In der heutigen Datenlandschaft stehen Unternehmen vor der Herausforderung, umfangreiche und vielfältige Datenquellen effektiv zu bewältigen und gleichzeitig den wachsenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit gerecht zu werden. Netflix, als Vorreiter im Bereich datengetriebener Entscheidungen, hat mit seiner Unified Data Architecture (UDA) einen innovativen Ansatz entwickelt, der es ermöglicht, Machine-Learning-Modelle einmal zu entwickeln und nahtlos über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg zu repräsentieren und anzuwenden. Dieses Konzept fördert eine höhere Effizienz, eine konsistente Datenbasis und optimiert die Skalierbarkeit von Modellen im gesamten Unternehmen. Die zentrale Idee hinter der UDA ist, dass Datenwissenschaftler und Entwickler ihre Machine-Learning-Modelle einmal definieren können und diese Modelle dann überall, egal ob in der Echtzeit-Personalisierung, im Monitoring oder in anderen Geschäftsbereichen, verwendet werden können. Dadurch wird vermieden, dass verschiedene Teams redundante Modelle erstellen oder unterschiedliche Versionen desselben Modells in Umlauf sind, was zu Inkonsistenzen führen könnte.
Die Architektur beruht auf einer zentralisierten Dateninfrastruktur, die verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt – von Benutzerinteraktionen über Streaming-Logs bis hin zu Geschäftskennzahlen. Diese homogenisierte Datenbasis ermöglicht es, Modelle auf einer einheitlichen Plattform zu trainieren, zu validieren und zu implementieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt von Netflix‘ UDA ist die Trennung der Modelldefinition und der Modelldarstellung. Das heißt, die reine Logik und die Parameter eines Modells werden unabhängig von der Art und Weise, wie das Modell in einer bestimmten Anwendung genutzt wird, gespeichert. Dies unterstützt nicht nur die Wiederverwendbarkeit, sondern erleichtert auch die Wartung und Aktualisierung der Modelle.
Technologisch stützt sich die Unified Data Architecture auf moderne Data Engineering- und Data Science-Techniken. Pipes zum automatisierten Extrahieren, Transformieren und Laden der Daten (ETL-Prozesse) gewährleisten, dass die Daten stets aktuell und in hoher Qualität vorliegen. Darüber hinaus kommen fortschrittliche Machine-Learning-Plattformen zum Einsatz, die transparentes Experimentieren, paralleles Training und effizientes Management von Modellen ermöglichen. Netflix investiert zudem intensiv in das Monitoring und die Qualitätskontrolle der Modelle. Da Modelle im Produktivbetrieb ständig mit neuen Daten konfrontiert werden, ist es essenziell, deren Leistung kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf neu zu trainieren oder anzupassen.
Die UDA sorgt hierfür mit integrierten Feedback-Schleifen, die automatisch Metriken erfassen und Probleme frühzeitig erkennen. Das Konzept „Model Once, Represent Everywhere“ ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern auch eine kulturelle Veränderung innerhalb von Netflix. Die engen Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Softwareentwicklern und Geschäftsbereichen fördert eine datengetriebene Unternehmenskultur, in der Entscheidungen auf verlässlichen Modellen basieren und flexibel skalierbar sind. Eine einheitliche Modellarchitektur hat darüber hinaus Auswirkungen auf die Effizienz der Entwicklung. Da Data Scientists Modelle standardisiert entwickeln, können sie sich mehr auf die Verbesserung der Algorithmen konzentrieren, während Entwickler die Modelle einfach in verschiedenen Produkten implementieren können.
Dies beschleunigt die Time-to-Market neuer Features und Innovationen erheblich. Netflix setzt durch die UDA einen neuen Standard in der Art und Weise, wie große datengetriebene Unternehmen ihre Daten und Modelle verwalten. Der Ansatz adressiert zentrale Herausforderungen wie Daten-Silos, Modell-Duplikationen und inkonsistente Dateninterpretationen, die in herkömmlichen Architekturen häufig zu finden sind. Die damit verbundene höhere Transparenz und bessere Nachvollziehbarkeit von Modellen unterstützt zudem Compliance-Anforderungen und sorgt für eine vertrauenswürdige Grundlage bei der Nutzung künstlicher Intelligenz. Unternehmen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, können aus dem Netflix-Ansatz wertvolle Erkenntnisse ziehen.
