{"id":846,"date":"2024-03-27T08:39:52","date_gmt":"2024-03-27T08:39:52","guid":{"rendered":"https:\/\/ips-energy.com\/de\/?p=846"},"modified":"2026-01-22T08:36:17","modified_gmt":"2026-01-22T08:36:17","slug":"data-lakes-teil-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ips-energy.com\/de\/data-lakes-teil-1\/","title":{"rendered":"Die Leistungsf\u00e4higkeit von Data Lakes erkunden – Vorteile, Nachteile und bew\u00e4hrte Verfahren (Teil 1)"},"content":{"rendered":"

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 Arbeitsabl\u00e4ufen des maschinellen Lernens eingesetzt werden k\u00f6nnen. Er behandelt auch die Themen Datenqualit\u00e4t, Sicherheit, Vorverarbeitung, Integration, Rechenkosten und Overfitting.<\/p>\n

Warum spricht man von einem Datensee?<\/h2>\n

\u201eWenn man sich einen Data Mart als einen Speicher f\u00fcr abgef\u00fclltes Wasser vorstellt \u2013 gereinigt, verpackt und strukturiert f\u00fcr den einfachen Verbrauch -, dann ist der Data Lake ein gro\u00dfer Wasservorrat in einem nat\u00fcrlicheren Zustand. Der Inhalt des Datensees str\u00f6mt von einer Quelle herein, um den See zu f\u00fcllen, und verschiedene Seebenutzer k\u00f6nnen ihn untersuchen, eintauchen oder Proben nehmen.\u201c James Dixon, CTO Pentaho<\/em><\/p>\n

Was ist ein Data Lake?<\/h3>\n

Data Lakes unterst\u00fctzen Tools f\u00fcr maschinelles Lernen, indem sie eine flexible, skalierbare Infrastruktur f\u00fcr die Verarbeitung unterschiedlicher Daten bereitstellen.\u00a0 Data Lakes speichern rohe, unstrukturierte Daten und erm\u00f6glichen so eine flexible Exploration und Analyse. Dies ist f\u00fcr das Feature Engineering und das Verst\u00e4ndnis von Datenmustern unerl\u00e4sslich.<\/p>\n

Probleme mit der Speicherung von Rohdaten<\/h3>\n

Wie kann die Speicherung unstrukturierter Rohdaten in einem Data Lake zu Problemen mit der Datenqualit\u00e4t f\u00fchren und das Auffinden bestimmter Daten erschweren? Die Speicherung unstrukturierter Daten in einem Data Lake kann zu Problemen mit der Datenqualit\u00e4t und -organisation f\u00fchren. Es gibt jedoch Tools und Techniken, die diese Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen beispielsweise Tools zur Verwaltung von Metadaten die Daten im Data Lake kategorisieren und mit Tags versehen, wodurch die Suche nach bestimmten Daten erleichtert wird. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Data-Governance-Richtlinien implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten im Data Lake korrekt definiert, dokumentiert und gepflegt werden.<\/p>\n

IPS\u00ae<\/sup>IDL (Intelligent Data Lake) kann jede Art von neuem Modell und jede Art von Modellmanagement hinzuf\u00fcgen, einschlie\u00dflich der Verwendung von herstellerspezifischen Quellmodellen.\u00a0 Dar\u00fcber hinaus nutzt IPS\u00ae<\/sup>IDL intelligente Parser, um relevante Informationen aus herstellerspezifischen Modellen zu extrahieren und bietet eine konfigurierbare Transformationsskript-Bibliothek, die auf herstellerspezifischem Wissen basiert.<\/p>\n

Es ist wichtig, sich dar\u00fcber im Klaren zu sein, dass die Speicherung gro\u00dfer Mengen sensibler Daten in einem Data Lake potenzielle Sicherheitsrisiken mit sich bringen kann. Starke Sicherheitsma\u00dfnahmen, einschlie\u00dflich Zugriffskontrollen, Verschl\u00fcsselung und \u00dcberwachung, sind notwendig, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Verst\u00f6\u00dfen zu sch\u00fctzen. F\u00fcr IPS\u00ae<\/sup>-Kunden bietet IPS\u00ae<\/sup>\u00a0Identity Provider Authentifizierung und Autorisierung f\u00fcr die Cybersicherheit. Wenn Sie daran interessiert sind, wie IPS\u00ae<\/sup>\u00a0die Sicherheit handhabt, vereinbaren Sie noch heute eine\u00a0DEMO<\/a>! Schlie\u00dflich ist die regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung und Aktualisierung von Sicherheitsrichtlinien und -verfahren unerl\u00e4sslich, um neuen Bedrohungen und Schwachstellen immer einen Schritt voraus zu sein.<\/p>\n

