Datenworkflows für Data Science mit Azure Open Datasets beschleunigen

Von Mirko Peters · 2026-08-27

Willkommen zurück beim Podcast-Begleitblog! Als Data Scientists und Analytics Engineers verbringen wir einen enormen Teil unserer wertvollen Zeit damit, Daten zu finden, zu bereinigen und zu formatieren, bevor wir überhaupt die erste Zeile Algorithmuscode schreiben …

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Willkommen zurück beim Podcast-Begleitblog! Als Data Scientists und Analytics Engineers verbringen wir einen enormen Teil unserer wertvollen Zeit damit, Daten zu finden, zu bereinigen und zu formatieren, bevor wir überhaupt die erste Zeile Algorithmuscode schreiben. Was wäre, wenn Sie die mühsame Datenaufbereitung vollständig überspringen und direkt mit dem Aufbau wertvoller Machine-Learning-Modelle beginnen könnten? In diesem ausführlichen Beitrag erweitern wir unsere aktuelle Podcastfolge und zeigen, wie die Nutzung vorkuratierter öffentlicher Datensätze im Microsoft-Cloud-Ökosystem Ihre Data-Science-Workflows deutlich beschleunigen kann. Eine umfassende Audio-Einführung in diese Technologie finden Sie in unserer empfohlenen Podcastfolge Azure Open Datasets - Simply Explained.

Übersicht über Azure Open Datasets

Azure Open Datasets sind kuratierte öffentliche Datensätze, die nativ in Microsoft Azure verfügbar sind. Sie sollen Machine-Learning-Lösungen verbessern, indem sie szenariospezifische Merkmale bereitstellen, die genauere Modelle ermöglichen. Der Dienst vereinfacht den Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten, sodass Sie sich auf die Analyse statt auf die Datenaufbereitung konzentrieren können.

Wichtige Funktionen

Zugänglichkeit

Eine der herausragenden Eigenschaften von Azure Open Datasets ist die einfache Zugänglichkeit. Sie können auf diese Datensätze zugreifen – über verschiedene Plattformen wie Python, Power BI und Azure Machine Learning. Dadurch lassen sich Daten mit minimalem Aufwand in Ihre Projekte integrieren. Sie können Datensätze schnell abrufen, ohne sich um komplexe Datenpipelines oder aufwendige Bereinigungsprozesse kümmern zu müssen.

Tipp: Um loszulegen, sehen Sie sich den Katalog von Azure Open Datasets an. Er bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Sie Datensätze durchsuchen und auswählen können, die zu Ihrem Projekt passen.

Vielfalt an Datensätzen

Azure Open Datasets bietet eine breite Auswahl an Datensätzen zu realen Themen. Sie finden Daten zu Wetter, gesetzlichen Feiertagen, Demografie, Verkehr, Gesundheitswesen und vielem mehr. So können Sie Ihre eigenen Daten mit wertvollem externem Kontext anreichern. Beispielsweise können Sie auf NOAA-Wetterbeobachtungen oder US-Zensusdaten zugreifen, um Ihre Analysen zu erweitern.

Die Bedeutung kuratierter Datensätze in der Data Science kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie tragen zur Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit Ihrer Experimente bei. So geschieht das:

Wenn Sie kuratierte öffentliche Datensätze verwenden, können Sie Quellen dokumentieren und stabile Zugriffsmuster etablieren. Das erhöht die Reproduzierbarkeit Ihrer Ergebnisse. Ein Data-Science-Team könnte beispielsweise einen Monat offener Daten mit Prüfsummen zur Sicherstellung der Datenintegrität in einem internen Speicher sichern.

Arten von Datensätzen

Azure Open Datasets bietet eine große Auswahl an Datensätzen, die Sie für verschiedene Data-Science-Projekte nutzen können. Diese Datensätze lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen: öffentliche Datensätze und domänenspezifische Datensätze.

Öffentliche Datensätze

Öffentliche Datensätze sind frei verfügbar und decken eine Vielzahl von Themen ab. Sie eignen sich hervorragend für Analysen und Modelltraining. Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele:

Mit diesen öffentlichen Datensätzen können Sie reale Szenarien untersuchen und Ihre analytischen Fähigkeiten ausbauen. Sie lassen sich nutzen, um Erkenntnisse in verschiedensten Bereichen zu gewinnen, von der öffentlichen Sicherheit bis zum Gesundheitswesen.

Domänenspezifische Datensätze

Domänenspezifische Datensätze richten sich an bestimmte Branchen und liefern gezielte Daten für spezialisierte Analysen. Zwei besonders wichtige Bereiche sind das Gesundheitswesen und der Verkehr.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen helfen Datensätze dabei, Trends zu analysieren, Behandlungsergebnisse zu verbessern und Forschung zu unterstützen. Der weiter oben erwähnte Diabetes-Datensatz eignet sich beispielsweise hervorragend für das Training von Modellen, die gesundheitsbezogene Ergebnisse vorhersagen. Außerdem finden Sie Datensätze zu Statistiken der öffentlichen Gesundheit, die politische Entscheidungen und Strategien im Gesundheitswesen unterstützen können.

