Der DataRobot AI-Katalog ermöglicht die Modellentwicklung mit SQL-Datenextraktion.

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten mit dem KI-Katalog von DataRobot voll aus! In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie JDBC eine nahtlose SQL-Datenextraktion ermöglicht. Lernen Sie, SQL-Anweisungen in DataRobot zu beherrschen, um die Erstellung von KI-Modellen und prädiktive Analysen voranzutreiben. Diese umfassende Anleitung demonstriert die Einfachheit und die robusten Funktionen, die DataRobot für die KI-Entwicklung bietet.

Wichtige Punkte

Die Verwendung von JDBC für die SQL-Datenextraktion optimiert das Laden von Daten in DataRobot.

SQL-Anweisungen unterstützen die Modellerstellung und Vorhersagen innerhalb der DataRobot-Umgebung.

Der DataRobot AI-Katalog ermöglicht dynamische Daten-Snapshots und die Verwendung von SQL-Abfragen.

DataRobot ist ein leistungsstarkes Tool zur KI-Erstellung, das mehrere Methoden für den Zugriff auf Daten bietet.

DataRobot und SQL-Integration verstehen

Was ist DataRobot?

DataRobot ist eine KI-Plattform, die Unternehmen bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen unterstützt. Sie bietet automatisierte Machine-Learning-Funktionen (AutoML), mit denen Benutzer ohne umfangreiche Programmierkenntnisse Vorhersagemodelle entwickeln können. Mit DataRobot können Unternehmen den gesamten KI-Lebenszyklus optimieren – von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung. Die Plattform unterstützt verschiedene Datenverbindungsmethoden, um Data-Science-Workflows zu vereinfachen.

Die Rolle von SQL und JDBC bei der Datenextraktion

Structured Query Language (SQL) ist eine grundlegende Sprache für die Verwaltung und den Abruf von Daten aus relationalen Datenbanken. DataRobot nutzt SQL über Java Database Connectivity (JDBC) und ermöglicht so Verbindungen zu verschiedenen Datenbanken und die Datenextraktion über SQL-Abfragen. JDBC dient als Brücke und übersetzt SQL-Anfragen in Befehle, die das Datenbanksystem versteht. Diese leistungsstarke Integration ermöglicht DataRobot den Zugriff auf und die Verarbeitung von unternehmensweiten Daten.

Der Referent bezieht sich auf DataRobot Version 9.0, deren APIs optimiert wurden. Die Code-Beispiele in diesem Leitfaden spiegeln diese aktualisierte Version wider.

Vorteile der Verwendung von SQL mit DataRobot

Die Integration von SQL in DataRobot bietet mehrere wichtige Vorteile:

• Präzise Datenauswahl: Mit SQL-Abfragen können Benutzer genau die Daten auswählen, die für das Modelltraining erforderlich sind, wodurch die Genauigkeit und Effizienz des Modells verbessert wird.
• Datentransformation: SQL erleichtert die Bereinigung, Aggregation und Transformation von Daten, bevor diese in DataRobot importiert werden.
• Dynamische Datenaktualisierungen: JDBC ermöglicht es DataRobot, Live-Verbindungen zu Datenbanken aufrechtzuerhalten, sodass sich Modelle anhand der neuesten Informationen an veränderte Datenmuster anpassen können.
• Verbesserte Datenverwaltung: Die SQL-basierte Extraktion stellt sicher, dass der Datenzugriff den festgelegten Sicherheits- und Verwaltungsrichtlinien entspricht.

Durch die Nutzung von SQL können Datenwissenschaftler ihre vorhandenen Fähigkeiten effektiv einsetzen, um Daten für die Entwicklung von KI-Modellen innerhalb von DataRobot zu extrahieren und aufzubereiten.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Extrahieren von SQL-Daten in DataRobot

Verbindung zu einer Datenbank herstellen

Der erste Schritt besteht darin, eine Verbindung zwischen DataRobot und Ihrer Zieldatenbank herzustellen.

