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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was ist eine Datenpipeline? Definition, Typen, Vorteile und Anwendungsfälle

June 13th, 2024

Was ist eine Datenpipeline?

A Datenpipeline ist eine Reihe von Prozessen und Methoden, die zum Verschieben von Daten aus verschiedenen Quellsystemen in ein zentrales Repository verwendet werden, normalerweise a Data Warehouse oder eine Daten See, zur Analyse und weiteren Verwendung.

Es optimiert den Datenfluss aus Quellsystemen, transformiert Daten, um sie an das Schema des Zielsystems anzupassen, und lädt sie in ein Data Warehouse. Während Daten verarbeitet werden, bevor sie in das Zielsystem gelangen, ist nicht immer eine Transformation erforderlich, insbesondere wenn sie in den Data Lake fließen.

Datenwissenschaftler und -analysten nutzen Datenpipelines, um Daten für verschiedene Initiativen aufzubereiten, etwa für das Feature-Engineering oder um sie für Training und Auswertung in Modelle für maschinelles Lernen einzuspeisen. Geschäftsanwender nutzen einen Data Pipeline Builder – ein GUI-basiertes Tool ohne Code/Low-Code –, um ihre eigenen Pipelines zu erstellen, ohne auf die IT angewiesen zu sein.

Was ist eine Big-Data-Pipeline?

Das Konzept der Verwaltung großer Datenmengen gibt es schon seit Jahrzehnten, aber der Begriff „Big Data“ gewann Mitte der 2000er Jahre an Popularität, als das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der generierten Daten dramatisch zunahmen. Mit Technologien wie sozialen Medien, mobilen Geräten, IoT-Geräte, und Sensoren immer häufiger zum Einsatz kamen, erkannten Unternehmen den potenziellen Wert der Nutzung und Analyse riesiger Datenmengen. Um Daten in einem solchen Umfang verarbeiten zu können, benötigen Unternehmen jedoch eine ebenso leistungsfähige Datenpipeline – eine Big Data-Pipeline.

Unter einer Big-Data-Pipeline versteht man den Prozess der systematischen und effizienten Erfassung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Wie eine herkömmliche Datenpipeline umfasst sie mehrere Phasen, darunter Datenaufnahme, Speicherung, Verarbeitung, Transformation und Analyse. Eine Big-Data-Pipeline nutzt in der Regel verteilte Computing-Frameworks und -Technologien, da Daten in großem Umfang verarbeitet werden müssen.

Wie haben sich Datenpipelines entwickelt?

Datenpipelines haben in den letzten vier Jahrzehnten große Fortschritte gemacht. Anfangs mussten Datenwissenschaftler und Ingenieure manuell vorgehen Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Daten in Datenbanken. Diese Prozesse zur Datenaufnahme und -verarbeitung wurden normalerweise planmäßig, meist einmal täglich, ausgeführt, was sie zeitaufwändig und fehleranfällig machte.

Mit der Verbreitung von mit dem Internet verbundenen Geräten, sozialen Medien und Online-Diensten steigt die Nachfrage nach Echtzeit Datenverarbeitung stieg an. Herkömmliche Batch-Verarbeitungspipelines reichten nicht mehr aus, um die Menge und Geschwindigkeit der eingehenden Daten zu bewältigen. Im Laufe der Zeit wurden diese Pipelines flexibler und einfacher Datenbewegung von Cloud-Quellen zu Cloud-Zielen, wie AWS und Snowflake.

Heutzutage konzentrieren sie sich auf die Aufnahme von Daten, insbesondere Echtzeitdaten, und deren schnellstmögliche Bereitstellung für den Einsatz, was die Automatisierung von Arbeitsabläufen und die Orchestrierung von Prozessen umso wichtiger macht. Als solches modern Datenpipeline-Tools verfügen jetzt auch über robuste Data Governance Funktionen, wie zum Beispiel:

Datenpipeline-Architektur

Eine Datenpipeline-Architektur bezieht sich auf die Struktur und das Design des Systems, das den Datenfluss von seiner Quelle zu seinem Ziel ermöglicht, während er verschiedene Verarbeitungsphasen durchläuft. Die folgenden Komponenten bilden die Datenpipeline-Architektur:

  1. Datenquellen: Eine Vielzahl von Quellen generieren Daten, wie z. B. Kundeninteraktionen auf einer Website, Transaktionen in einem Einzelhandelsgeschäft, IoT-Geräte oder andere datengenerierende Quellen innerhalb einer Organisation.
  2. Datenaufnahmeschicht: Diese Schicht stellt über geeignete Protokolle und Konnektoren Verbindungen mit diesen Datenquellen her, um Daten abzurufen. Sobald die Verbindung hergestellt ist, werden relevante Daten aus jeder Quelle extrahiert. Die Geschäftsregeln legen fest, ob ganze Datensätze oder nur bestimmte Datenpunkte extrahiert werden. Die Extraktionsmethode hängt vom Format der Datenquelle ab – strukturierte Daten können mithilfe von Abfragen abgerufen werden, während für unstrukturierte Daten meist Spezialisierungen erforderlich sind Tools zur Datenextraktion oder Techniken.
  3. Datenspeicherschicht: Die aufgenommenen Daten liegen in Rohform vor und müssen daher gespeichert werden, bevor sie verarbeitet werden können.
  4. Datenverarbeitungsschicht: Die Verarbeitungsschicht umfasst Prozesse und Tools zur Transformation von Rohdaten.
  5. Datenbereitstellungs- und Analyseebene: Die transformierten Daten werden in ein Data Warehouse oder ein anderes Repository geladen und für Reporting und Datenanalyse.

Lesen Sie mehr über die Datenpipeline-Architektur.

Arten von Datenpipelines

Es gibt mehrere Arten von Datenpipelines, die jeweils unterschiedliche Nutzungsszenarien abdecken. Je nach Bedarf und Infrastruktur können Unternehmen Datenpipelines sowohl vor Ort als auch in der Cloud bereitstellen, wobei letztere in letzter Zeit immer häufiger eingesetzt wird. Hier sind die verschiedenen Arten von Datenpipelines:

Datenpipelines für die Stapelverarbeitung

ETL-Batchverarbeitungspipelines Verarbeiten Sie große Datenmengen in geplanten Intervallen. Sie eignen sich ideal für die Analyse historischer Daten, Offline-Berichte und Batch-orientierte Aufgaben.

Streaming-Datenpipelines

Diese Pipelines, auch Echtzeit-Datenpipelines oder ereignisgesteuerte Pipelines genannt, verarbeiten Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, also mit sehr geringer Latenz. Sie dienen dazu, Daten aus Streaming-Datenquellen wie Sensoren, Protokollen oder Social-Media-Feeds aufzunehmen und zu verschieben. Streaming-Datenpipelines ermöglichen eine sofortige Analyse und Reaktion auf aufkommende Trends, Anomalien oder Ereignisse, was sie für Anwendungen wie Betrugserkennung, Echtzeitanalysen und Überwachungssysteme von entscheidender Bedeutung macht.

Datenintegrationspipelines

Datenintegration ist ein automatisierter Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen verschiebt, sie in ein verwendbares Format umwandelt und sie zur weiteren Analyse oder Verwendung an einen Zielort liefert. Datenintegrationspipelines können weiter kategorisiert werden, je nachdem, ob die Daten vor oder nach dem Laden in ein Data Warehouse transformiert werden.

ETL-Pipelines

ETL-Pipelines werden häufig für die Datenintegration verwendet und Data Warehousing. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und in ein Zielsystem geladen. ETL-Pipelines sind in der Regel stapelorientiert, können jedoch für eine dynamischere Datenverarbeitung durch Echtzeitkomponenten erweitert werden.

ELT-Pipelines

Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) Pipelines ähneln ETL-Pipelines, weisen jedoch eine andere Abfolge von Schritten auf. Bei ELT werden Daten zunächst in ein Zielsystem geladen und dann mithilfe der Rechenleistung und Fähigkeiten des Zielsystems zur Datentransformation transformiert.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline

Angesichts der Ähnlichkeiten zwischen einer Datenpipeline und ETL stößt man häufig auf die Frage „Was ist eine ETL-Datenpipeline?“ Datenpipelines und ETL sind eng miteinander verbunden; Tatsächlich ist eine Datenpipeline ein umfassenderes Konzept, das die ETL-Pipeline als Unterkategorie umfasst. Es gibt jedoch einige grundlegende Unterschiede zwischen den beiden:

Während eine Datenpipeline nicht immer erforderlich ist Datenumwandlung, es ist ein erforderlicher Schritt in einer ETL-Datenpipeline. Darüber hinaus verschieben ETL-Pipelines Daten im Allgemeinen per Stapelverarbeitung, während Datenpipelines auch die Datenverschiebung per Streaming unterstützen.

Datenpipeline

  1. Datenbewegung und -integration: Datenpipelines konzentrieren sich in erster Linie darauf, Daten von einem System in ein anderes zu verschieben und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Sie ermöglichen die effiziente und zeitnahe Übertragung von Daten zwischen Systemen oder Diensten.
  2. Flexibilität: Sie können im Vergleich zu flexibler und vielseitiger sein ETL Prozesse. Sie werden je nach Anwendungsfall häufig für Echtzeit-Datenstreaming, Stapelverarbeitung oder beides verwendet.
  3. Streaming-Daten: Datenpipelines eignen sich gut für die Verarbeitung von Streaming-Daten, beispielsweise Daten, die kontinuierlich von IoT-Geräten, sozialen Medien oder Webanwendungen generiert werden.
  4. Anwendungsfälle: Zu den häufigsten Anwendungsfällen für Datenpipelines gehören Protokoll- und Ereignisverarbeitung, Echtzeitanalysen, Datenreplikation und Datensynchronisierung.

ETL-Pipeline

  1. Strukturierter Prozess: ETL-Prozesse folgen einer strukturierten Abfolge von Aufgaben: Datenextraktion aus Quellsystemen, Datentransformation zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen und Laden der Daten in ein Ziel-Repository (häufig ein Data Warehouse).
  2. Stapelverarbeitung: ETL-Prozesse sind in der Regel für die Stapelverarbeitung konzipiert, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum (z. B. täglich oder stündlich) gesammelt und transformiert werden, bevor sie in das Zielsystem geladen werden.
  3. Komplexe Transformationen: ETL ist die richtige Wahl, wenn Sie komplexe Datentransformationen wie Aggregationen durchführen müssen. Datenbereinigung und Datumsanreicherung.
  4. Datenspeicherung: Sie sollten sich bei Bedarf für ETL-Prozesse entscheiden Daten konsolidieren aus mehreren Quellen und transformieren Sie sie zur Unterstützung von Business Intelligence und Reporting.
  5. Historische Analyse: ETL-Prozesse eignen sich für die Analyse und Berichterstattung historischer Daten, wobei Daten in einem strukturierten Format gespeichert werden, das für Abfragen und Analysen optimiert ist.

Gemeinsamkeiten:

  1. Datentransformation: Sowohl Datenpipelines als auch ETL-Prozesse beinhalten Datentransformationen, aber die Komplexität und der Zeitpunkt dieser Transformationen unterscheiden sich.
  2. Datenqualität: Gewährleisten Datenqualität ist sowohl in Datenpipelines als auch in ETL-Prozessen wichtig.
  3. Überwachung und Protokollierung: Beide erfordern Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen, um Datenbewegungen, -transformationen und -fehler zu verfolgen.

Erfahren Sie mehr über Datenpipeline vs. ETL-Pipeline.

