KI im Data Warehousing: Grundlegende Prinzipien und Anwendungen

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Einführung

Die Fähigkeit, Daten effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, ist zu einem entscheidenden Aspekt für jedes Unternehmen geworden. Der Bereich Data Warehousing ist ein integraler Bestandteil dieses Prozesses, da er eine strukturierte, zentralisierte Speicherung großer Datenmengen ermöglicht und ein wichtiges Element der Business Intelligence darstellt.
Die Verwaltung der zunehmenden Datenmenge und -komplexität wird jedoch immer schwieriger. Dennoch prägt die KI bereits viele Prozesse in den unterschiedlichsten Bereichen, darunter auch data warehousing.

Dieser Artikel befasst sich mit den Grundprinzipien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz und mit der Frage, wie KI in ein Unternehmen integriert werden kann. Enterprise Data Warehouseindem sie zur Verbesserung des Designs und des Betriebs von data warehouses eingesetzt wird und die Entwicklung von anspruchsvolleren Data Science Anwendungen wie maschinelles Lernen oder prädiktive Analytik.

Grundlegende Prinzipien der AI

Lassen Sie uns zunächst den Begriff der künstlichen Intelligenz sowie andere Begriffe wie maschinelles Lernen, Deep Learning oder generative KI kategorisieren, um den Kontext zu klären und zu erfahren, was genau sich hinter diesen Begriffen verbirgt. 

Künstliche Intelligenz ist heute eher ein allgemeiner Begriff und steht für ein breites Feld. Im Allgemeinen umfasst der Begriff KI Techniken, die es Computern ermöglichen menschliches Verhalten nachahmenSie sind in der Lage zu lernen, Sprache zu verstehen, Entscheidungen zu treffen, Muster zu erkennen und komplexe Probleme auf eine Weise zu lösen, die der menschlichen Intelligenz ähnlich ist.

Maschinelles Lernen (ML) als Teilbereich der KI

Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe des Bereichs der künstlichen Intelligenz und, auch wenn der Begriff weniger präsent ist, eine der wichtigsten. Maschinelles Lernen nutzt fortgeschrittene Techniken und Algorithmen zur Erkennung von Mustern in großen Datenmengen, so dass Maschinen selbständig lernen und sich anpassen können, um auf der Grundlage der Daten Schlüsse oder Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung, bei der Aufgaben auf der Grundlage klarer und definierter Anweisungen ausgeführt werden, beruht das maschinelle Lernen auf der statistischen Analyse der Eingabedaten, um Datenwerte auszugeben, die in einen erwarteten Bereich fallen. Im Wesentlichen ermöglicht das maschinelle Lernen Computern, zu lernen und Daten zu interpretieren ohne explizit programmiert zu sein für jeden einzelnen Fall.

Deep Learning (DL) - Ein tieferes Eintauchen in ML

Deep Learning ist ein speziellerer Teilbereich des maschinellen Lernens und verwendet tiefe neuronale Netze, um tiefgreifende Datenverarbeitungsaufgaben durchzuführen und komplexe Muster zu erkennen.

Beim Deep Learning werden viele Schichten verwendet, um aus Rohdaten als Input hochrangige Merkmale zu extrahieren und so gewissermaßen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns zu simulieren.

In dieser Hinsicht ist das Deep Learning besonders stark in Verarbeitung sehr großer DatenmengenSie lernen damit komplexe Muster, um eine Vielzahl von Aufgaben zu lösen. Bekannte Beispiele hierfür sind Aufgaben wie die Bild- oder Spracherkennung, die jedes Smartphone beherrscht.

Generative AI - Der kreative Aspekt des Deep Learning

Generative KI ist ein Begriff, der in letzter Zeit vor allem durch ChatGPT an Bekanntheit gewonnen hat. Generative KI ist ein Teilbereich des Deep Learning und umfasst Deep-Learning-Modelle, die neue Inhalte generieren(z. B. Texte, Bilder, Codes oder sogar Videos) auf der Grundlage von Daten, auf die sie trainiert worden sind. Sie sind in der Lage, neuartige Ergebnisse zu erzeugen ohne ausdrückliche Weisung die nicht direkt die Trainingsdaten replizieren. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten, wie z. B. die Generierung großer Texte, komplexer Bilder oder sogar Musik.

Die Rolle der KI beim Aufbau von Data Warehouses

Die KI verändert alles, auch data warehousing. So kann sie dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität Ihres data warehouse von Grund auf zu verbessern. Von der Gestaltung und Struktur bis hin zu den laufenden Datenverwaltungsprozessen gibt es viele Möglichkeiten, bei denen KI helfen kann.

KI ist in der Lage, die größten Herausforderungen eines data warehouse zu bewältigen: Leistung, Verwaltung und Benutzerfreundlichkeit. Dies ist Datenintelligenz und wird die Art und Weise revolutionieren, wie Sie Ihre Daten abfragen, verwalten, steuern und visualisieren.

