Datenwrangling bezeichnet den Prozess des Auswählens, Bereinigens, Transformierens und Vorbereitens von Daten für die Analyse oder die Verwendung in KI-Modellen. Dieser Schritt ist entscheidend, da KI-Algorithmen auf hochwertige und gut strukturierte Daten angewiesen sind, um präzise Ergebnisse liefern zu können.
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass Rohdaten oft unvollständig, inkonsistent oder in einem unpassenden Format vorliegen. Durch das Datenwrangling werden diese Daten aufbereitet, um sie für die weitere Verarbeitung geeignet zu machen. Dazu gehören beispielsweise das Entfernen fehlender Werte, das Korrigieren von Inkonsistenzen sowie das Anpassen des Datenformats an die Anforderungen des jeweiligen KI-Modells.
Ein weiterer zentraler Aspekt des Datenwranglings ist die Selektion relevanter Daten. Nicht alle verfügbaren Daten sind für das jeweilige Anwendungszenario nützlich, weshalb es wichtig ist, den relevanten Datensatz zu identifizieren und zu isolieren. Dies hilft nicht nur, die Datenmenge zu reduzieren, sondern verbessert auch die Effizienz des KI-Modells.
Trotz seiner Bedeutung kann das Datenwrangling eine Herausforderung darstellen. Insbesondere bei großen Datensätzen oder komplexen Datenformaten erfordert es sorgfältige Aufmerksamkeit und spezialisierte Werkzeuge. Dennoch ist der Aufwand lohnenswert, da saubere und gut vorbereitete Daten die Grundlage für zuverlässige KI-Anwendungen bilden.