Mahdi Esmailoghli

Mahdi Esmailoghli erforscht die automatisierte Erkennung und Erschließung relevanter Daten aus großen, unstrukturierten Datenbeständen (Data Lakes) — insbesondere die Herausforderung, aus Hunderten Millionen von Tabellen diejenigen zu identifizieren, die für konkrete Aufgaben tatsächlich brauchbar sind. Sein Fokus liegt auf Methoden zur Datenermittlung bei zeitlichen Abweichungen und Inkonsistenzen, um Unternehmen und Organisationen bei der Verwaltung und Nutzung ihrer Datenbestände zu unterstützen. Die Arbeiten adressieren ein zentrales Problem der modernen Dateninfrastruktur: Wie findet man in der Fülle das Richtige? Das ist relevant für alle Branchen, die mit großen internen oder öffentlichen Datenquellen arbeiten — von Finanzdienstleistungen über Logistik bis zur öffentlichen Verwaltung.

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• Datenermittlung bei zeitlichen Abweichungen

  Quelle ↗

  In den letzten zehn Jahren hat die Verbreitung von öffentlichen und unternehmensinternen Data Lakes intensive Forschungen im Bereich der Datenerkennung vorangetrieben, mit dem Ziel, die relevantesten Daten aus umfangreichen und komplexen Korpora zu identifizieren, um vielfältige Benutzeraufgaben zu unterstützen. Das Problem, aus einem großen See von Tabellen mit Hunderten von Millionen von Datensätzen eine Handvoll relevanter Daten für die jeweilige Aufgabe zu finden, gleicht der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Durch die Entwicklung innovativer Indexstrukturen, Ähnlichkeitsmaße und Abfrageinfrastrukturen wurden bedeutende Fortschritte erzielt. Darüber hinaus sind integrierte Systeme wie Delta Lake und Blend entstanden, um End-to-End-Workflows zur Datenermittlung zu optimieren. Trotz dieser Fortschritte wird ein entscheidender Aspekt weiterhin übersehen: die zeitliche Gültigkeit der ermittelten Daten. Die Relevanz ist zeitabhängig. Data Lakes enthalten häufig mehrere Versionen von Datensätzen, die im Laufe der Zeit angesammelt wurden, wobei frühere Versionen für die aktuelle Analyse möglicherweise nicht mehr gültig sind. Um die Reproduzierbarkeit einer nachgelagerten Analyse zu gewährleisten, benötigt man hingegen möglicherweise eine ganz bestimmte Version der Daten in einem begrenzten Zeitfenster. Bestehende Discovery-Methoden ignorieren diese zeitliche Dimension weitgehend, insbesondere wenn explizite Datums- oder Zeitmetadaten fehlen. Diese Forschungslücke macht Praktiker anfällig dafür, sich auf zeitlich und semantisch driftende Daten zu verlassen. Diese Kluft zwischen den aktuellen zeitunabhängigen Daten-Discovery-Lösungen und den realen, zeitlich reichhaltigen Data Lakes führt zu einer ineffektiven nachgelagerten Analyse der Daten. Dazu gehören unzuverlässiges Training von Machine-Learning-Modellen, falsche statistische Modelle des Universums und Entscheidungen, die auf semantisch veralteten Informationen basieren. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir vor, einen formalen Rahmen für zeitlich valide Datenerkennungssysteme zu entwickeln, um die folgende Forschungsfrage zu beantworten: Wie können Datenerkennungssysteme angesichts einer bestimmten nachgelagerten Aufgabe – wie beispielsweise der Reproduzierbarkeit, die präzise historische Datenversionen erfordert, oder dem Training von Modellen für maschinelles Lernen, das die neuesten validen Daten benötigt – die zeitliche Validität von Datensätzen effektiv berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die abgerufenen Daten sowohl semantisch relevant als auch zeitlich angemessen sind, insbesondere wenn explizite zeitliche Metadaten fehlen?

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