Kategorie: Big Query

Data Warehouses

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1.1 Definition und Ziele von Data Warehouses

Data Warehouses sind zentrale Datenspeicher, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, integrieren und für Analyse- und Berichtszwecke zur Verfügung stellen. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Abfragen und Analysen zu unterstützen, um den Entscheidungsträgern in einem Unternehmen wertvolle Einblicke zu bieten.

1.2 Vorteile und Anwendungsbereiche

Die Vorteile von Data Warehouses liegen in ihrer Fähigkeit, große Mengen strukturierter und semi-strukturierter Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. Sie ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung durch umfassende Analysen, verbessern die Datenqualität und -konsistenz und unterstützen unternehmensweite Berichterstattung und Leistungsmessung.

1.3 Geschichte und Entwicklung von Data Warehouses

Die Entwicklung von Data Warehouses begann in den 1980er Jahren, als Unternehmen begannen, den Wert von Datenanalysen zu erkennen. Die Technologie hat sich seitdem kontinuierlich weiterentwickelt, um den wachsenden Anforderungen an Datenmengen, Geschwindigkeit und Komplexität gerecht zu werden.

Grundlagen von Data Warehouses

2.1 Datenintegration

Die Datenintegration ist ein wesentlicher Bestandteil von Data Warehouses, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen werden (ETL-Prozess). Dies ermöglicht eine konsolidierte und einheitliche Sicht auf die Daten.

2.2 Datenmodellierung

Datenmodellierung ist der Prozess der Definition der Struktur und Organisation von Daten in einem Data Warehouse. Dies umfasst konzeptionelle, logische und physische Modellierung sowie dimensionale Modellierung, wie Star- und Snowflake-Schemas.

2.3 Datenabfrage und -analyse

Data Warehouses ermöglichen die Durchführung von Abfragen und Analysen auf aggregierten Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Techniken wie Online Analytical Processing (OLAP) und Ad-hoc-Abfragen werden häufig eingesetzt, um multidimensionale Analysen durchzuführen.

2.4 Datenqualität und -management

Datenqualität und -management sind entscheidend für den Erfolg eines Data Warehouses. Dazu gehören die Datenbereinigung, -prüfung, -aktualisierung, -historisierung, -archivierung und -löschung.

Architektur von Data Warehouses

3.1 Zentrale Data Warehouse-Architektur

Die zentrale Data Warehouse-Architektur ist ein Ansatz, bei dem alle Daten in einem zentralen Repository gespeichert werden. Dies erleichtert die Datenintegration und -verwaltung, kann jedoch Skalierbarkeitsprobleme mit sich bringen.

3.2 Data Marts und verteilte Architekturen

Data Marts sind kleinere, fokussierte Data Warehouses, die für bestimmte Geschäftsbereiche oder Funktionen erstellt werden. Eine verteilte Architektur verwendet mehrere Data Marts, um die Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.

3.3 Cloud-basierte und hybride Architekturen

Cloud-basierte Data Warehouses sind Lösungen, die in der Cloud gehostet und betrieben werden und Vorteile wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bieten. Hybride Architekturen kombinieren Elemente von Cloud-basierten und On-Premise-Data Warehouses, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.

Datenmodellierung und Design

4.1 Konzeptionelle Modellierung

Die konzeptionelle Modellierung ist der erste Schritt in der Datenmodellierung und beinhaltet die Erstellung eines abstrakten Modells, das die Hauptdatenobjekte und ihre Beziehungen darstellt.

4.2 Logische Modellierung

Die logische Modellierung folgt der konzeptionellen Modellierung und beinhaltet die detailliertere Darstellung von Datenobjekten, Attributen und Beziehungen.

4.3 Physische Modellierung

Die physische Modellierung bezieht sich auf die Implementierung des logischen Modells in einer spezifischen Datenbank- oder Speichertechnologie. Sie legt die Tabellen, Indizes und andere Datenbankstrukturen fest, die zur Speicherung der Daten verwendet werden.

4.4 Dimensionale Modellierung (Star Schema, Snowflake Schema)

Die dimensionale Modellierung ist ein Ansatz zur Organisation von Daten in Data Warehouses, der häufig in Form von Star- oder Snowflake-Schemas verwendet wird. Sie organisiert Daten in Faktentabellen und Dimensionstabellen, um schnelle und effiziente Abfragen zu ermöglichen.

ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden)

5.1 Datenextraktion

Die Datenextraktion ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und für die Integration in das Data Warehouse vorbereitet werden.

5.2 Datentransformation

Die Datentransformation beinhaltet die Umwandlung von Daten in ein konsistentes Format, das im Data Warehouse gespeichert werden kann. Dies kann beispielsweise die Umwandlung von Datentypen, die Anwendung von Geschäftsregeln oder die Bereinigung von Daten umfassen.

5.3 Datenladen

Das Laden von Daten bezieht sich auf den Prozess, bei dem die transformierten Daten in das Data Warehouse eingespeist werden.

