KI im Data Warehousing: Grundlegende Prinzipien und Anwendungen

KI im Data Warehousing

Die Fähigkeit, Daten effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, ist zu einem kritischen Aspekt für jedes Unternehmen geworden. Das Feld des Data Warehousing ist ein integraler Bestandteil dieses Prozesses, indem es eine strukturierte, zentrale Speicherung für große Datenmengen bietet und ein wichtiges Element der Business Intelligence darstellt.
Die zunehmende Menge und Komplexität der Daten stellen jedoch eine wachsende Herausforderung für die Verwaltung dar. Nichtsdestotrotz prägt KI bereits viele Prozesse in einer Vielzahl von Bereichen, einschließlich des Data Warehousing.

Dieser Artikel untersucht die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen künstlicher Intelligenz und wie KI in ein Enterprise Data Warehouseintegriert werden kann, indem sie zur Verbesserung des Designs und Betriebs von Data Warehouses eingesetzt wird sowie die Entwicklung anspruchsvollerer Data Science Anwendungen wie maschinelles Lernen oder prädiktive Analytik ermöglicht.

Grundlegende Prinzipien der KI

Beginnen wir mit der Kategorisierung des Begriffs Künstliche Intelligenz sowie anderer Begriffe wie Maschinelles Lernen, Deep Learning oder Generative KI, um den Kontext zu verdeutlichen und aufzuschlüsseln, was sich genau hinter diesen Begriffen verbirgt. 

Künstliche Intelligenz ist heutzutage eher ein Oberbegriff und repräsentiert ein breites Feld. Im Allgemeinen umfasst der Begriff KI Techniken, die es Computern ermöglichen, menschliches Verhalten nachzuahmen, wodurch sie lernen, Sprache verstehen, Entscheidungen treffen, Muster erkennen und komplexe Probleme auf eine Weise lösen können, die der menschlichen Intelligenz ähnelt.

Maschinelles Lernen (ML) als Teilbereich der KI

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich des Feldes der künstlichen Intelligenz und, auch wenn der Begriff selbst weniger präsent ist, einer der wichtigsten. Maschinelles Lernen nutzt fortgeschrittene Techniken und Algorithmen zur Erkennung von Mustern in großen Datenmengen, wodurch Maschinen autonom lernen und sich anpassen können, um auf der Grundlage der Daten Schlussfolgerungen zu ziehen oder Vorhersagen zu treffen. Im Gegensatz zur traditionellen Programmierung, bei der Aufgaben auf der Grundlage klar definierter Anweisungen ausgeführt werden, stützt sich maschinelles Lernen auf statistische Analysen basierend auf Eingabedaten, um Ausgabewerte zu liefern, die in einem erwarteten Bereich liegen. Im Wesentlichen ermöglicht maschinelles Lernen Computern, Daten zu lernen und zu interpretieren, ohne für jeden Einzelfall explizit programmiert zu werden.

Deep Learning (DL) - Ein tieferes Eintauchen in ML

Deep Learning ist ein spezialisierterer Teilbereich des maschinellen Lernens und der KI und verwendet tiefe neuronale Netze, um detaillierte Datenverarbeitungsaufgaben zur Erkennung komplexer Muster durchzuführen.

Deep Learning nutzt viele Schichten, um High-Level-Features aus Rohdaten als Eingabe zu extrahieren und ahmt in gewisser Weise die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach.

In dieser Hinsicht ist Deep Learning besonders stark in der Verarbeitung sehr großer Datenmengenund nutzt diese, um komplexe Muster zu lernen und so eine Vielzahl von Aufgaben zu lösen. Bekannte Beispiele hierfür sind Aufgaben wie die Bild- oder Spracherkennung, zu der jedes Smartphone in der Lage ist.

Generative KI - Der kreative Aspekt des Deep Learning

Generative KI ist ein Begriff, der in jüngster Zeit, insbesondere durch ChatGPT, breitere Bekanntheit erlangt hat. Generative KI ist ein Teilbereich des Deep Learning und umfasst Deep-Learning-Modelle, die basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurden, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder sogar Videos generieren.Sie sind in der Lage, neuartige Ausgaben ohne explizite Anweisungen zu generieren, die die Trainingsdaten nicht direkt replizieren. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten wie die Erstellung umfangreicher Texte, komplexer Bilder oder sogar Musik.

Die Rolle der KI beim Aufbau von Data Warehouses

KI verändert alles, einschließlich des Data Warehousing.Daher kann sie dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität Ihres Data Warehouse von Grund auf zu verbessern. Vom Design und der Struktur bis hin zu den laufenden Datenmanagementprozessen gibt es viele Möglichkeiten, bei denen KI helfen kann.

