Datenpipelines

Erstellen Sie robuste, skalierbare Datenpipelines, die Daten für Modelle des maschinellen Lernens aufnehmen, transformieren und vorbereiten. Unterstützung für Batch- und Streaming-Datenverarbeitung.

Datenpipelines

Erstellen Sie automatisierte Datenpipelines für ML-Schulung und -Analyse

Erstellen Sie robuste, skalierbare Datenpipelines, die Daten für Modelle des maschinellen Lernens aufnehmen, transformieren und vorbereiten. Unterstützung für Batch- und Streaming-Datenverarbeitung.

Legen Sie los Fähigkeiten
Data Pipelines

Pipeline Fähigkeiten

Umfassende Datenpipeline-Lösungen

ETL/ELT-Pipelines
Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten aus mehreren Quellen mit Apache Airflow, Spark oder cloudnativen Tools.
Streaming-Pipelines
Datenverarbeitung in Echtzeit mit Kafka, Kinesis oder Azure Event Hubs.
Feature-Engineering
Automatisierte Merkmalsextraktion, -transformation und -auswahl für ML-Modelle.
Datenqualität
Datenvalidierung, Bereinigung und Qualitätsprüfungen, um zuverlässige ML-Trainingsdaten sicherzustellen.
Datenversionierung
Versionskontrolle für Datensätze, um die Reproduzierbarkeit in ML-Workflows sicherzustellen.
Überwachung und Alarmierung
Überwachen Sie den Zustand der Pipeline, die Datenqualität und die Leistung mit automatisierten Warnungen.

Pipeline Architektur

End-to-End-Datenpipeline-Lösungen für ML-Workflows.

1
Datenaufnahme

Sammeln Sie Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien und Streaming-Quellen.

2
Datentransformation

Bereinigen, transformieren und anreichern Sie Daten für das ML-Modelltraining.

3
Feature-Store

Speichern und bereitstellen Sie Funktionen für konsistente Modelleingaben.

4
Modelltraining

Lösen Sie das ML-Modelltraining mit vorbereiteten Datensätzen aus.

Pipeline Architecture

Benötigen Sie Hilfe beim Aufbau von Datenpipelines? Lassen Sie uns diskutieren

Erhalten Sie fachkundige Beratung zu Ihren Datenpipeline-Anforderungen.
Schedule Consultation