5.4 ETL-Tools und -Techniken

Es gibt verschiedene ETL-Tools und -Techniken, die zur Automatisierung und Vereinfachung des ETL-Prozesses verwendet werden können. Dazu gehören sowohl Open-Source- als auch kommerzielle Lösungen.

Datenabfrage und Analyse

6.1 Online Analytical Processing (OLAP)

OLAP ist eine Technik, die es ermöglicht, multidimensionale Abfragen und Analysen auf Data Warehouse-Daten durchzuführen. Es unterstützt komplexe Analyseoperationen wie Drill-Down, Roll-Up und Slice-and-Dice.

6.2 Ad-hoc-Abfragen

Ad-hoc-Abfragen sind spontane, benutzerdefinierte Abfragen, die von Analysten erstellt werden, um spezifische Fragestellungen zu untersuchen, ohne auf vordefinierte Berichte oder Dashboards angewiesen zu sein.

6.3 Self-Service BI

Self-Service BI ermöglicht es Endbenutzern, ohne die Hilfe von IT-Experten auf Daten zuzugreifen, Abfragen durchzuführen und Analysen durchzuführen. Dies fördert eine datengetriebene Kultur und ermöglicht es Entscheidungsträgern, schneller auf Informationen zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

6.4 Self-Service BI

Self-Service BI ermöglicht es Endbenutzern, ohne die Hilfe von IT-Experten auf Daten zuzugreifen, Abfragen durchzuführen und Analysen durchzuführen. Dies fördert eine datengetriebene Kultur und ermöglicht es Entscheidungsträgern, schneller auf Informationen zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenqualität und Datenmanagement

7.1 Datenbereinigung und -prüfung

Datenbereinigung und -prüfung beziehen sich auf Prozesse, die inkonsistente, fehlerhafte oder redundante Daten identifizieren und korrigieren, um die Datenqualität im Data Warehouse zu gewährleisten.

7.2 Datenverwaltung und Metadaten

Datenverwaltung umfasst die Verwaltung von Datenressourcen und Metadaten, um die Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten im Data Warehouse zu gewährleisten.

7.3 Datenaktualisierung und -historisierung

Datenaktualisierung und -historisierung beziehen sich auf die Aktualisierung von Daten im Data Warehouse und die Speicherung von historischen Daten für Trendanalysen und Vergleiche.

7.4 Datenarchivierung und -löschung

Datenarchivierung und -löschung sind Prozesse, die sicherstellen, dass veraltete oder irrelevante Daten aus dem Data Warehouse entfernt oder in Langzeitarchiven gespeichert werden, um die Leistung und Effizienz des Systems zu optimieren.

Data Warehouse-Plattformen und -Tools

8.1 Open-Source Data Warehouse-Lösungen

Open-Source Data Warehouse-Lösungen bieten Unternehmen eine kostengünstige Möglichkeit, Data Warehouses zu implementieren. Beispiele für solche Lösungen sind PostgreSQL, Apache Hive und ClickHouse.

8.2 Kommerzielle Data Warehouse-Plattformen

Kommerzielle Data Warehouse-Plattformen wie Oracle, IBM Db2 und Microsoft SQL Server bieten erweiterte Funktionen, Support und Integrationen, die in einigen Fällen den höheren Kosten rechtfertigen können.

8.3 Cloud-basierte Data Warehouse-Lösungen

Cloud-basierte Data Warehouse-Lösungen wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, indem sie die Infrastruktur und Verwaltung in die Cloud verlagern.

8.4 Kriterien für die Auswahl von Data Warehouse-Plattformen und -Tools

Bei der Auswahl von Data Warehouse-Plattformen und -Tools sollten Unternehmen Aspekte wie Skalierbarkeit, Leistung, Sicherheit, Kosten, Kompatibilität mit bestehenden Systemen und Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen.

Implementierung eines Data Warehouses

9.1 Projektmanagement und Methoden

Die Implementierung eines Data Warehouses erfordert sorgfältige Planung, Projektmanagement und die Anwendung bewährter Methoden. Dies umfasst die Definition von Projektzielen, die Identifizierung von Stakeholdern, die Auswahl von Technologien und Plattformen sowie die kontinuierliche Überwachung und Anpassung des Systems.

9.2 Best Practices und Erfolgsfaktoren

Best Practices für die Implementierung eines Data Warehouses umfassen die frühzeitige Einbindung von Stakeholdern, die Einhaltung von Datenqualitätsstandards, eine gründliche Anforderungsanalyse, das Testen und Überwachen von Systemleistung und -stabilität sowie eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse.

9.3 Fallstudien und Beispiele

Fallstudien und Beispiele können wertvolle Einblicke in die erfolgreiche Implementierung von Data Warehouses in verschiedenen Branchen und Organisationen liefern. Sie helfen dabei, bewährte Vorgehensweisen zu identifizieren und häufige Herausforderungen und Lösungen zu erkennen.

Zukünftige Trends und Herausforderungen im Bereich Data Warehouses

10.1 Big Data und dessen Einfluss auf Data Warehouses

Big Data bezieht sich auf enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die kontinuierlich generiert werden. Die Verwaltung und Analyse von Big Data stellt eine Herausforderung für traditionelle Data Warehouses dar und erfordert neue Technologien und Ansätze, wie etwa Hadoop und NoSQL-Datenbanken.