Verkehr

Verkehrsdatensätze liefern Erkenntnisse über Mobilitätsmuster und die Stadtplanung. Die Datensätze der NYC Taxi & Limousine Commission, darunter Fahrtenaufzeichnungen für gelbe und grüne Taxis, bieten detaillierte Informationen zur Taxinutzung in New York City. Sie enthalten Fahrtdetails wie Datum, Standorte, Distanzen, Fahrpreise und Anzahl der Fahrgäste. Mit diesen Daten können Sie Verkehrstrends analysieren und die städtische Infrastruktur verbessern.

Wenn Sie diese domänenspezifischen Datensätze nutzen, können Sie Ihre Analyse auf die Anforderungen bestimmter Branchen zuschneiden. Dadurch gewinnen Ihre Ergebnisse an Relevanz und Wirkung.

Azure in Data-Science-Workflows integrieren

Die Integration von Azure Open Datasets in Ihre Data-Science-Workflows kann Ihre Projekte deutlich voranbringen. Sie können Datensätze einfach abrufen und in Ihren Analysen effektiv nutzen. So gehen Sie dabei vor.

Techniken zur Datenaufnahme

Um Azure Open Datasets zu nutzen, sollten Sie zunächst die Techniken zur Datenaufnahme verstehen. Diese Techniken ermöglichen es, Daten für die Analyse in Ihre Umgebung zu importieren. Hier sind einige gängige Methoden:

• Direkter Zugriff: Sie können Datensätze über APIs direkt aus Azure abrufen. So lassen sich Daten nahtlos in Ihre Anwendungen übernehmen.
• Azure Storage: Sie können Datensätze in Azure Blob Storage speichern. Diese Option bietet eine skalierbare Lösung für die Verwaltung großer Datensätze.
• Data Factory: Mit Azure Data Factory erstellen Sie Datenpipelines. Sie können die Übertragung und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen in Ihre Azure-Umgebung automatisieren.

Diese Techniken sorgen für einen reibungslosen Zugriff auf Datensätze und machen Ihren Workflow effizienter.

Werkzeuge für die Integration

Mehrere Werkzeuge erleichtern die Integration von Azure Open Datasets in Ihre Data-Science-Projekte. Zwei der leistungsstärksten sind Azure Machine Learning und Power BI.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ist eine umfassende Plattform zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Sie können Azure Open Datasets problemlos in Ihre Machine-Learning-Workflows integrieren. So funktioniert es:

1. Dataset-Registrierung: Registrieren Sie Ihre Datensätze in Azure Machine Learning. So können Sie Ihre Datensätze effektiv verwalten und versionieren.
2. Experimente: Nutzen Sie die Datensätze für Experimente. Sie können Ihre Modelle mit qualitativ hochwertigen Daten trainieren und so Genauigkeit und Leistung verbessern.
3. Bereitstellung: Sobald Ihr Modell fertig ist, stellen Sie es als Webdienst bereit. Auf diese Weise können Sie mit Azure Open Datasets Vorhersagen in Echtzeit treffen.

Mit Azure Machine Learning optimieren Sie Ihre Machine-Learning-Prozesse und erweitern die Leistungsfähigkeit Ihrer Modelle.

Power BI

Power BI ist ein weiteres leistungsstarkes Werkzeug für die Integration von Azure Open Datasets. Damit lassen sich Daten anschaulich darstellen und effektiv analysieren. So nutzen Sie Power BI mit Azure Open Datasets:

• Datenimport: Importieren Sie Datensätze direkt aus Azure in Power BI. Mit dieser Funktion erstellen Sie interaktive Berichte und Dashboards schnell.
• Datentransformation: Verwenden Sie Power Query, um Ihre Datensätze zu transformieren. Sie können Ihre Daten bereinigen und strukturieren, sodass sie Ihren Analyseanforderungen entsprechen.
• Visualisierung: Erstellen Sie aussagekräftige Visualisierungen, um Ihre Ergebnisse darzustellen. Die Funktionen von Power BI helfen Ihnen, Erkenntnisse gegenüber Stakeholdern wirkungsvoll zu vermitteln.

Die Kombination von Power BI und Azure Open Datasets verbessert Ihre Fähigkeit, Daten zu analysieren und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu teilen.