1. Auf den KI-Katalog zugreifen: Navigieren Sie innerhalb der DataRobot-Oberfläche zum KI-Katalog.

   

2. Neue Datenverbindung hinzufügen: Wählen Sie die Option zum Hinzufügen einer neuen Datenquelle. Der Referent verwendet als Beispiele bestehende Verbindungen zu einer SAP Hana-Datenbank und Snowflake.

3. Konfigurieren Sie die Verbindung: Geben Sie die erforderlichen Verbindungsdetails ein, darunter Datenbanktyp, Serveradresse, Port, Benutzername und Passwort.

4. Testen Sie die Verbindung: Überprüfen Sie die Verbindung, um sicherzustellen, dass DataRobot erfolgreich mit der Datenbank kommunizieren kann.

Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit der Datenextraktion fortfahren.

Verwenden von SQL-Abfragen für die Datenextraktion

Wenn eine Datenbankverbindung besteht, können Sie SQL-Abfragen verwenden, um die zu extrahierenden Daten anzugeben.

1. Wählen Sie die Datenverbindung aus. Wählen Sie Ihre bestehende Verbindung aus, woraufhin sich ein Popup-Fenster „Datenverbindung“ öffnet.
2. Wählen Sie die Option „SQL-Abfrage“

   : Entscheiden Sie sich für die Verwendung einer SQL-Abfrage zur Datenextraktion.

3. Schreiben Sie Ihre SQL-Abfrage: Geben Sie Ihre Abfrage in den bereitgestellten Editor ein und wählen Sie die für Ihr KI-Projekt relevanten Spalten und Zeilen aus. Sie können auch grundlegende Operationen wie die ORDER BY-Anweisung ausführen.
4. Führen Sie die Abfrage aus: Führen Sie die SQL-Abfrage aus, um zu überprüfen, ob sie die richtigen Daten abruft. DataRobot validiert die Abfrage und zeigt eine Vorschau der Ergebnisse an, wie anhand einer Beispiel-SELECT-Anweisung demonstriert.

Beispiele für SQL-Anweisungen sind:

• Auswahl nur der Basisspalten
• Verwenden von ORDER BY, um Daten aus einer Tabelle zufällig zu entnehmen

Wichtige Hinweise: Stellen Sie sicher, dass Ihre Abfrage kein OUTER JOIN verwendet.

| Tipp| Beschreibung|| :--------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- || **Vermeiden Sie OUTER JOINs**| Derzeit unterstützt der AI-Katalog von DataRobot keine SQL-Abfragen mit OUTER JOINs. Verwenden Sie für eine optimale Datenextraktion standardmäßige JOIN-Operationen. || **Überprüfen Sie Ihre SQL-Abfrage**| Stellen Sie sicher, dass Ihre SQL-Abfrage syntaktisch korrekt ist und die erwarteten Ergebnisse liefert. Überprüfen Sie Spaltennamen, Tabellennamen und alle Filterbedingungen sorgfältig.|| **Machen Sie sich mit der Datenquelle vertraut**| Machen Sie sich mit der Struktur der zugrunde liegenden Datenbanktabellen und den Beziehungen zwischen ihnen vertraut. Dies hilft Ihnen dabei, effiziente und genaue SQL-Abfragen zu schreiben. || **Erstellen Sie dynamische Abfragen**| Sie können dynamische SQL-Abfragen erstellen, die sich an veränderte Datenbedingungen anpassen, sodass Ihre KI-Modelle besser auf reale Szenarien reagieren können.|| **Berücksichtigen Sie das Datenvolumen**| Achten Sie auf die Menge der Daten, die Sie extrahieren. Große Datensätze können länger dauern und die Leistung von DataRobot beeinträchtigen. Optimieren Sie Ihre SQL-Abfragen, um nur die erforderlichen Daten abzurufen. || **Stellen Sie sicher, dass die Anmeldedaten geladen sind** |Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Anmeldedaten für die Verbindung mit der Datenbank im Datenspeicher zur Hand haben, um die Nutzung zu vereinfachen.|

Importieren und Vorbereiten von Daten in DataRobot

Nachdem Sie Ihre SQL-Abfrage validiert haben, importieren Sie die extrahierten Daten in DataRobot.