10.2 Echtzeit-Analysen und Streaming-Daten

Echtzeit-Analysen und Streaming-Daten werden immer wichtiger, da Unternehmen zunehmend schnellere und aktuellere Einblicke in ihre Daten benötigen. Dies erfordert neue Technologien und Architekturen, die in der Lage sind, kontinuierliche Datenströme zu verarbeiten und Analysen in Echtzeit durchzuführen.

10.3 Data Warehouse-Automatisierung

Die Automatisierung von Data Warehouse-Prozessen wie ETL, Datenbereinigung und -aktualisierung wird immer wichtiger, um die Effizienz und Leistung von Data Warehouses zu verbessern. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen dabei eine immer größere Rolle.

10.4 Datenschutz und Sicherheit

Datenschutz und Sicherheit sind entscheidende Aspekte bei der Verwaltung von Data Warehouses. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Anforderungen von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO erfüllen und gleichzeitig die Sicherheit ihrer Daten vor Cyberangriffen und Datenlecks gewährleisten.

Reguläre Ausdrücke (Regex) in SQL

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Reguläre Ausdrücke (Regular Expressions) sind eine besondere Art von Zeichenketten, die in der Programmierung verwendet werden, um bestimmte Muster in Texten zu suchen und zu manipulieren. Reguläre Ausdrücke bestehen aus einer Kombination aus normalen Zeichen und speziellen Zeichen, die als Metazeichen bezeichnet werden. Mit diesen Metazeichen kann man komplexe Muster definieren, wie z.B. eine E-Mail-Adresse oder eine Telefonnummer. Reguläre Ausdrücke können in vielen Programmiersprachen, einschließlich SQL, verwendet werden.

-> Zu den Techniken

Verwendungszwecke von regulären Ausdrücken:

  • Überprüfung von Eingabewerten: Reguläre Ausdrücke können verwendet werden, um sicherzustellen, dass bestimmte Arten von Eingaben, wie E-Mail-Adressen oder Telefonnummern, einem bestimmten Muster entsprechen.
  • Textsuche und -ersetzung: Reguläre Ausdrücke können verwendet werden, um bestimmte Teile eines Texts zu suchen und zu ersetzen.
  • Textanalyse: Reguläre Ausdrücke können verwendet werden, um Daten aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu analysieren.

Vorteile von regulären Ausdrücken:

  • Zeitersparnis: Reguläre Ausdrücke ermöglichen es, komplexe Textaufgaben in kurzer Zeit zu erledigen.
  • Genauigkeit: Reguläre Ausdrücke bieten eine präzise Möglichkeit, bestimmte Muster im Text zu identifizieren.
  • Portabilität: Reguläre Ausdrücke werden in vielen Programmiersprachen unterstützt, was sie zu einem universellen Werkzeug für Textaufgaben macht.
  • Flexibilität: Reguläre Ausdrücke können leicht an neue Anforderungen angepasst werden, um unterschiedliche Textmuster zu erfassen.

Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von regulären Ausdrücken (RegEx):

  1. Überprüfung der Gültigkeit einer E-Mail-Adresse: Eine RegEx wie /^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$/ kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass eine eingegebene E-Mail-Adresse einen gültigen Aufbau hat.
  2. Extrahieren von Informationen aus Text: RegEx wie /\b\d{3}[-.]?\d{3}[-.]?\d{4}\b/ kann verwendet werden, um Telefonnummern aus Text zu extrahieren.
  3. Überprüfung der Gültigkeit eines Passworts: Eine RegEx wie /^(?=.*[A-Za-z])(?=.*\d)[A-Za-z\d]{8,}$/ kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass ein Passwort mindestens 8 Zeichen lang ist und sowohl Buchstaben als auch Zahlen enthält.
  4. Ersetzen von Text: RegEx wie /Microsoft/g kann verwendet werden, um alle Vorkommen des Wortes “Microsoft” in einem Textdokument zu ersetzen.
  5. Validierung von Formulareingaben: RegEx wie /^\d{5}(?:[-\s]\d{4})?$/ kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass ein Formularfeld eine gültige Postleitzahl enthält.