Praktische Anwendungsbeispiele

Azure Open Datasets bieten zahlreiche praktische Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Branchen. Organisationen nutzen diese Datensätze, um konkrete geschäftliche und wissenschaftliche Probleme zu lösen. Die folgenden Fallbeispiele zeigen, welche Wirkung sie erzielen können:

Fallbeispiele

• Effizienz in der öffentlichen Verwaltung: Regierungen nutzen offene Daten, um die KI-Repräsentation zu verbessern. Dadurch reagieren öffentliche Dienste besser und arbeiten effizienter. Durch die Analyse von Datensätzen erkennen sie Trends und können Ressourcen gezielter einsetzen.
• Erkenntnisse im Gesundheitswesen: Eine Gesundheitsorganisation nutzte den Diabetes-Datensatz, um ein Vorhersagemodell für Patientenergebnisse zu entwickeln. Das Modell unterstützte Ärztinnen und Ärzte dabei, fundierte Entscheidungen über Behandlungspläne zu treffen, und verbesserte so letztlich die Patientenversorgung.
• Stadtplanung: Stadtplaner analysierten Verkehrsdatensätze, um Verkehrsmuster zu verstehen. Diese Analyse ermöglichte es ihnen, öffentliche Verkehrsrouten zu optimieren und Staus in städtischen Gebieten zu reduzieren.

Diese Beispiele zeigen, wie Azure Open Datasets Innovationen vorantreiben und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen verbessern können.

Verbesserung des maschinellen Lernens

Azure Open Datasets verbessern maschinelle Lernlösungen erheblich. Sie können diese Datensätze sowohl für das Training und Testen Ihrer Modelle als auch für das Feature Engineering verwenden.

Training und Testen

Beim Trainieren Ihrer Modelle sind qualitativ hochwertige Daten entscheidend. Azure Open Datasets stellen bereinigte und kuratierte Datensätze bereit, mit denen Sie robuste Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Beispielsweise können Sie die MNIST-Datenbank handgeschriebener Ziffern verwenden, um ein Modell für Bilderkennungsaufgaben zu trainieren. Dieser Datensatz enthält Tausende beschriftete Beispiele und eignet sich daher ideal für überwachtes Lernen.

Auch das Testen Ihrer Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen verbessert deren Leistung. Wenn Sie Ihre Modelle anhand verschiedener Datensätze bewerten, stellen Sie sicher, dass sie auch auf neue Daten gut verallgemeinern. Dieser Prozess hilft Ihnen, mögliche Schwachstellen zu erkennen und Ihre Modelle entsprechend zu verfeinern.

Feature Engineering

Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Prozess des maschinellen Lernens. Dabei werden Variablen ausgewählt und transformiert, um die Modellleistung zu verbessern. Azure Open Datasets bieten eine Fülle von Informationen, mit denen Sie Ihre Features anreichern können. Beispielsweise können Sie Wetterdaten mit Verkaufsdaten kombinieren, um zu analysieren, wie sich Wetterbedingungen auf die Leistung im Einzelhandel auswirken. Diese Kombination ermöglicht aussagekräftigere Features und dadurch bessere Vorhersagen.

Tipp: Untersuchen Sie stets die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen. So entdecken Sie möglicherweise wertvolle Erkenntnisse, die Ihre Analyse und die Genauigkeit Ihrer Modelle verbessern.

Wenn Sie Azure Open Datasets in Ihre Workflows für maschinelles Lernen integrieren, können Sie Prozesse straffen und bessere Ergebnisse erzielen. Die Kombination aus qualitativ hochwertigen Daten und leistungsstarken Werkzeugen wie Azure Machine Learning befähigt Sie, wirksame datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

Vorteile von Azure Open Datasets

Kosteneffizienz

Die Nutzung von Azure Open Datasets kann Ihre datenbezogenen Kosten erheblich senken. Der Zugriff auf diese Datensätze ist kostenlos. Sie sparen so die Ausgaben für den Kauf von Daten bei Drittanbietern. Kosten entstehen nur, wenn Sie Azure-Rechenressourcen für die Verarbeitung nutzen. Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, hochwertige Daten zu nutzen, ohne eigene Datenpipelines pflegen zu müssen.

Zudem müssen Sie dank der kuratierten Beschaffenheit dieser Datensätze weniger Zeit für die Bereinigung und Vorbereitung von Daten aufwenden. Sie können Ihre Ressourcen stattdessen auf Analyse und Modellentwicklung konzentrieren. Dadurch setzen Sie Ihr Budget und Ihre Zeit effizienter ein.

Zeitersparnis

Zeit ist in der Data Science eine kostbare Ressource. Azure Open Datasets helfen Ihnen auf mehrere Arten, Zeit zu sparen:

• Kuratierte Datensätze reduzieren Unklarheiten und beschleunigen das Baselining.
• Dokumentierte Datensätze erleichtern eine schnellere Auswertung und minimieren Fehlinterpretationen.
• Direkter Zugriff auf in Azure gehostete Speicher steigert die Verarbeitungseffizienz.
• Die Integration mit den Analyse- und ML-Diensten von Azure vereinfacht Aufnahme- und Verarbeitungsworkflows.

