KKC_0314 | Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML

Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML vermittelt praxisnah, wie Sie Datenqualität, Data Contracts und stabile ML-Prozesse gezielt verbessern. Diese Schulung richtet den Blick konsequent auf den Teil von KI- und ML-Projekten, der in der Praxis oft den größten Einfluss auf Qualität, Kosten und Stabilität hat: die Daten.

Data-Centric AI von rein modellzentrierten Ansätzen abzugrenzen sowie Datenseitige Fehlerquellen in KI- und ML-Projekten strukturiert zu erkennen, stehen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.

• Data-Centric AI von rein modellzentrierten Ansätzen abgrenzen
• Datenseitige Fehlerquellen in KI- und ML-Projekten strukturiert erkennen
• Data Contracts als Grundlage stabiler Datenprodukte verstehen
• Qualitätskriterien, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen für Daten definieren
• Auswirkungen von Datenänderungen auf Modelle und Betrieb bewerten
• Maßnahmen zur nachhaltigen Verbesserung von Datenqualität ableiten

Das Angebot richtet sich an Data Scientists, Data Engineers, ML Engineers, Product Owner/innen und Fachverantwortliche, die Datenqualität als Erfolgsfaktor für KI- und ML-Projekte etablieren möchten.

Grundkenntnisse zu Datenanalyse, Datenpipelines oder Machine Learning sind sinnvoll. Erfahrung mit betrieblichen Datenquellen erleichtert die Anwendung.

Data-Centric AI verstehen

• Prinzipien datenzentrierter KI-Entwicklung
• Unterschiede zwischen modellzentrierter und datenzentrierter Optimierung
• Typische Fehlerursachen in ML-Datenpipelines
• Rolle von Data Engineering, ML und Governance

Datenqualität systematisch verbessern

• Qualitätsdimensionen für Trainings-, Validierungs- und Produktionsdaten
• Erkennung von Drift, Ausreißern, Duplikaten und Inkonsistenzen
• Priorisierung datenbezogener Fehler nach Business-Risiko
• Messbare Qualitätsmetriken für ML-Workflows

Label-Strategien und Ground Truth

• Label-Definitionen und Annotation-Guidelines
• Umgang mit Label-Noise und uneindeutigen Klassen
• Review-Prozesse für kritische Labels
• Abgleich zwischen Fachlogik und Modellverhalten

Data Contracts in der Praxis

• Aufbau von Datenverträgen für ML- und Analytics-Systeme
• Schema, Semantik, Qualitätsregeln und Ownership
• Versionierung, Breaking Changes und Änderungsprozesse
• Integration in Data-Pipelines und CI/CD-Prozesse

Feedback-Loops und Fehleranalyse

• Rückführung von Modellfehlern in Datenverbesserungen
• Monitoring von Datenqualität und Modellperformance
• Incident-Analyse bei datenseitigen ML-Problemen
• Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Data Engineering und ML-Team

Governance und Umsetzung

• Verantwortlichkeiten für Datenprodukte und ML-Datasets
• Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Audit-Fähigkeit
• Roadmap für Data-Centric AI im Unternehmen
• Praxisnahe Vorlagen für Data Contracts und Qualitätsregeln