In der sich entwickelnden Landschaft des Data Engineering ist die Integration von generativer KI kein futuristisches Konzept mehr – sie ist bereits Realität. Da Daten das Lebenselixier der Innovation sind, sind ihre Generierung, Verarbeitung und Verwaltung heute wichtiger denn je.
Hier kommt die generative KI ins Spiel, die von Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) angetrieben wird. Diese Technologie verbessert nicht nur bestehende Frameworks, sondern revolutioniert den gesamten Lebenszyklus von Daten.
Der Lebenszyklus des Data Engineerings neu erfunden
Data Engineering umfasst traditionell die Bewegung und Verwaltung von Daten in mehreren Phasen: Generierung, Aufnahme, Speicherung, Transformation und Bereitstellung. Dabei handelt es sich um einen sorgfältigen Prozess, der sicherstellt, dass die Daten korrekt, verfügbar und für die Analyse bereit sind.
Jede Phase hat ihre eigenen Herausforderungen und Anforderungen, und LLMs werden zu unverzichtbaren Tools, die intelligente Lösungen bieten.
Lassen Sie uns diese Synergie in jeder Phase untersuchen und herausfinden, wie generative KI der Maestro in dieser Symphonie von Daten sein kann.
1. Erzeugung: Die Kunst der Datenerstellung
Die Generierungsphase des Data-Engineering-Lebenszyklus ist eine grundlegende Phase, in der Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionsdatenbanken, IoT-Geräten und Webservices gesammelt werden. Wenn Data Engineers mit diesen Plattformen arbeiten, ist ihre Rolle entscheidend für die Sicherung der Daten, die den gesamten Lebenszyklus von der Aufnahme bis zur Analyse durchlaufen.
Angesichts der Knappheit tatsächlicher Datensätze und zunehmender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes hat sich die generative KI zu einem leistungsfähigen Werkzeug für die Erstellung synthetischer Datensätze entwickelt.
Finanzinstitute setzen diese Technologie, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs), zunehmend ein, um Finanztransaktionen zu erzeugen, die authentischen Daten sehr ähnlich sind. GANs verwenden eine doppelte Netzwerkarchitektur: einen Generator, der neue Daten erzeugt, und einen Discriminator, der deren Authentizität bewertet. Durch ihren iterativen kontradiktorischen Prozess erzeugen sie synthetische Daten, die die statistischen Nuancen des echten Finanzverhaltens bewahren, ohne die Privatsphäre der Kunden zu beeinträchtigen.
Diese Innovation geht über das Finanzwesen hinaus.
Generative KI korrigiert Datenungleichgewichte und sorgt für eine faire Stimmungsanalyse auf E‑Commerce-Plattformen. Sie liefert auch realistische Testdatensätze für die Softwareentwicklung und bereichert die Trainingsdaten für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Darüber hinaus bietet sie die Erstellung von Schemata für die Organisation komplexer unstrukturierter Daten und hilft so bei der logistischen Optimierung.
Im Wesentlichen revolutioniert die generative KI die Datengenerierung, indem sie vielseitige, realistische Datensätze für verschiedene Bereiche erstellt und dabei die Datensicherheit und den Datenschutz in den Vordergrund stellt.
2. Ingestion: Die Kunst der Datenassimilation
Im Data-Engineering-Prozess ist die Ingestion-Phase von wesentlicher Bedeutung, in der Daten aus verschiedenen Quellen für die nachfolgende Verarbeitung gesammelt werden. Diese Phase kann aufgrund variabler Datenquellen und ‑ströme erhebliche Herausforderungen mit sich bringen. Die sorgfältige Auswahl zwischen Batch- und Streaming-Ingestion ist entscheidend und hängt von den Anforderungen, dem Datenvolumen und der Fähigkeit des Unternehmens ab, Daten in Echtzeit oder zeitnah zu verarbeiten.