Aufbau einer Datenpipeline

Der Aufbau eines effizienten Systems zur Konsolidierung von Daten erfordert eine sorgfältige Planung und Einrichtung. Der Prozess umfasst typischerweise sechs Hauptphasen:

  1. Identifizieren von Datenquellen: Der erste Schritt besteht darin, die Datenquellen zu identifizieren und zu verstehen. Dies können Datenbanken sein, APIs, Dateien, Data Lakes, externe Dienste oder IoT-Geräte. Bestimmen Sie Format, Struktur und Speicherort der Daten.
  2. Daten-Management Integration: Extrahieren und kombinieren Sie Daten aus den identifizierten Quellen mithilfe von Datenkonnektoren. Dies kann das Abfragen von Datenbanken, das Abrufen von Daten von APIs, das Lesen von Dateien oder das Erfassen von Streaming-Daten umfassen.
  3. Datentransformation: Transformieren und bereinigen Sie die Daten nach dem Extrahieren, um ihre Qualität und Konsistenz sicherzustellen. Die Datentransformation umfasst Aufgaben wie Datenreinigung, Filtern, Aggregieren, Zusammenführen und Anreichern. In dieser Phase wird sichergestellt, dass die Daten das gewünschte Format und die gewünschte Struktur für die Analyse und Nutzung aufweisen.
  4. Laden von Daten: Laden Sie die Daten nach der Transformation in das Zielsystem oder Repository zur Speicherung, Analyse oder Weiterverarbeitung. Während der Ladephase übertragen die Pipelines die transformierten Daten an Data Warehouses, Data Lakes oder andere Speicherlösungen. Dadurch können Endbenutzer oder nachgelagerte Anwendungen effektiv auf die Daten zugreifen und diese nutzen.
  5. Automatisierung und Zeitplanung: Richten Sie Automatisierungs- und Planungsmechanismen ein, um die Datenpipeline in regelmäßigen Abständen oder als Reaktion auf bestimmte Ereignisse auszuführen. Die Automatisierung minimiert manuelle Eingriffe und stellt sicher, dass die Daten immer aktuell sind.
  6. Überwachung und Bewertung: Robust umsetzen Datenpipeline-Überwachung und Metriken um den Zustand und die Leistung der Datenarchitektur zu verfolgen. Richten Sie Benachrichtigungen ein, um Sie über Probleme oder Anomalien zu informieren, die Ihrer Aufmerksamkeit bedürfen. Diese Phase hilft bei der Optimierung Ihrer Datenpipelines, um maximale Effizienz beim Verschieben von Daten sicherzustellen.

Erfahren Sie mehr über Aufbau einer Datenpipeline.

Vorteile einer Datenpipeline

Datenpipeline: Vorteile

Automatisierte Datenpipelines kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen und sind für die reibungslose und zuverlässige Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus unerlässlich. Hier sind einige Vorteile von Datenpipelines:

  1. Gesteigerte Effizienz

Datenpipelines automatisieren Datenworkflows, reduzieren den manuellen Aufwand und steigern die Gesamteffizienz der Datenverarbeitung. Sie können beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen wie Online-Verkäufen, Ladenverkäufen und Kundenfeedback extrahieren. Anschließend können sie diese Daten in ein einheitliches Format umwandeln und in ein Data Warehouse laden. Dies gewährleistet eine nahtlose und fehlerfreie Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und hilft dem Unternehmen, das Kundenverhalten und die Kundenpräferenzen besser zu verstehen.

  1. Förderung der Daten-Governance

Datenpipelines stellen sicher, dass Daten in einer Weise verarbeitet werden, die internen Richtlinien und externen Vorschriften entspricht. Im Versicherungswesen beispielsweise verwalten Datenpipelines sensible Daten von Versicherungsnehmern während der Schadensbearbeitung. Sie stellen die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union sicher, schützen Daten und bauen Vertrauen bei Versicherungsnehmern auf.

  1. Größere Skalierbarkeit

Sie können große Datenmengen verarbeiten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe entsprechend ihrem wachsenden Datenbedarf zu skalieren. Durch die Einführung einer skalierbaren Architektur können Unternehmen steigenden Datenanforderungen gerecht werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

  1. Datenqualität Verbesserungen

Durch Datenbereinigungs- und Transformationsprozesse verbessern sie die Datenqualität und gewährleisten Genauigkeit bei der Analyse und Entscheidungsfindung. Durch die Einhaltung hoher Datenqualitätsstandards können sich Unternehmen auf vertrauenswürdige Erkenntnisse verlassen, um ihre Geschäftsaktivitäten voranzutreiben.