Verbesserung von Design und Struktur

Die Architektur eines data warehouse ist von entscheidender Bedeutung, da sie eine effiziente Datenabfrage und Skalierbarkeit bei gleichbleibender Leistung unterstützen muss. Durch die Analyse von Nutzungs- und Abfragemustern können KI-Algorithmen die effektivsten Datenmodelle und Indizierungsstrategien vorschlagen. Dies beschleunigt nicht nur den Abruf von Informationen, sondern sorgt auch für mehr agile Datenverarbeitung beim Skalieren oder Integrieren neuer Datenquellen.

Automatisierung von Datenintegration, -bereinigung und -umwandlung

Indem die KI Übernahme von Aufgaben auf niedriger Ebenekönnen sich Dateningenieure auf übergeordnete Aufgaben wie den Entwurf von Datenmodellen, das Training von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erstellung von Datenvisualisierungen konzentrieren. The Coca-Cola Company beispielsweise nutzt KI-gestützte ETL-Tools zur Automatisierung von Daten Integrationsaufgaben in seiner globalen Lieferkette zur Optimierung Beschaffungs- und Einkaufsprozesse. 

KI kann aber auch die eigentlichen Entwickler bei ihrer Arbeit unterstützen, so dass sie schneller und effizienter arbeiten können. Entwickler können KI nutzen, um Fehlerbehebungsprobleme mit Hilfe von KI-basierter Code-Generierung und -Analyse, wie z. B. Github Copilot, das Code in Echtzeit direkt in der IDE vervollständigt, refaktorisiert und debuggt, schneller in ihren Code integrieren. 

Die Automatisierung der Leistungsoptimierung von data warehouse-Workloads kann auch durch prädiktive Optimierungen verbessert werden, wodurch sich erhebliche Kosten einsparen lassen.

KI kann auch die Governance skalieren und automatisieren, indem sie automatische Kennzeichnung, Dokumentationund die Suche in natürlicher Sprache über alle Daten und Bestände in einem Unternehmen.

Die Möglichkeiten sind endlos, und wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklungen, bis hin zu der Möglichkeit, dass Geschäftsanwender natürliche Sprache verwenden können, um mit den Daten zu interagieren, Fragen zu stellen und Dashboards zu erstellen.

Verwendung eines Data Warehouse für KI-Anwendungen

Ein data warehouse ist ein strukturiertes und zentralisiertes Repository, das Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation zusammenfasst. perfekte Grundlage für den Aufbau und das Training von KI-Anwendungen. KI-Modelle benötigen große Datenmengen mit möglichst großer Variabilität, die gut strukturiert sind und eine hohe Datenqualität aufweisen, die ein data warehouse für ein Unternehmen perfekt bereitstellen kann, um sein eigenes KI-Modell zu trainieren. 

So kann ein data warehouse im Einzelhandel beispielsweise jahrelanges Kaufverhalten der Kunden, demografische Daten und Produktinformationen speichern. Daten, die verwendet werden können, um KI-Modelle trainieren, um künftige Kauftrends vorherzusagen oder Produkte wirksam empfehlen.

Erweiterung der AI-Fähigkeiten mit Data Vault

Data Vault 2.0 schafft insbesondere genau die richtigen Voraussetzungen für das Training Ihrer eigenen KI-Modelle, indem es den strukturierten, zuverlässigen Datenrahmen nutzt, den Data Vault 2.0 bietet. 

Hier sind einige Beispiele, wie diese Integration die KI-gesteuerte Analytik unterstützen kann:

• Verbesserte Datenqualität: Die organisierte und überprüfbare Struktur von Data Vault 2.0 gewährleistet eine höhere Datenqualität und -konsistenz, was für das Training präziser KI-Modelle wichtig ist. Saubere, gut strukturierte Datenmodelle reduzieren den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung und erhöhen die Zuverlässigkeit der KI-Vorhersagen.
• Verbesserte historische Analyse: Die umfassenden historischen Daten, die von Data Vault 2.0 erfasst werden, ermöglichen KI-Modellen eine genauere Trendanalyse und Vorhersage. Diese Fähigkeit ist besonders in Sektoren wie dem Finanzwesen und dem Einzelhandel wertvoll, wo das Verständnis langfristiger Trends strategische Entscheidungen erheblich beeinflussen kann.
• Datenzuverlässigkeit und -herkunft: Das robuste Framework von Data Vault 2.0 gewährleistet die Zuverlässigkeit der Daten durch seine einzigartige Architektur, die Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und dabei ihre Herkunft beibehält. Das bedeutet, dass alle Daten im System bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgt werden können, was für Transparenz und Vertrauen in die für KI-Modelle verwendeten Daten sorgt.

- Ole Bause (Scalefree)

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Für Anfragen zu Data Vault-Schulungen und Schulungen vor Ort wenden Sie sich bitte an [email protected] oder registrieren Sie sich unter www.scalefree.com.

Um die Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio zu unterstützen, wurde eine Schablone implementiert, die zum Zeichnen von Data Vault-Modellen verwendet werden kann. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.