Die Vorteile von Feature Stores für Machine Learning

HelloFresh hat sich für den Einsatz von Tecton's Feature-Plattform entschieden, um sein maschinelles Lernen zu standardisieren und zu skalieren. Ein Feature Store ist ein wichtiger Bestandteil des Ansatzes, da er aktuelle Informationen bereitstellt, ohne dass diese aus Rohdatensystemen verarbeitet werden müssen. Ohne einen Feature Store müssen aktuelle Informationen aus Rohdatensystemen abgerufen und verarbeitet werden, was alles verlangsamt. Funktionen können abstrahiert werden, um einen konsistenteren Ansatz über verschiedene Systeme hinweg und eine einfachere gemeinsame Nutzung von hochwertigen Funktionen zwischen Teams zu ermöglichen. Ein Feature Store kann auch wichtige Governance-Informationen bereitstellen, wie z.B. welche Version von Features für eine bestimmte Vorhersage verwendet wurde. Dies ist für das Debugging von Modellen und auch für die Einhaltung von Vorschriften in einigen Branchen unerlässlich. Die Verwendung von Daten sollte für jedes Data-Science-Team oberste Priorität haben, insbesondere angesichts der zunehmenden Prüfung der Datenpraktiken von Unternehmen. Werkzeuge wie Tecton werden immer notwendiger, da Teams hochautomatisierte Inferenzsysteme aufbauen. Kunden möchten sicher sein, dass Unternehmen nur Daten verwenden, die ethisch und zu ihrem Nutzen gesammelt wurden. Ein Feature Store wie Tecton ist eine Möglichkeit für Unternehmen, Kunden und Regulatoren zu demonstrieren, dass maschinelles Lernen verantwortungsvoll eingesetzt wird, während gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessert wird. HelloFresh nutzt diesen Ansatz, um die Interaktion der Kunden mit dem Produkt zu verbessern und Daten sorgfältig zu sammeln, um die Kundenerfahrung zu modellieren. Wenn Unternehmen verantwortungsvoll mit Daten umgehen, können sie sich auf eine bessere Kundenbindung und eine höhere Kundenzufriedenheit freuen.