Regex Techniken

  1. Einfaches Zeichen-Matching: Ein einfaches Beispiel wäre, ein einzelnes Alphabetzeichen in einem Text zu suchen. RegEx: /a/. Es sucht nach einem einzelnen “a”.
  2. Mehrzeichen-Matching: Um nach einer Zeichenfolge zu suchen, kann man die Zeichen einfach hintereinander schreiben. RegEx: /hello/. Es sucht nach dem Wort “hello”.
  3. Wildcard-Matching: Ein Punkt (.) kann verwendet werden, um ein beliebiges Zeichen zu repräsentieren. RegEx: /.ello/. Es sucht nach Wörtern, die mit einem beliebigen Buchstaben und dem Wort “ello” enden.
  4. Quantifikatoren: Quantifikatoren ermöglichen es, das Vorkommen von Zeichen zu definieren. Zum Beispiel {3} bedeutet, dass das vorhergehende Zeichen 3 Mal vorkommen muss. RegEx: /\d{3}/. Es sucht nach Zahlen mit genau 3 Ziffern.
  5. Gruppierungen und Alternativen: Um nach mehreren Möglichkeiten zu suchen, kann man Gruppierungen und Alternativen verwenden. Zum Beispiel: RegEx /(red|green|blue)/. Es sucht nach den Wörtern “red”, “green” oder “blue”.
  6. Start- und End-of-Line: Der Caret (^) repräsentiert den Anfang einer Zeile und das Dollarzeichen ($) repräsentiert das Ende einer Zeile. RegEx: /^hello$/. Es sucht nach einer Zeile, die genau das Wort “hello” enthält.
  7. Zeichenklassen: Zeichenklassen ermöglichen es, eine Gruppe von Zeichen auf einmal zu suchen. Zum Beispiel [0-9] sucht nach einer Ziffer. RegEx: /[a-zA-Z]{3}/. Es sucht nach einem Wort mit genau 3 Buchstaben.
  8. Vor- und Nachbedingungen: Vor- und Nachbedingungen ermöglichen es, die Reihenfolge der Zeichen zu bestimmen. Zum Beispiel (?=\d) bedeutet, dass eine Ziffer im Anschluss an das vorhergehende Zeichen stehen muss. RegEx: `/hello(?=\sworld)/. Es sucht nach dem Wort “hello”, gefolgt von einem Leerzeichen und dem Wort “
  9. Negierte Zeichenklassen: Mit einem Schlüsselzeichen ^ innerhalb einer Zeichenklasse kann man angeben, dass bestimmte Zeichen nicht vorkommen dürfen. RegEx: /[^0-9]/. Es sucht nach Zeichen, die keine Ziffern sind.
  10. Referenzen auf bereits gefundene Gruppen: Es ist möglich, auf bereits gefundene Gruppen zu verweisen, um weitere Suchmuster zu definieren. RegEx: /(\d)\1/. Es sucht nach einer doppelten Ziffer, indem es auf die erste gefundene Ziffer referenziert.
  11. Lookahead- und Lookbehind-Assertions: Lookahead- und Lookbehind-Assertions ermöglichen es, Vor- und Nachbedingungen zu definieren, ohne dass das Zeichen selbst Teil des gefundenen Musters ist. RegEx: /(?<=\d)\w+(?=\s)/. Es sucht nach einem Wort, das von einer Ziffer und einem Leerzeichen eingeschlossen ist.
  12. Alternation: Mit Alternation kann man mehrere Möglichkeiten für ein Muster angeben. RegEx: /Mr\.|Ms\.|Dr\./. Es sucht nach den Abkürzungen für “Mr.”, “Ms.” oder “Dr.”.
  13. Unicode-Unterstützung: RegEx kann auch mit Unicode-Zeichen arbeiten, um Text aus verschiedenen Sprachen zu verarbeiten. RegEx: /^\p{L}+$/u. Es sucht nach einer Zeichenfolge, die nur aus Buchstaben besteht.
  14. Modifikatoren: Mit Modifikatoren kann man bestimmte Optionen für ein Muster angeben, wie z.B. “Case Insensitive” oder “Multi-Line”. RegEx: /^(?i)ignorecase$/. Es sucht nach dem Text “ignorecase”, unabhängig davon, ob die Buchstaben groß- oder kleingeschrieben sind.
  15. Recursion: Mit Recursion kann man RegEx-Muster verwenden, um sich selbst zu referenzieren. RegEx: /^(.*?)\1$/. Es sucht nach einer Zeichenfolge, die sich selbst wiederholt.
  16. Subroutines: Subroutines ermöglichen es, ein Muster mehrfach innerhalb einer RegEx zu verwenden. RegEx: /(\d\d)\d?\1/. Es sucht nach einer Zahl, die eine doppelte Ziffer enthält.
  17. Anchors: Anchors sind spezielle Zeichen, die das Matching an bestimmten Stellen des Texts festlegen. RegEx: /^\d+$/. Es sucht nach einer Zeichenfolge, die nur aus Ziffern besteht und am Anfang und Ende des Texts ankerst.
  18. Greedy und Lazy Quantifiers: Greedy und Lazy Quantifiers legen fest, wie weit ein Muster matcht. RegEx: /^.*?word.*?$/. Es sucht nach einem Text, der das Wort “word” enthält, aber das geringstmögliche Match ausführt.
  19. Named Capturing Groups: Named Capturing Groups ermöglichen es, benannte Gruppen innerhalb einer RegEx zu erstellen und zu referenzieren. RegEx: /(?<year>\d{4})-(?<month>\d{2})-(?<day>\d{2})/. Es sucht nach einem Datum im Format “JJJJ-MM-TT”.
  20. Atomic Groups: Atomic Groups ermöglichen es, dass eine RegEx als eine einzige Einheit betrachtet wird, wodurch das Backtracking verhindert wird. RegEx: /^(?>.*?word.*?)$/. Es sucht nach einem Text, der das Wort “word” enthält, aber Backtracking verhindert.
  21. Lookaround: Lookaround ermöglichen es, dass bestimmte Bedingungen erfüllt sein müssen, ohne dass die Bedingungen Teil des Matches sind. RegEx: /(?<=prefix)word(?=suffix)/. Es sucht nach dem Wort “word”, aber nur dann, wenn es von dem Präfix “prefix” gefolgt und vom Suffix “suffix” vorangestellt wird.

