache Spark sind unverzichtbare Helfer, wenn es darum geht, Cloud-Datenpipelines effizient zu gestalten und Ihre Daten KI-fit zu machen. Panda eignet sich für die Datenanalyse und -manipulation kleinerer bis
mittlerer Datensätze, während Apache Spark dank seiner verteilten Architektur auch riesige Datenmengen blitzschnell verarbeitet. Zusammen ermöglichen sie es, Daten aus verschiedensten Quellen zu transformieren, zu bereinigen und für Machine Learning Modelle vorzubereiten.

Datenschutz und Compliance: DSGVO-konform und sicher in der Cloud

Datenschutz und Compliance spielen eine zentrale Rolle, um Daten für Machine-Learning-Projekte in der Cloud vorzubereiten. Die DSGVO verpflichtet Unternehmen, personenbezogene Daten nur mit ausdrücklicher Zustimmung zu verarbeiten und dabei Transparenz gegenüber den Betroffenen zu gewährleisten. Für Machine Learning bedeutet das, dass Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden sollten, um Rückschlüsse auf einzelne Personen zu vermeiden.

Anonymisierung vs. Pseudonymisierung – wo liegt der Unterschied?

Durch Anonymisierung können personenbezogene Daten so verändert werden, dass die betroffene Person nicht mehr identifiziert werden kann, weder direkt noch indirekt, auch nicht mit zusätzlichen Informationen. Wenn Daten im Vorfeld der KI-Nutzung hinreichend anonymisiert sind, handelt sich nicht mehr um personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO. Auf anonymisierte Daten findet die DSGVO dann keine Anwendung.

Pseudonymisierung hingegen bedeutet die Verarbeitung personenbezogener Daten in einer Weise, dass die Daten ohne Hinzuziehung zusätzlicher Informationen nicht mehr einer spezifischen Person zugeordnet werden können. Diese zusätzlichen Informationen müssen getrennt und besonders gesichert aufbewahrt werden. In diesem Fall bleiben die Daten personenbezogen und unterliegen der DSGVO.

Um Daten vor unbefugten Zugriffen oder Angriffen zu schützen, helfen moderne Cloud-Dienste mit integrierten Sicherheitsmechanismen, wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.

Compliance als Grundlage für Vertrauen

Durch die Einhaltung von Compliance-Vorgaben schaffen Unternehmen Vertrauen bei Kunden und Partnern. Regelmäßige Audits und klar definierte Prozesse helfen, Sicherheitslücken zu schließen und Risiken zu minimieren. Ein verantwortungsvoller Umgang mit sensiblen Daten ist somit nicht nur gesetzliche Pflicht, sondern auch ein Erfolgsfaktor für sichere KI-Anwendungen in der Cloud.

Training des Modells

Das Training der Modelle ist entscheidend für dessen Aussagefähigkeit. Für Trainingsprozesse stellen sich daher zunächst grundlegende Fragen: Trainiere ich meine Daten on Premise oder in der Cloud? Wie oft läuft mein Training? Wie hoch sind die Trainingskosten? Wie sieht ein optimales Setup für konsistenten Trainingserfolg aus? Wie erfolgt das Monitoring? 

Für Trainings-, Validierungs- und Test-Splits müssen Daten aufgeteilt werden in jene, die zum Training von Modellen genutzt werden und solche, mit denen die Qualität des Modells überprüft werden kann. Hierbei sollte auch definiert werden, wie mit ‚Imbalanced Datasets‘ umzugehen ist. Ein Datensatz ist ‚imbalanced‘, wenn die
Klassenverteilung ungleich ist. Ein konkretes Beispiel: Sie möchten ein Modell trainieren, das Kreditbetrug erkennt. 98% der Daten sind „kein Betrug“, 2% sind „Betrug“. Das Modell lernt dann hauptsächlich die Mehrheitsklasse („kein Betrug“) und ignoriert die
Minderheit („Betrug“), was zu schlechten Ergebnissen führt.

Von Daten zu Modellen: Ein iterativer Prozess

Der Weg vom Rohdatensatz zum erfolgreichen Machine-Learning-Modell in der Cloud ist ein iterativer Prozess, der ständige Anpassung erfordert. Die Cloud bietet dabei den Vorteil, dass Rechenressourcen flexibel skaliert und verschiedene Tools für Datenaufbereitung und Modelltraining nahtlos genutzt werden können. Zudem ermöglicht der iterative Ansatz, Modelle kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf mit aktualisierten Datensätzen neu zu trainieren, um die Performance langfristig zu sichern. Erfolgreiches Machine Learning basiert somit auf einem dynamischen Zusammenspiel von sorgfältiger Datenvorbereitung, gezieltem Modelltraining und kontinuierlicher Evaluation – eine Herangehensweise, die durch die
Cloud-Infrastruktur ideal unterstützt wird und Unternehmen befähigt, ihre KI-Anwendungen nachhaltig zu optimieren.