Was ist Datenvorverarbeitung?<\/h3>\n

Modelle f\u00fcr 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 f\u00fcr ML-Algorithmen erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Wie wirken sich Verzerrungen und Fehler in der Vorverarbeitung auf die Genauigkeit von ML-Modellen aus? Es ist wichtig, potenzielle Verzerrungen und Fehler zu ber\u00fccksichtigen, die w\u00e4hrend der Vorverarbeitungsphase des maschinellen Lernens auftreten k\u00f6nnen. Diese Probleme k\u00f6nnen sich erheblich auf die Genauigkeit der Modelle auswirken. Daher ist die Beachtung der Datenvorverarbeitung unerl\u00e4sslich, um sicherzustellen, dass die Modelle unvoreingenommen sind und genaue Ergebnisse liefern.<\/p>\n

Die Vorverarbeitung ist ein wichtiger Schritt in der ML und kann die Modellgenauigkeit beeinflussen. Verzerrungen und Fehler k\u00f6nnen aufgrund von unvollst\u00e4ndigen\/falschen Daten oder algorithmischen Verzerrungen auftreten. Die Identifizierung und Beseitigung von Verzerrungen ist entscheidend, um genaue und zuverl\u00e4ssige Modelle zu gew\u00e4hrleisten. Zur Vermeidung von Inkonsistenzen und Verzerrungen k\u00f6nnen mehrere Techniken eingesetzt und validiert werden. In unserem n\u00e4chsten Artikel\u00a0(Link zu\u00a0<\/em><\/strong>Artikel Teil 2)<\/em><\/strong>\u00a0werden wir \u00fcber Modellverzerrungen beim maschinellen Lernen sprechen und dar\u00fcber, wie wir uns am besten darauf vorbereiten, um sicherzustellen, dass unsere Daten fair, genau und zuverl\u00e4ssig sind.<\/p>\n

Die Datenintegration erm\u00f6glicht 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 f\u00fcr ML-Modelle.<\/p>\n

Bei IPS k\u00f6nnen wir auf Ihren bereits vorhandenen Data Lake zugreifen und eine intelligente Schicht zur Verkn\u00fcpfung der Informationen hinzuf\u00fcgen. Auf diese Weise k\u00f6nnen wir den Ressourcenbedarf reduzieren, indem wir eine leichtgewichtige Datenbankschicht \u00fcber den bestehenden Datenpool legen.<\/p>\n

In Teil 1 haben wir erl\u00e4utert, was ein Data Lake ist und wie er sich von einem Data Mart unterscheidet. Anschlie\u00dfend haben wir die Vorteile der Verwendung eines Data Lake f\u00fcr die Speicherung unstrukturierter Rohdaten f\u00fcr Tools f\u00fcr maschinelles Lernen hervorgehoben. Wir haben die potenziellen Probleme bei der Speicherung von Rohdaten er\u00f6rtert und wie man sie mit Metadaten-Management-Tools und Data-Governance-Richtlinien l\u00f6sen kann.\u00a0 Au\u00dferdem haben wir die Bedeutung von Sicherheitsma\u00dfnahmen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff und Verst\u00f6\u00dfen sowie die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen und deren Auswirkungen auf die Modellgenauigkeit behandelt. Schlie\u00dflich haben wir uns mit der Datenintegration befasst, die es Data Lakes erm\u00f6glicht, verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren, und wie IPS\u00ae<\/sup>IDL funktioniert, indem es eine Intelligenzschicht hinzuf\u00fcgt, um Informationen zu verkn\u00fcpfen und die Ressourcenanforderungen zu reduzieren.<\/p>\n

 <\/p>\n

Lesen Sie Teil 2:\u00a0Die Leistungsf\u00e4higkeit von Data Lakes erforschen – Workflows f\u00fcr maschinelles Lernen, bew\u00e4hrte Verfahren (Teil 2)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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