  1. Echtzeit-Einblicke

Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, aktuelle Informationen zu erhalten, die sie sofort umsetzen können. Moderne Datenpipelines können Daten zur Analyse bereitstellen, sobald sie generiert werden. Durch die Nutzung zeitnaher Dateneinblicke können Unternehmen agile und proaktive Entscheidungen treffen und sich so einen Wettbewerbsvorteil in dynamischen Marktbedingungen verschaffen.

In der Mitfahrbranche beispielsweise ermöglichen sie eine schnelle Datenverarbeitung, um Fahrer und Mitfahrer zusammenzubringen, Routen zu optimieren und Fahrpreise zu berechnen. Sie ermöglichen auch eine dynamische Preisgestaltung, bei der die Fahrpreise in Echtzeit auf der Grundlage von Faktoren wie Nachfrage, Verkehr und Wetterbedingungen angepasst werden können, wodurch die Betriebseffizienz verbessert wird.

  1. Kosteneffizienz

Sie optimieren die Ressourcennutzung und minimieren die Kosten, die mit der manuellen Datenverarbeitung und -verarbeitung verbunden sind. Durch die Reduzierung des Zeit- und Arbeitsaufwands für Datenoperationen können Unternehmen Ressourcen effizient zuweisen und Kosteneffizienz erzielen.

Anwendungsfälle für Datenpipelines

Datenpipelines erfüllen branchenübergreifend eine Vielzahl von Zwecken und ermöglichen Unternehmen zeitnahe Erkenntnisse und datengesteuerte Entscheidungen. Sie werden in zahlreichen Branchen eingesetzt, um die Effizienz des Datenflusses innerhalb von Organisationen zu verbessern.

Zum Beispiel im FinanzsektorSie helfen bei der Integration von Aktienkursen und Transaktionsaufzeichnungen und ermöglichen es Finanzinstituten, das Risikomanagement zu verbessern, Betrug zu erkennen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Im Gesundheitswesen integrieren Pipelines elektronische Gesundheitsakten und Laborergebnisse und tragen so zu einer verbesserten Patientenüberwachung, Bevölkerungsgesundheitsverwaltung und klinischen Forschung bei.

Im Einzelhandel und im E-Commerce-Sektor Kundendaten integrieren von E-Commerce-Plattformen und Point-of-Sale-Systemen und ermöglichen so eine effektive Bestandsverwaltung, Kundensegmentierung und personalisierte Marketingstrategien.

Einige weitere Anwendungsfälle für Datenpipelines:

  1. Echtzeit-Analyse

Datenpipelines ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Echtzeitanalysen können Unternehmen zeitnahe Entscheidungen treffen, schnell auf Marktveränderungen reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

  1. Datenintegration

Datenpipelines konsolidieren Daten mithilfe von Datenkonnektoren aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und Plattformen von Drittanbietern, in einem einheitlichen Format für Analyse und Berichterstellung. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen und einen ganzheitlichen Überblick über ihre Abläufe zu erhalten.

  1. Datenmigration

Sie ermöglichen einen reibungslosen und effizienten Betrieb Datenmigration von Legacy-Systemen bis hin zu moderner Infrastruktur. Durch die Gewährleistung eines nahtlosen Übergangs ohne Unterbrechung können Unternehmen fortschrittliche Technologien nutzen und Innovationen vorantreiben.

  1. Maschinelles Lernen und KI

Sie bieten einen nahtlosen Datenfluss für das Training von Modellen für maschinelles Lernen. Dies ermöglicht es Unternehmen, prädiktive Analysen zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und das Potenzial künstlicher Intelligenz zu nutzen, um ihr Geschäft voranzutreiben.

  1. Business Intelligence

Datenpipelines unterstützen die Extraktion und Transformation von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Business Intelligence können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, Trends erkennen und effektive Strategien entwickeln.

Arbeiten mit Datenpipeline-Tools

Der manuelle Aufbau von Datenpipelines ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Unternehmen, die beispielsweise Python zum Erstellen von Datenpipelines erkennen, dass die Verwaltung von Pipelines schnell zu einer anspruchsvollen Aufgabe wird, wenn Datenquellen und Komplexität zunehmen. Anstatt mehr in den Aufbau eines größeren Entwicklerteams zu investieren, wäre eine kostengünstigere und nachhaltigere Strategie die Einbindung eines moderne Datenpipeline-Lösung in den Datenstapel.

