DataSciencePlattformen

DataSciencePlattformen bezeichnet eine Klasse integrierter Softwareumgebungen, die den gesamten Lebenszyklus von Data-Science-Projekten unterstützen. Sie bündeln Funktionen für Datenaufnahme, -aufbereitung, Modellierung, Evaluierung, Deployment und Betrieb von KI- bzw. ML-Modellen in einer einheitlichen Infrastruktur.

Zu den typischen Funktionen gehören Datenaufnahme und -qualität, Datenvorverarbeitung, explorative Analysen, Modellierung und Evaluierung, Experiment-Tracking, Modellregistrierung, sowie CI/CD-Pipelines für ML-Modelle, Deployment in Test- und Produktionsumgebungen und Überwachung, Logging und Governance. Oft integrieren sie Notebooks oder visuelle Programmierwerkzeuge, Datenkataloge, Dashboards, API-Zugriffe und Schnittstellen zu Cloud- und Big-Data-Technologien. Durch zentrale Repositories für Code, Daten und Modelle wird Zusammenarbeit, Nachvollziehbarkeit und Compliance erleichtert.

Plattformen können als Cloud-SaaS, on-premises oder hybrid betrieben werden. Sie richten sich an verschiedene Nutzergruppen wie Data Scientists, Dateningenieure, Data Analysts und Fachbereiche. Einsatzszenarien umfassen schnelles Prototyping, iterative Modellverbesserung, skalierbare Bereitstellung in Produktion (MLOps) und Governance-Compliance in regulierten Branchen.

Zu den Vorteilen zählen beschleunigte Time-to-Insight, standardisierte Arbeitsweisen, Versionierung und Reproduzierbarkeit von Modellen sowie verbesserte Zusammenarbeit. Herausfordernd sind Kosten, Komplexität, Sicherheit, Datenschutz, Vendor-Lock-in sowie die Sicherstellung von Datenqualität und geeigneten Operating Models.

Beispiele für etablierte Anbieter sind Dataiku, Databricks, Google Vertex AI, Microsoft Azure ML und SAP Data Intelligence. Die Landschaft entwickelt sich durch offene Standards, API-First-Ansätze und die Integration von Data- und MLOps-Praktiken weiter.