Data Pipeline für Machine Learning Anwendungen

Eine zentrale Herausforderung bei der Einführung von maschinellem Lernen ist das fehlende Zusammenspiel zwischen Data Science und Data Engineering. Isoliert arbeitende Data Scientists, die Dateninfrastrukturen über Trial-and-Error entwickeln, sind ebenso wenig effektiv wie Data Engineers, die ohne enge Abstimmung maschinennahe Algorithmen umsetzen.

Auch bei KSB bestand der Bedarf, die bestehende Toolchain systematisch zu bewerten – sowohl im Data-Science-Umfeld als auch mit Blick auf die übergreifende Data-Cloud-Infrastruktur. Zudem sollte mehr Transparenz in den Datenstrukturen geschaffen und die Abstimmung der Datenkataloge verbessert werden. Gemeinsam mit der Gofore Tochter esentriwurden diese Themen strukturiert angegangen und nachhaltig umgesetzt.

Im Projekt mit KSB wurde ein methodischer, schrittweiser Ansatz gewählt, um eine belastbare Grundlage für Machine-Learning-Anwendungen zu schaffen. Zunächst wurden Datenlandschaft und Toolchain systematisch analysiert und bewertet. Darauf aufbauend wurde eine zentrale Data-Pipeline konzipiert und implementiert, die klare Schnittstellen zwischen Data Engineering und Data Science schafft. Durch definierte Prozesse, abgestimmte Datenkataloge und iterative Umsetzung in enger Zusammenarbeit entstand eine skalierbare Basis für die Entwicklung, den Betrieb und die Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen.