Golden Record Pipeline
Die Basis für fehlerfreie Analysen
Datenbereinigung ist für jede Analyse unverzichtbar – sonst führen fehlerhafte Daten zu fehlerhaften Entscheidungen.
Unsere Golden Record Pipeline ist der Weg, um aus Rohdaten verlässliche Daten zu schaffen, die erst saubere Analysen und ML-Modelle ermöglichen. Notebooks führen schrittweise durch die Daten, zeigen alle möglichen Probleme auf und erzeugen die Pipeline, die Product Ready ist – egal ob für Analysen oder Machine Learning. (Teil des vollständigen AIF Frameworks, aber auch separat verfügbar.)
Reviews unserer AI CDOs:
→ Gemini CDO zur Datenpipeline → Claude CDO zur Datenpipeline → Gemini CDO zum Explorations-NotebookAnmerkung: Claude reviewte zwar die Pipeline, aber nicht das Notebook wegen eines Verstoßes gegen Nutzungsbedingungen. Die Vermutung ist, dass es davon ausging, dass personenbezogene Daten verarbeitet wurden, was für das Titanic Datenset auch irgendwie stimmt...
Im Video: Die Golden Record Pipeline verwandelt fehlerhafte Rohdaten in verlässliche Golden Records. Ein Beweis dafür, dass erst die Zusammenarbeit von Mensch und AI diese Qualität ermöglicht - die sogar AI als Goldstandard bezeichnet.
Special Values Falle
Special Values in Datenbanken sind alltäglich - Platzhalter wie -1 oder 999999 für besondere Fälle. Werden sie nicht erkannt und behandelt, führen selbst einfache Durchschnittsberechnungen zu katastrophalen Fehlentscheidungen.
Das konkrete Problem:
Zwei Regionen, zwei Special Values:
- Region Nord: 2.000 Interessenten mit Kundenkarte (Wert: -1)
- Region Süd: 1 Enterprise-Kunde mit Sondervertrag (Wert: 999.999€)
Die Verzerrung:
Ein naiver Durchschnitt über alle Werte verzerrt die Realität komplett. Region Nord erscheint plötzlich unprofitabel, Region Süd hochprofitabel - das genaue Gegenteil der Wahrheit.
Die Konsequenz:
500.000€ Marketing-Budget wandern in die falsche Region. Die eigentlich profitabelste Region wird vernachlässigt, Neukundengewinnung bricht ein.
Die Lehre:
Ohne Datenexploration und Behandlung von Special Values basieren kritische Business-Entscheidungen auf falschen Grundlagen.
Data Leak in der Datenvorverarbeitung
Train-Test-Split kennt jeder - aber bei der Datenvorverarbeitung wird es oft übersehen. Parameter aus unterschiedlichen Datensätzen zu berechnen führt zu Data Leakage und überschätzter Performance.
Das konkrete Problem:
Ein ML-Modell für personalisierten Checkout. Der StandardScaler wurde separat auf Train- und Test-Daten angewendet statt die Trainings-Parameter zu verwenden.
Die Verzerrung:
- Training: mean = 47.82€, std = 23.41€
- Test: mean = 52.19€, std = 31.87€
- Gleicher Warenkorbwert (79.99€) wird völlig unterschiedlich skaliert
Die Konsequenz:
- Erwarteter Uplift: +7%
- Realer Uplift: +2%
- 2 Monate Entwicklung verschwendet (20.000€)
- 14.000€/Monat erwarteter Uplift bleibt aus
- Vertrauen in ML-Projekte beschädigt
Die Lehre:
Datenvorverarbeitung MUSS auf Trainingsdaten erfolgen. Diese Parameter werden dann auf Test/Production angewendet.
Bereit für fehlerfreie Datenanalysen?
Wollt ihr sicherstellen, dass eure Analysen nicht auf fehlerhaften Daten basieren und die höchste Qualität haben? Schreibt uns gerne an!
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