Eine der Herausforderungen, mit denen Banken bei der Umwandlung von handschriftlichen Kreditanträgen in digitale Datensätze konfrontiert sind, ist die Tatsache, dass die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) unleserliche Handschriften nur begrenzt verarbeiten kann. Um dieses Problem zu entschärfen, kommen generative KI und LLMs ins Spiel, die den Kontext aus den eindeutigen Teilen des Textes nutzen, um die unklaren Abschnitte zu erschließen und auszufüllen. Auf der Grundlage umfangreicher Trainingsdaten sind diese Modelle in der Lage, den Text abzuleiten und zu rekonstruieren, um sicherzustellen, dass das digitale Dokument das handschriftliche Original genau wiedergibt.
Diese Technologie kommt auch bei der Anreicherung von Immobilienangeboten, der Normalisierung von Gesundheitsdaten zur Gewährleistung der Konsistenz, der Transkription gesprochener Kundendienstinteraktionen zu Analysezwecken und der Umwandlung von Bildern in Text zur Rationalisierung von Logistikprozessen zum Einsatz.
Generative KI und LLMs dienen somit als wichtige Werkzeuge zur Verbesserung der Datengenauigkeit und des Datennutzens und verwandeln komplexe Herausforderungen bei der Dateneingabe in Chancen für Innovation und Effizienz.
3. Speicherung: Der Tresor der digitalen Werte
Im Data Engineering ist eine effiziente Speicherung von entscheidender Bedeutung, um ein Gleichgewicht zwischen Datenverfügbarkeit und betrieblicher Effizienz herzustellen. Diese Phase hängt von mehreren Faktoren ab: Sicherstellung der Kompatibilität mit Lese-/Schreibanforderungen, Vermeidung von Engpässen, Entscheidung über die primäre Rolle des Speichers (Langzeitarchivierung oder schneller Zugriff) und Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Metadatenerfassung, Governance-Protokollen und Schemaflexibilität, um sowohl häufig aufgerufene „heiße“ Daten als auch weniger aktive „kalte“ Daten unterzubringen.
Angesichts der exponentiellen Zunahme der Datenerzeugung ist die Optimierung der Speichereffizienz von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise können Videostreaming-Dienste die generative KI nutzen, um Videodaten zu verkleinern. LLMs lernen, Videos kurz und bündig zu kodieren, wobei sie ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Aufrechterhaltung der Qualität und der Reduzierung des Speicherbedarfs herstellen. Diese KI-Technologie identifiziert entbehrliche Daten, behält nur das, was für die Speicherung notwendig ist, und rekonstruiert den Rest dynamisch bei Bedarf, um beeindruckende Komprimierungsraten ohne Beeinträchtigung des Nutzererlebnisses zu erzielen.
Neben der Videokomprimierung gibt es weitere Anwendungsfälle, die das Speichermanagement revolutionieren: Verbesserung der Cloud-Speicherung mit intelligenter Deduplizierung, Einsatz von Predictive Tiering zur Kosteneinsparung, Generierung synthetischer Datensätze für neue Unternehmen und Wiederherstellung alter Dokumente.
Durch diese Innovationen ist die generative KI von zentraler Bedeutung für die Umgestaltung von Speicherkonzepten und bietet Kosteneffizienz und erweiterte Funktionen, die für anspruchsvolle Datenoperationen unerlässlich sind.
4. Transformation: Daten für die Zukunft gestalten
Im Data Engineering ist die Transformationsphase von entscheidender Bedeutung, in der die Daten verfeinert werden, um ihr Potenzial für die Gewinnung von Geschäftseinblicken freizusetzen. Diese Phase umfasst verschiedene Vorgänge: Typkonvertierungen, Formatstandardisierungen, Schemaentwicklung, Datennormalisierung und die komplizierte Einbindung von Geschäftslogik in Datenmodelle, um Datenbanken an die funktionalen Gegebenheiten eines Unternehmens anzupassen.