1. Registrieren Sie die Daten: Registrieren Sie Ihre SQL-Abfrage und Anmeldedaten für die Verwendung und stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Option ausgewählt haben.

   

2. Geben Sie eine Zusammenfassung des Datensatzes an. Dies hilft den Benutzern, den Inhalt und den Zweck des Datensatzes zu verstehen.

3. Erstellen Sie ein Projekt: Starten Sie mit Ihren SQL-Daten in DataRobot ein neues Projekt.

4. Projektziele festlegen: Wählen Sie Ihre Zielvariable (die Variable, die Sie vorhersagen möchten). DataRobot analysiert die Daten automatisch und empfiehlt geeignete Modellierungsstrategien.

5. Autopilot ausführen: Starten Sie die Autopilot-Funktion von DataRobot. Dieser automatisierte Prozess erstellt und bewertet zahlreiche Machine-Learning-Modelle, um die besten für Ihren Datensatz zu ermitteln.

6. Das beste Modell bereitstellen: DataRobot verarbeitet die Daten und ordnet die Modelle in einer Rangliste, wobei die beste Auswahl als „Zur Bereitstellung empfohlen“ gekennzeichnet ist. Klicken Sie auf den Titel, stellen Sie das Modell bereit und testen Sie es mit Ihren Daten.

DataRobot optimiert die Datenextraktion, indem es die Arbeit über den AI-Katalog ermöglicht, der direkt auf die zugrunde liegende Datenquelle zugreift.

Erweiterte SQL-Nutzung für Echtzeitvorhersagen in DataRobot

Echtzeitvorhersagen mit dynamischen Daten ermöglichen

Über das Batch-Modelltraining hinaus ermöglicht die SQL-Integration Echtzeitvorhersagen in DataRobot. Durch die Konfiguration einer Live-JDBC-Verbindung können Modelle direkt auf die aktuellsten Informationen aus der Datenbank zugreifen, sodass Vorhersagen stets auf aktuellen Daten basieren. Der Prozess umfasst:

• Laden von Daten über eine SQL-JDBC-Abfrage.
• Modelle können auf der Grundlage dieser Daten Bewertungen erstellen.
• Bereitstellung präziser KI-gestützter Implementierungen.

Informationen zu den Preisen von DataRobot

Übersicht über die Preise von DataRobot

DataRobot bietet verschiedene Preispläne, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen und Nutzungsumfänge zugeschnitten sind. Die Preise hängen in der Regel von Faktoren wie der Anzahl der Benutzer, dem Umfang der Bereitstellung und dem erforderlichen Support- und Servicelevel ab. Für genaue und aktuelle Preisinformationen, die je nach den spezifischen Kundenanforderungen variieren können, wenden Sie sich bitte direkt über die Website an DataRobot, um zu erfahren, ob die Plattform für Sie geeignet ist.

DataRobot und SQL-Datenextraktion: Vor- und Nachteile

Vorteile

Die SQL-Datenextraktion stärkt die Datenverwaltung und -sicherheit.

JDBC-Konnektivität unterstützt Echtzeit-Prognosen mit dynamischen Datenaktualisierungen.

SQL vereinfacht die Datenauswahl und -transformation.

Automatisiertes maschinelles Lernen beschleunigt die Modellentwicklung.

Nachteile

OUTER JOIN-Anweisungen sind nicht mit dem DataRobot AI-Katalog kompatibel.

Die Verwaltung von Anmeldedaten kann komplex sein.

Die Preisstruktur kann für einige Benutzer eine Herausforderung darstellen.

Die Plattform kann eine steile Lernkurve haben.

Wichtigste Funktionen von DataRobot

Funktionen von DataRobot

DataRobot ist eine umfassende Plattform mit mehreren herausragenden Funktionen.

• Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
• DataRobot-KI-Katalog
• JDBC-Konnektivität für die SQL-Datenextraktion
• Modellbereitstellung und -überwachung
• Tools für Zusammenarbeit und Governance

Praxisnahe Anwendungsfälle für die SQL-Integration von DataRobot

Anwendungsbeispiele

Hier sind einige Anwendungsbeispiele aus der Praxis, die die Leistungsfähigkeit der SQL-Integration von DataRobot demonstrieren:

• Vorausschauende Wartung: Extrahieren Sie Sensordaten aus Datenbanken industrieller Anlagen mithilfe von SQL. DataRobot-Modelle können dann den Wartungsbedarf vorhersagen, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die betriebliche Effizienz gesteigert werden.
• Betrugserkennung: SQL-Abfragen extrahieren Transaktionsdaten aus Finanzdatenbanken, sodass DataRobot betrügerische Aktivitäten in Echtzeit identifizieren und finanzielle Verluste verhindern kann.
• Personalisiertes Marketing: Durch die SQL-basierte Extraktion aus Kundendatenbanken kann DataRobot Marketingkampagnen individuell anpassen und so die Kundenbindung und Konversionsraten verbessern.
• Risikobewertung: Im Finanzdienstleistungsbereich extrahiert SQL Kredit- und Marktdaten, sodass DataRobot genaue Kreditrisikobewertungen durchführen kann.
• Optimierung der Lieferkette: Durch die Extraktion von Daten aus Lieferketten-Datenbanken kann DataRobot die Logistik optimieren, Bestände verwalten und potenzielle Störungen prognostizieren.

Diese Beispiele veranschaulichen, wie DataRobot in Kombination mit SQL branchenübergreifend eingesetzt werden kann, um die Entscheidungsfindung und die operative Leistung zu verbessern.

FAQ

Mit welchen Arten von Datenbanken kann DataRobot über JDBC verbunden werden?

DataRobot unterstützt über JDBC eine Vielzahl von Datenbanken, darunter MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, SAP Hana und Snowflake.

Kann ich mit der SQL-Integration von DataRobot gespeicherte Prozeduren verwenden?

Ja, Sie können gespeicherte Prozeduren in SQL-Abfragen integrieren, die in DataRobot zur Datenbearbeitung und -abfrage ausgeführt werden.

Welche Einschränkungen gibt es bei der Verwendung von SQL mit DataRobot?

Derzeit unterstützt DataRobot keine OUTER JOIN-Operationen in SQL-Abfragen. Darüber hinaus kann das Extrahieren sehr großer Datensätze über SQL die Leistung beeinträchtigen, sodass eine Optimierung der Abfrage erforderlich ist.

Wie kann ich die Datensicherheit bei der Verbindung zu Datenbanken mit DataRobot gewährleisten?

DataRobot unterstützt verschlüsselte Verbindungen (SSL) und eine sichere Verwaltung von Anmeldedaten, um sicherzustellen, dass der Datenzugriff den Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften entspricht.

Verwandte Fragen

Was sind die wichtigsten Vorteile von automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML)?

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) bietet mehrere wesentliche Vorteile, die die KI-Entwicklung beschleunigen: Gesteigerte Effizienz: AutoML automatisiert manuelle Aufgaben wie Feature Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. Demokratisierte KI: Es macht KI für Benutzer mit begrenzten Programmierkenntnissen zugänglicher und ermöglicht es Business-Analysten, Modelle zu generieren. Schnellere Amortisation: AutoML beschleunigt den Modellentwicklungszyklus und ermöglicht schnelle Iterationen und Bereitstellungen – ein entscheidender Faktor für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils. Verbesserte Modellleistung: Durch die Automatisierung der Hyperparameter-Optimierung und des Ensembling erzielt AutoML oft bessere Ergebnisse als manuell optimierte Modelle. Es bewertet und kombiniert verschiedene Modelle, um die optimale Konfiguration für einen bestimmten Datensatz zu finden. Skalierbarkeit: AutoML hilft Unternehmen dabei, ihre KI-Initiativen effizient zu skalieren, sodass Datenwissenschaftler ein höheres Volumen an Projekten und Modellen bearbeiten können, was besonders für Unternehmen mit vielfältigen Datenquellen und komplexen Analyseanforderungen nützlich ist.