BigQuery-Berichte mit Google Analytics Rohdaten (UA + GA4)

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Im folgenden habe ich einige einfache Analytics-Query zusammengestellt. So richten Sie die BigQuery-Verknüpfung in Ihrer Google Analytics 4-Property(GA4) ein.

Universal Analytics

Google Analytics 4

Wie man die Vorhersagegenauigkeit seines Machine Learning-Modells verbessert

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Es gehört zu den frustrierenden Dingen des Jobs, wenn man viele Stunden damit verbracht hat Daten zusammenzuführen, zu transformieren, zu bereinigen und zu labeln etc. und nach mehreren Trainingsstunden des ML Modells haben wir eine geringe Genauigkeit oder einen großen Fehlerbereich.

Je nach Kontext kann es passieren, dass wir ein Modell bei zu geringer Genauigkeit einfach nicht verwenden können.

Beispiel aus BQ: Abweichung: der durchschnittliche Abstand zwischen jedem Punkt und dem arithmetischen Mittel. Fehler: beinhaltet sowohl die Varianz (die Streuung der vorhergesagten Werte zueinander) als auch die Verzerrung (der Abstand des vorhergesagten Wertes von seinem wahren Wert). R-Quadrat: ist ein statistisches Maß dafür, wie dicht die Daten an der angepassten Regressionslinie liegen (1 wäre perfekt).

Wie können wir die Genauigkeit unseres maschinellen Lernmodells verbessern? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie die Genauigkeit eines Modells verbessert werden kann:

Mehr Daten als Lern-Grundlage

Daten sind nur dann aussagekräftig, wenn man genügend davon hat. Jede Datenprobe liefert einen gewissen Input und eine Perspektive für die Gesamtgeschichte, die Ihre Daten erzählen wollen. Eine Methode, die Leistung Ihres Modells zu verbessern und seine Genauigkeit zu erhöhen, besteht darin, mehr Beispieldaten zu dem Trainingsdatensatz hinzuzufügen.

Die ML-Modelle von BigQuery verlangen grundsätzlich mindestens eine Stichprobe von 1.000.

Auf diese Weise erhalten Sie mehr Details zu Ihren Daten und können Ihr Modell einfacher fintunen, was zu einer besseren Genauigkeit führen kann. Denken Sie daran: Je mehr Informationen Sie Ihrem Modell zur Verfügung stellen, desto mehr wird es lernen und desto mehr Fälle wird es korrekt identifizieren können.

Man muss hier aber ehrlicherweise sagen, dass eine Vergrößerung der Beispieldaten auch zu einer Verschlechterung der Aussagekraft des Modells führen kann. Das heißt dann aber nicht, dass ich weniger Daten nehmen sollte, sondern, dass meine ursprüngliche Datenbasis erst recht zu kleine war! Eben weil das ja in dem Fall (leider) nochmal unterstreicht, dass das Modell noch Anpassungen bedarf.

Betrachten Sie das Problem mit anderen Augen

Vielleicht stellen Sie einfach die falschen Fragen oder versuchen, die falsche Geschichte zu verstehen. Die Betrachtung des Problems aus einer neuen Perspektive kann Ihrem Modell wertvolle Informationen hinzufügen und Ihnen helfen, verborgene Beziehungen zwischen den Variablen der Geschichte aufzudecken. Wenn Sie andere Fragen stellen, kann dies zu besseren Ergebnissen und schließlich zu einer höheren Genauigkeit führen.

Dieser Hinweis klingt sehr allgemein ist aber eine sehr häufige Lösung des Problems.

Fügen Sie Ihren Daten etwas Kontext hinzu.

Kontext ist in jeder Situation wichtig, und das gilt auch für das Training eines Modells für maschinelles Lernen. Manchmal kann ein Punkt der Daten keine Geschichte erzählen, so dass Sie mehr Kontext hinzufügen müssen, damit ein Algorithmus, den wir auf diese Daten anwenden wollen, eine gute Leistung erbringt.

Mehr Kontext kann immer zu einem besseren Verständnis des Problems und schließlich zu einer besseren Leistung des Modells führen. Stellen Sie sich vor, ich erzähle Ihnen, dass ich ein Auto verkaufe, einen Audi. Das allein gibt Ihnen nicht viel Aufschluss über das Auto. Wenn ich aber die Farbe, das Modell und die gefahrene Strecke hinzufüge, können Sie sich ein besseres Bild von dem Auto und seinem möglichen Wert machen.