LLMs wie GPT‑3 zeichnen sich in diesem Bereich aus und nutzen ihre umfassende Ausbildung, um Aufgaben wie die Standardisierung von Datumsformaten mit Präzision zu bewältigen. Sie setzen Mustererkennung ein, um Skripte oder Regex zu generieren, die unterschiedliche Daten in ein einheitliches Format umwandeln und so den Weg zu sauberen Daten für Analysen und maschinelle Lernanwendungen vereinfachen.
Über die reine Formatierung hinaus erleichtern LLMs die Übersetzung komplexer Organisationsstrukturen in logische Datenbankdesigns, rationalisieren die Definition von Geschäftsregeln, automatisieren die Datenbereinigung und schlagen die Einbeziehung externer Daten für eine vollständigere analytische Sicht vor.
LLMs spielen eine transformative Rolle im Data Engineering, nicht nur durch die Verbesserung der Datenqualität und Einheitlichkeit, sondern auch durch die Beschleunigung des Datenaufbereitungsprozesses, der den Weg für robuste, datenzentrierte Geschäftsentscheidungen ebnet.
5. Serving: Daten mit Präzision bereitstellen
In der Serving-Phase des Data Engineering werden die Früchte der Arbeit über drei Hauptwege an die Beteiligten geliefert: Analytik, um über Berichte und Dashboards Einblicke zu gewinnen; maschinelles Lernen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu ermöglichen; und Reverse ETL, um umgewandelte Daten zurück in die Geschäftssysteme zu leiten.
Der Höhepunkt des Datenlebenszyklus liegt in der Bereitstellung der verarbeiteten Daten für Endbenutzer oder Anwendungen. Hier stellen interaktive Dashboards den Gipfel der Benutzerfreundlichkeit dar, und LLMs revolutionieren die Benutzerinteraktion mit Datenanalysen durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wenn LLMs in interaktive Dashboards integriert werden, dienen sie als intelligente Vermittler zwischen komplexen Datenbanken und Benutzern.
Ein Benutzer kann eine Abfrage in Konversationssprache eintippen oder sprechen; das LLM analysiert dann die Abfrage und nutzt sein umfangreiches Training auf riesigen Mengen von Textdaten, um die Absicht des Benutzers und die Nuancen der Anfrage zu verstehen. Anschließend übersetzt das Modell diese Absicht in strukturierte Abfragen, die das zugrunde liegende Datenbanksystem ausführen kann. Es ruft genau die benötigten Daten ab und stellt sie dann in einem verständlichen Format dar. Dieser nahtlose Prozess verbessert die Benutzerfreundlichkeit erheblich, denn er ermöglicht eine intuitive Datenerforschung und Entscheidungsfindung, ohne dass technische Kenntnisse der Abfragesprache erforderlich sind.
Weitere Anwendungsfälle sind die Vereinfachung der automatisierten Berichterstellung durch die Zusammenfassung komplexer Datensätze, die Erleichterung von Reverse-ETL mit intelligenten Mappings, die Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch automatisch generierte Datenberichte und die Umwandlung komplexer BI-Daten in verständliche Erzählungen für die Entscheidungsfindung von Führungskräften.
LLMs sind in der Serving-Phase von zentraler Bedeutung, da sie sicherstellen, dass die anspruchsvolle Datentransformation in einer unkomplizierten, strategischen Wertextraktion für Geschäftsanwender gipfelt, die eine fundierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen fördert.
Fazit: Der Anbruch eines neuen Datenzeitalters
Generative AI, insbesondere durch den Einsatz von LLMs, läutet eine Renaissance des Data Engineerings ein. Sie verwandelt Herausforderungen in Chancen, Komplexität in Einfachheit und Rohdaten in aufschlussreiche Erzählungen. Mit jeder Phase des Datenlebenszyklus, die durch generative KI erweitert wird, ist das Potenzial für Innovationen grenzenlos.
Da wir an der Schwelle zu einem neuen Zeitalter des Data Engineering stehen, stellt sich nicht mehr die Frage, ob man generative KI einführt, sondern wie schnell.
Unternehmen müssen sich darauf einstellen, diese Technologien in ihre Datenstrategien einzubinden.
Quelle: medium.com