KI hat das Potenzial, die größten Herausforderungen eines Data Warehouse anzugehen: Leistung, Governance und Benutzerfreundlichkeit. Dies ist Data Intelligence 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 entscheidend, da sie effiziente Datenabfragen und Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Leistung unterstützen muss. Durch die Analyse von Nutzungs- und Abfragemustern können KI-Algorithmen die effektivsten Datenmodelle und Indizierungsstrategien vorschlagen. Dies beschleunigt nicht nur das Abrufen von Informationen, sondern gewährleistet auch eine agile Datenverarbeitung bei der Skalierung oder Integration neuer Datenquellen.

Automatisierung von Datenintegration, -bereinigung und -umwandlung

Indem KI Aufgaben auf niedriger Ebene übernimmt,können sich Dateningenieure auf übergeordnete Aufgaben wie den Entwurf von Datenmodellen, das Training von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Erstellung von Datenvisualisierungen konzentrieren. Zum Beispiel nutzt die Coca-Cola Company KI-gestützte ETL-Tools, um Datenintegrationsaufgaben in ihrer globalen Lieferkette zu automatisieren und so die Beschaffungsprozesse zu optimieren. 

KI kann aber auch die eigentlichen Entwickler bei ihrer Arbeit unterstützen und ihnen ermöglichen, schneller und effizienter zu arbeiten. Entwickler können KI nutzen, um Probleme in ihrem Code schneller zu debuggen, indem sie KI-basierte Codegenerierung und -analyse wie Github Copilot verwenden, das Code in Echtzeit direkt in der IDE vervollständigt, refaktorisiert und debuggt. 

Auch die Automatisierung der Performance-Optimierung von Data-Warehouse-Workloads kann mit prädiktiven Optimierungen verbessert werden, was erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen kann.

KI kann auch die Governance durch automatisierte Tagging-Funktionen, Dokumentationund die Suche in natürlicher Sprache über alle Daten und Assets eines Unternehmens hinweg skalieren und automatisieren.

Bis hin zu der Möglichkeit, dass Business-Anwender natürliche Sprache nutzen könnten, um mit den Daten zu interagieren, Fragen zu stellen und Dashboards zu erstellen, sind die Möglichkeiten endlos, und wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklungen.

Nutzung eines Data Warehouse für KI-Anwendungen

Die Natur eines Data Warehouse – ein strukturierter und zentraler Speicher, der Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation zusammenführt – macht es zu einer perfekten Grundlage für die Entwicklung und das Training von KI-Anwendungen.KI-Modelle benötigen große Datenmengen mit möglichst hoher Variabilität, die gut strukturiert sind und eine hohe Datenqualität aufweisen. Ein Data Warehouse kann dies einer Organisation perfekt bieten, um ihr eigenes KI-Modell zu trainieren. 

Beispielsweise könnte ein Data Warehouse im Einzelhandel jahrelange Kundeneinkaufshistorien, demografische Daten und Produktinformationen speichern. Daten, die verwendet werden können, um KI-Modelle zu trainieren, die zukünftige Kauftrends vorhersagen oder Produkte effektiv empfehlen.

Verbesserung der KI-Fähigkeiten mit Data Vault

Data Vault 2.0 schafft insbesondere die exakt richtigen Bedingungen für das Training eigener KI-Modelle, indem es das strukturierte, zuverlässige Daten-Framework nutzt, das Data Vault 2.0 bietet. 

Hier sind einige Beispiele, wie diese Integration KI-gestützte Analysen verbessern kann:

• Verbesserte Datenqualität: Die organisierte und prüfbare 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 Datenvorbereitung und erhöhen die Zuverlässigkeit von KI-Vorhersagen.
• Verbesserte historische Analyse: Die umfassenden historischen Daten, die von Data Vault 2.0 erfasst werden, ermöglichen es KI-Modellen, genauere Trendanalysen und Prognosen durchzuführen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in Branchen wie dem Finanz- und Einzelhandel, wo das Verständnis langfristiger Trends strategische Entscheidungen erheblich beeinflussen kann.
• Datenzuverlässigkeit und -herkunft: Das robuste Framework von Data Vault 2.0 gewährleistet Datenzuverlässigkeit durch seine einzigartige Architektur, die Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und gleichzeitig deren Herkunft beibehält. Dies bedeutet, dass jedes Datenelement im System bis zu seinem Ursprung zurückverfolgt werden kann, was Transparenz und Vertrauen in die für KI-Modelle verwendeten Daten schafft.

Fazit

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in das Data Warehousing verbessert die Effizienz und Effektivität der Datenspeicherung, -verwaltung und -analyse erheblich. Durch die Anwendung von KI-Techniken können Unternehmen Datenintegrations-, -bereinigungs- und -transformationsprozesse automatisieren, was zu genaueren und zeitnaheren Erkenntnissen führt. Darüber hinaus gewährleistet die KI-gestützte Optimierung von Design und Struktur des Data Warehouse eine verbesserte Leistung und Skalierbarkeit. Die Nutzung von KI im Data Warehousing rationalisiert nicht nur Abläufe, sondern befähigt Unternehmen auch, fortschrittliche Analysen wie maschinelles Lernen und prädiktive Analytik zu nutzen und dadurch tiefere Einblicke zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

- Ole Bause (Scalefree)