Datenpipeline-Tools erleichtern den Aufbau von Datenpipelines, da sie eine visuelle Schnittstelle bieten. Die Wahl des richtigen Tools ist jedoch eine wichtige Entscheidung, da sie weit verbreitet sind und keine zwei Lösungen gleich aufgebaut sind. Das richtige Tool ist dasjenige, das Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenbanken, APIs, Cloud-Zielen usw. bietet. Es bietet auch Unterstützung für nahezu Echtzeit-Datenintegration über ETL, ELT und Datenerfassung ändern. Es ist skalierbar und bewältigt problemlos wachsende Datenmengen und gleichzeitige Benutzer.

Zum Beispiel, Astera ist ein No-Code Datenmanagement-Lösung Damit können Sie innerhalb von Minuten Datenpipelines der Enterprise-Klasse erstellen. Es ermöglicht Ihnen, ETL- und ELT-Pipelines über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen und zu planen. Astera unterstützt mit seiner umfangreichen Bibliothek nativer Konnektoren eine nahtlose Konnektivität zu branchenführenden Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Darüber hinaus können Sie alle Datenflüsse und Arbeitsabläufe automatisieren und die Datenbewegung in Echtzeit überwachen. Geschäftsanwender können die Vorteile erweiterter integrierter Datentransformationen, Datenqualitätsfunktionen, Versionskontrolle sowie Daten-Governance- und Sicherheitsfunktionen nutzen und selbst Datenpipelines erstellen.

Neue Trends rund um Datenpipelines

Über die üblichen Anwendungsfälle hinaus gibt es für Datenpipelines Anwendungen in verschiedenen fortgeschrittenen Szenarien und aufkommenden Trends:

  • Echtzeit-Personalisierung: Datenpipelines ermöglichen eine Personalisierung in Echtzeit, indem sie Benutzerverhaltensdaten analysieren und personalisierte Inhalte oder Empfehlungen in Echtzeit bereitstellen.
  • Datenverarbeitung im Internet der Dinge (IoT): Mit dem Aufkommen von IoT-Geräten werden Datenpipelines verwendet, um riesige Mengen von Sensordaten, die von IoT-Geräten generiert werden, aufzunehmen, zu verarbeiten und zu analysieren, was Einblicke in Echtzeit und Automatisierung ermöglicht.
  • Datennetz: Das Data-Mesh-Konzept dezentralisiert sie und etabliert eine domänenorientierte Self-Service-Dateninfrastruktur. Es fördert Dateneigentum, Autonomie und einfachen Zugriff auf Daten und führt zu einer verbesserten Skalierbarkeit und Agilität bei der Datenverarbeitung.
  • Föderiertes Lernen: Sie unterstützen föderierte Lernansätze, bei denen maschinelle Lernmodelle gemeinsam auf verteilten Datenquellen trainiert werden und gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit gewahrt bleiben.
  • Erklärbare KI: Sie können Techniken zur Generierung erklärbarer KI-Modelle integrieren und so für Transparenz und Interpretierbarkeit in komplexen Modellen des maschinellen Lernens sorgen.

Zusammenfassung

Datenpipelines spielen in der modernen Datenlandschaft eine wichtige Rolle und ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung, -integration und -analyse. Indem Sie die Leistungsfähigkeit eines automatisierten Datenpipeline-Builders nutzen, können Sie die Entscheidungsfindung verbessern, die betriebliche Effizienz verbessern und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen. Datenintegrationstools Gefällt mir Astera Vereinfachen Sie die Erstellung von End-to-End-Datenflüssen. Sind Sie bereit, in wenigen Minuten leistungsstarke Datenpipelines aufzubauen und bereitzustellen? Laden Sie eine kostenlose 14-Testversion herunter um einen Probelauf zu machen oder uns kontaktieren.

Autoren:

  • Astera Analytics-Team
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