In einem Datensatz können das zum Beispiel weitere Variablen sein, die Sie dem Lernprozess hinzufügen. Nehmen wir mein Beispiel und Sie wollen anhand von vergangen Autoverkäufen errechnen, wie wertvoll ein Auto ist. Dann können neben der Marke mit Sicherheit noch, die gefahrenen Kilometer oder eben das Zulassungsjahr spannend sein.

Trainieren Sie Ihr Modell mit Kreuzvalidierung

Beim maschinellen Lernen ist die Kreuzvalidierung eine Technik, die zur Verbesserung des Modelltrainings verwendet wird, indem die gesamte Trainingsmenge in kleinere Teile aufgeteilt wird und dann jeder Teil zum Trainieren des Modells verwendet wird.

Diagramm der k-fachen Kreuzvalidierung.

Mit diesem Ansatz können wir den Trainingsprozess des Algorithmus verbessern, indem wir ihn mit den verschiedenen Chunks trainieren und den Durchschnitt über das Ergebnis bilden. Die Kreuzvalidierung wird verwendet, um die Leistung des Modells zu optimieren. Dieser Ansatz ist sehr beliebt, weil er so einfach und leicht zu implementieren ist.

Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Algorithmen

Was ist, wenn Sie alle bisher besprochenen Ansätze ausprobiert haben und Ihr Modell immer noch zu einer niedrigen oder nur durchschnittlichen Genauigkeit führt?

Manchmal wählen wir einen Algorithmus für die Implementierung, der nicht wirklich auf unsere Daten anwendbar ist, so dass wir nicht die erwarteten Ergebnisse erhalten. Ändern Sie den Algorithmus, den Sie zur Implementierung Ihrer Lösung verwenden. Das Ausprobieren verschiedener Algorithmen führt dazu, dass Sie mehr Details über Ihre Daten und die Geschichte, die sie zu erzählen versuchen, herausfinden.

Sinnvoller Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern

Das unerwünschte Vorhandensein von fehlenden Werten und Ausreißern in den Trainingsdaten verringert oft die Genauigkeit eines Modells oder führt zu einem verzerrten Modell. Dies führt zu ungenauen Vorhersagen. Der Grund dafür ist, dass wir das Verhalten und die Beziehung zu anderen Variablen nicht richtig analysieren. Es ist also wichtig, sich mit fehlenden Werten und Ausreißern auseinanderzusetzen.

Fehlende Werte: Bei kontinuierlichen Variablen können Sie die fehlenden Werte durch Mittelwert, Median und Modus ersetzen. Bei kategorialen Variablen können Sie die Variablen als eine separate Klasse behandeln. Sie können auch ein Modell erstellen, um die fehlenden Werte vorherzusagen

Ausreißer: Sie können die Beobachtungen löschen, eine Transformation durchführen oder auch Ausreißerwerte separat behandeln. 

Schlusswort

Die Verbesserung der Genauigkeit eines Modells für maschinelles Lernen ist eine Fähigkeit, die nur durch Übung verbessert werden kann. Je mehr Projekte Sie erstellen, desto besser wird Ihr Gespür dafür, welchen Ansatz Sie beim nächsten Mal verwenden sollten, um die Genauigkeit Ihres Modells zu verbessern.

ETL vs. ELT: was ist der Unterschied?

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Bei der Betrachtung von ETL- und ELT-Prozessen ist es wichtig, die Hauptunterschiede und die spezifischen Anwendungsfälle für zu berücksichtigen.

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) sind beides Datenintegrationsmethoden, die Daten von einer Quelle in ein Data Warehouse übertragen. Trotz ihrer Ähnlichkeiten unterscheiden sich ETL und ELT in wesentlichen Punkten.

ETL- Prozess – Überblick

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist eine Methode der Datenintegration, bei der Rohdaten aus Quellen extrahiert, auf einem sekundären Verarbeitungsserver transformiert und dann in eine Zieldatenbank geladen werden.

ETL wird eingesetzt, wenn Daten so umgewandelt werden müssen, dass sie mit dem Datenregime einer Zieldatenbank übereinstimmen. Diese Methode ist vor allem bei der Nutzung von eigenen Servern mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weit verbreitet.

Online Analytical Processing (OLAP) Data Warehouses akzeptieren nur relationale SQL-basierte Datenstrukturen.

Bei dieser Art von Data Warehouse stellt ein Protokoll mit ETL-Prozess die Konformität sicher, indem es die extrahierten Daten an einen Verarbeitungsserver weiterleitet und dann die nicht konformen Daten in SQL-basierte Daten umwandelt.

Die extrahierten Daten gelangen erst dann vom Verarbeitungsserver in das Data Warehouse, wenn sie erfolgreich umgewandelt wurden.

ELT-Prozess – Überblick

Im Gegensatz zu ETL-Prozessen müssen beim Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) vor dem Ladevorgang keine Datenumwandlungen vorgenommen werden.

ELT lädt Rohdaten direkt in ein Ziel-Data-Warehouse, anstatt sie zur Transformation auf einen Verarbeitungsserver zu verschieben.

Mit ELT finden Datenbereinigung, -anreicherung und -umwandlung innerhalb des Data Warehouse selbst statt. Die Rohdaten werden auf unbestimmte Zeit im Data Warehouse gespeichert, so dass sie mehrfach umgewandelt werden können.

