- Rolle von Data Warehouses für Machine Learning
- Anforderungen an Datenqualität
- Datenbereitstellung für Modelle
- Bereitstellung von Trainingsdaten
- Zusammenarbeit mit Data Science Workflows
- Automatisierte Datenbereitstellung
- Überwachung von Datenbereitstellung
- Optimierung für KI-Anwendungen
- Dokumentation der Datenarchitektur