ML-Data-Platform mit Databricks
DER GEWINN FÜR DEN KUNDEN
Mit der ML-Data-Platform auf Basis von Databricks kann der Kunde datengetriebene Entscheidungen schneller in die Praxis überführen, durch automatisierte Prozesse, flexible Skalierung und transparente Kosten, um so Effizienz zu steigern, Entwicklungszeiten zu verkürzen und Wettbewerbsvorteile zu realisieren.
KUNDE
Logistik / Industrielle Fertigung
Python, Microsoft Azure, Spark, Databricks
Die Ausgangssituation
Vor Projektbeginn wurden alle Machine-Learning-Aktivitäten beim Kunden manuell und dezentral durchgeführt: Modelle wurden lokal auf Entwicklerrechnern trainiert, Experimente wurden nicht systematisch dokumentiert und die Verarbeitung größerer Datenmengen, insbesondere von Bilddaten, war nur eingeschränkt möglich. Zudem fehlte eine zentrale Infrastruktur für die Bereitstellung der trainierten Modelle, was deren produktiven Einsatz erheblich erschwerte. Die Datensammlung war zeitaufwändig, da sie viele manuelle Schritte über verschiedene Quellen hinweg erforderte.
Unser Ansatz
Unser Ziel war der Aufbau einer leistungsfähigen, skalierbaren Machine-Learning-Datenplattform auf Basis von Microsoft Azure und Databricks. Diese sollte automatisierte Prozesse, reproduzierbare Ergebnisse und eine nahtlose Integration in bestehende Systeme ermöglichen. Der Fokus lag auf einer ganzheitlichen Lösung, von der Anforderungsanalyse über das Architekturdesign bis hin zur technischen Umsetzung, mit klarer Ausrichtung auf den geschäftlichen Nutzen, die Effizienz und die Zukunftssicherheit.
Die Umsetzung
In einem viermonatigen Projekt wurden die folgenden Kernkomponenten realisiert:
1. Automatisierte Datenpipelines: Wiederkehrende Schritte zur Bereinigung, Transformation und Zusammenführung von Daten erfolgen nun vollautomatisch bei Dateneingang, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.
2. Zentrale ML-Plattform mit MLflow: Sämtliche Trainingsläufe, Parameter und Ergebnisse werden lückenlos dokumentiert und sind jederzeit reproduzierbar. Dies ist ein zentraler Baustein für Qualität und Vergleichbarkeit
3. Flexible Rechenressourcen: Dank der cloudbasierten Infrastruktur lassen sich Rechenleistung und Speicher dynamisch skalieren – je nach Bedarf. Die Ressourcen werden nach Nutzung automatisch freigegeben, was eine maximale Kostenkontrolle ermöglicht.
4. Modellbereitstellung als Service oder Container: Trainierte Modelle können automatisiert als Cloud-Endpunkte oder Docker-Container bereitgestellt werden, sowohl für den Online- als auch Offline-Einsatz, beispielsweise in Produktionsumgebungen ohne Internetzugang.
5. Use-Case-Trennung per Delta-Lake: Die strukturierte Organisation über Versionierungsschemata erlaubt paralleles Arbeiten an verschiedenen Anwendungsfällen ohne Datenkonflikte.
Der Mehrwert
Mit der neuen Plattform kann der Kunde Machine Learning nun schneller, verlässlicher und wirtschaftlicher einsetzen. Trainings, die früher lokal tagelang liefen oder gar nicht möglich waren, werden heute dank skalierter Preprocessing-Pipelines und dedizierten Cloud-GPU-Ressourcen in wenigen Minuten durchgeführt. Die vollständige Automatisierung der Datenaufbereitung spart Zeit und reduziert Fehlerquellen.
Die Ergebnisse sind messbar:
1. Deutlich kürzere Entwicklungszyklen
2. Reduzierter manueller Aufwand
3. Nachhaltige Kostenersparnis durch bedarfsgerechte Ressourcennutzung.
4. Höhere Modellqualität durch saubere Datenbasis und systematisches Experimentieren.
5. Schnellerer ROI durch einfache Integration der Modelle in bestehende Anwendungen.
Damit legt die Plattform die technologische Grundlage für den skalierbaren und geschäftsnahen Einsatz von KI; ein zentraler Schritt zur digitalen Transformation in der Logistik und industriellen Fertigung.