ELT ist eine relativ neue Entwicklung, die durch die Erfindung skalierbarer Cloud-basierter Data Warehouses ermöglicht wurde.

Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure verfügen alle über die digitale Infrastruktur in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung, um Rohdaten-Repositories und In-App-Transformationen zu erleichtern.

Obwohl ELT nicht universell eingesetzt wird, wird die Methode immer beliebter.

ETL vs. ELT: Wie unterscheidet sich der ETL-Prozess vom ELT-Prozess?

ETL und ELT unterscheiden sich vor allem in zwei Punkten. Ein Unterschied besteht darin, wo die Daten umgewandelt werden, und der andere darin, wie Data Warehouses die Daten aufbewahren.

  • ETL wandelt Daten auf einem separaten Verarbeitungsserver um, während ELT Daten innerhalb des Data Warehouse selbst umwandelt.
  • ETL überträgt keine Rohdaten in das Data Warehouse, während ELT Rohdaten direkt an das Data Warehouse sendet.

Bei ETL wird der Prozess der Datenaufnahme dadurch verlangsamt, dass die Daten vor dem Ladevorgang auf einem separaten Server transformiert werden.

ELT hingegen ermöglicht eine schnellere Datenaufnahme, da die Daten nicht zur Umstrukturierung an einen zweiten Server geschickt werden. Mit ELT können die Daten sogar gleichzeitig geladen und umgewandelt werden.

Die Rohdatenaufbewahrung von ELT schafft ein umfangreiches historisches Archiv für die Erstellung von Business Intelligence. Wenn sich Ziele und Strategien ändern, können BI-Teams die Rohdaten erneut abrufen, um neue Transformationen unter Verwendung umfassender Datensätze zu entwickeln. ETL hingegen erzeugt keine vollständigen Rohdatensätze, die endlos abgefragt werden können.

Diese Faktoren machen ELT flexibler, effizienter und skalierbarer, insbesondere für die Aufnahme großer Datenmengen, die Verarbeitung von Datensätzen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten, und die Entwicklung vielfältiger Business Intelligence.

Auf der anderen Seite ist ETL ideal für rechenintensive Transformationen, Systeme mit Legacy-Architekturen oder Daten-Workflows, die vor der Eingabe in ein Zielsystem manipuliert werden müssen, wie z. B. die Löschung von personenbezogenen Daten.

Warum wird ETL häufig in traditionellen Data Warehouse-Umgebungen verwendet, während ELT in Big Data-Umgebungen beliebter ist?

ETL wird häufig in traditionellen Data Warehouse-Umgebungen verwendet, da die Transformationen in diesen Umgebungen oft aufwendig und rechenintensiv sind. Diese Transformationen werden in der Regel auf einer begrenzten Anzahl von Daten durchgeführt, die auf einen zentralen Speicherplatz geladen werden. In Big Data-Umgebungen hingegen, wo die Datenmengen sehr groß sind und die Verarbeitungsgeschwindigkeit eine entscheidende Rolle spielt, wird ELT bevorzugt. Hier werden die Daten zunächst in den Speicher geladen und anschließend in Echtzeit oder nahezu Echtzeit transformiert, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Wie werden Fehler in ETL- und ELT-Prozessen behandelt?

Fehlerbehandlung ist ein wichtiger Bestandteil von ETL- und ELT-Prozessen. In ETL-Prozessen werden Fehler in der Regel während der Extraktion, Transformation und Ladephase behandelt.

  • Fehler bei der Extraktion können durch Probleme mit der Verbindung zu den Datenquellen oder durch ungültige Abfrageparameter verursacht werden. Sie können durch Überprüfungen der Verbindungen und der Abfrageparameter sowie durch die Verwendung von Fehlerprotokollen behoben werden.
  • Fehler bei der Transformation können durch ungültige Daten, fehlende Felder oder inkonsistente Datenstrukturen verursacht werden. Sie können durch die Verwendung von Fehlerprotokollen, die Überprüfung von Daten vor der Transformation und die Verwendung von Regeln und Constraints behoben werden.
  • Fehler beim Laden können durch Probleme mit der Datenbankstruktur, dem Zielverzeichnis oder dem Datenformat verursacht werden. Sie können durch die Verwendung von Fehlerprotokollen, die Überprüfung des Zielverzeichnisses und die Verwendung von Regeln und Constraints behoben werden.

In ELT-Prozessen werden Fehler in der Regel während der Ladephase und der Transformation behandelt.

  • Fehler beim Laden können durch Probleme mit der Datenbankstruktur, dem Zielverzeichnis oder dem Datenformat verursacht werden. Sie können durch die Verwendung von Fehlerprotokollen, die Überprüfung des Zielverzeichnisses und die Verwendung von Regeln und Constraints behoben werden.
  • Fehler bei der Transformation können durch ungültige Daten, fehlende Felder oder inkonsistente Datenstrukturen verursacht werden. Sie können durch die Verwendung von Fehlerprotokollen, die Überprüfung von Daten nach dem Laden und die Verwendung von Regeln und Constraints behoben werden.

In beiden Prozessen, ETL und ELT, ist es wichtig, Regeln und Constraints zu definieren, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, sowie Fehlerprotokolle zu erstellen, um Fehler nachverfolgen und beheben zu können.

Wie wird die Leistung von ETL- und ELT-Prozessen gemessen?

Die Leistung von ETL- und ELT-Prozessen kann anhand verschiedener Metriken gemessen werden. Einige häufig verwendete Metriken sind:

  • Durchlaufzeit: Die Zeit, die von der Extraktion bis zur Ladeoperation benötigt wird, wird als Durchlaufzeit bezeichnet. Sie gibt Auskunft darüber, wie lange der Prozess insgesamt dauert und kann verwendet werden, um die Geschwindigkeit des Prozesses zu messen.
  • Datenmenge: Die Menge an Daten, die in einem bestimmten Zeitraum extrahiert, transformiert und geladen werden, kann verwendet werden, um die Kapazität des Prozesses zu messen.
  • Fehlerrate: Die Anzahl der Fehler im Verhältnis zur Gesamtzahl der Daten, die verarbeitet werden, kann verwendet werden, um die Zuverlässigkeit des Prozesses zu messen.
  • Verfügbarkeit: Die Zeit, die der Prozess in Betrieb ist und verfügbar ist, kann verwendet werden, um die Verfügbarkeit des Prozesses zu messen.
  • Latenz: Die Zeit, die benötigt wird, um eine Anfrage zu bearbeiten und eine Antwort zurückzugeben, kann verwendet werden, um die Reaktionszeit des Prozesses zu messen.

Die Wahl der richtigen Metrik hängt von den Anforderungen und Zielen des Projekts ab. Es ist wichtig, sowohl quantitative als auch qualitative Metriken zu verwenden, um ein umfassenderes Verständnis der Leistung des Prozesses zu erhalten.

Welche Tools und Technologien werden häufig in ETL- und ELT-Prozessen verwendet?

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Technologien, die in ETL- und ELT-Prozessen verwendet werden können. Einige häufig verwendete Tools und Technologien sind:

  • ETL-Tools: Tools wie Informatica PowerCenter, Talend, IBM DataStage und SAP Data Services werden häufig in traditionellen ETL-Prozessen verwendet, um die Extraktion, Transformation und Ladung von Daten zu automatisieren.
  • ELT-Tools: Tools wie Apache Nifi, Apache Kafka und Apache Storm werden häufig in Big Data-Umgebungen verwendet, um die Extraktion, Ladung und Transformation von Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu ermöglichen.
  • Datenbank-Management-Systeme: Data Warehouses wie Oracle, Teradata und Amazon Redshift werden häufig als Ziel für geladene Daten verwendet.
  • Cloud-basierte Tools: Cloud-basierte Tools wie Amazon Glue, Google Cloud Dataflow und Microsoft Azure Data Factory werden häufig in Cloud-Umgebungen verwendet, um die Extraktion, Transformation und Ladung von Daten zu automatisieren.
  • Programmiersprachen: Programmiersprachen wie Python, Java, und SQL werden oft verwendet, um komplexe Transformationen, Validierungen und Logik in ETL/ELT Prozessen zu implementieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass es keine “eine Größe passt für alle” Lösungen gibt und die Wahl des Tools oder Technologie von den Anforderungen und Zielen des Projekts abhängig sind.

Welche Best Practices sollten bei der Implementierung von ETL- und ELT-Prozessen beachtet werden?

Bei der Implementierung von ETL- und ELT-Prozessen sollten folgende Best Practices beachtet werden:

  1. Verwenden Sie eine modulare Architektur, um Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu erleichtern.
  2. Verwenden Sie eine automatisierte Teststrategie, um die Integrität der Daten zu gewährleisten.
  3. Verwenden Sie eine Versionierung für Ihre ETL-Prozesse, um Änderungen nachverfolgen zu können.
  4. Verwenden Sie eine robuste Fehlerbehandlung, um Prozessfehler schnell identifizieren und beheben zu können.
  5. Verwenden Sie eine Überwachungslösung, um die Leistung und die Ausführung Ihrer Prozesse zu überwachen.
  6. Verwenden Sie standardisierte Metadaten, um die Datenqualität und die Verwaltbarkeit zu verbessern.
  7. Verwenden Sie ELT anstelle von ETL, wenn es die Anforderungen erfüllt, um die Leistung zu verbessern und die Kosten zu reduzieren.
  8. Verwenden Sie DWH und BI-Tools, um die Datenanalyse zu vereinfachen und die Business Intelligence zu verbessern.

Fazit

Cloud Data Warehouses haben eine neue Dimension der Datenintegration eröffnet, aber die Entscheidung zwischen ETL und ELT hängt von den Bedürfnissen eines Teams ab.

Obwohl ELT Vorteile bietet, werden einige Teams bei ETL bleiben, weil die Methode für ihre spezielle Bereitstellung sinnvoll ist, ob mit oder ohne Legacy-Infrastruktur.