Mit diesen Datensätzen greifen Sie schnell auf verlässliche Daten zu und können sich darauf konzentrieren, Erkenntnisse zu gewinnen, statt Stunden mit der Datenaufbereitung zu verbringen. Diese Effizienz kann zu einem schnelleren Projektabschluss und zu schnelleren Entscheidungen führen.

Verbesserte Datenqualität

Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiche Data-Science-Projekte. Azure Open Datasets stellen hochwertige, kuratierte Daten bereit, denen Sie vertrauen können. Diese Datensätze durchlaufen strenge Validierungsprozesse, die sicherstellen, dass sie hohe Standards erfüllen. Wenn Sie Azure Open Datasets nutzen, profitieren Sie von:

• Zuverlässigkeit: Sie können über alle Ihre Experimente hinweg konsistent auf hochwertige Daten zurückgreifen.
• Reproduzierbarkeit: Dokumentierte Datensätze unterstützen die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft (Data Lineage), sodass Sie Ergebnisse bis zu ihren Quellen zurückverfolgen können.
• Compliance: Kuratierte Datensätze gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, was in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen unverzichtbar ist.
• Reduzierung von Unklarheiten: Standardisierte Daten minimieren Verwirrung bei der Interpretation und führen zu klareren Ergebnissen.

Indem Sie auf Azure Open Datasets setzen, steigern Sie die Gesamtqualität Ihrer Analysen und Modelle. Diese Verbesserung kann zu präziseren Prognosen und besseren Entscheidungen führen.

Azure Open Datasets bieten erhebliche Vorteile für Ihre Data-Science-Projekte. Sie erhalten Zugriff auf hochwertige, kuratierte Datensätze, die Ihnen Zeit sparen und Ihre Analyse verbessern. Diese Datensätze folgen aktuellen Trends bei offenen Daten und der Demokratisierung von Daten, indem sie Zugänglichkeit betonen und Zusammenarbeit fördern. Indem Sie Azure Open Datasets nutzen, können Sie Ihre Arbeit bereichern und Entscheidungen verbessern. Entdecken Sie diese Datensätze noch heute und überlegen Sie, wie sie Ihre Projekte auf ein neues Niveau heben können.

Tipp: Beginnen Sie damit, Azure Open Datasets in Ihre Workflows einzubinden, um das volle Potenzial Ihrer Data-Science-Initiativen auszuschöpfen!

Häufige Fragen

Was sind Azure Open Datasets?

Azure Open Datasets sind kuratierte öffentliche Datensätze, die auf Microsoft Azure gehostet werden. Sie stellen hochwertige Daten für maschinelles Lernen, Analysen und Forschung bereit, sodass Sie sich auf Erkenntnisse statt auf die Datenaufbereitung konzentrieren können.

Wie greife ich auf Azure Open Datasets zu?

Sie können über verschiedene Plattformen auf Azure Open Datasets zugreifen, darunter Python, Power BI und Azure Machine Learning. Durchsuchen Sie einfach den Katalog von Azure Open Datasets, um Datensätze zu finden, die zu Ihren Anforderungen passen.

Sind Azure Open Datasets kostenlos nutzbar?

Ja, der Zugriff auf Azure Open Datasets ist kostenlos. Kosten entstehen nur, wenn Sie Azure-Rechenressourcen für die Verarbeitung der Daten nutzen. Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, hochwertige Daten ohne zusätzliche Kosten zu nutzen.

Kann ich Azure Open Datasets für kommerzielle Zwecke verwenden?

Ja, Sie können Azure Open Datasets für kommerzielle Zwecke nutzen. Prüfen Sie jedoch stets die jeweiligen Lizenzbedingungen jedes Datensatzes, um die Einhaltung der Nutzungsrichtlinien sicherzustellen.

Welche Arten von Datensätzen sind verfügbar?

Azure Open Datasets decken ein breites Themenspektrum ab, darunter Wetter, Gesundheitswesen, Verkehr und Demografie. Diese Vielfalt ermöglicht es Ihnen, Ihre Analysen mit unterschiedlichen Datenquellen anzureichern.

Wie verbessern Azure Open Datasets die Datenqualität?

Azure Open Datasets durchlaufen strenge Validierungsprozesse und gewährleisten so hochwertige, verlässliche Daten. Diese Kuratierung erhöht die Genauigkeit Ihrer Analysen und Modelle und führt zu besseren Entscheidungen.

Kann ich Azure Open Datasets mit meinen eigenen Daten kombinieren?

Auf jeden Fall! Sie können Azure Open Datasets mit Ihren eigenen Daten kombinieren, um Ihre Analysen anzureichern. Diese Integration ermöglicht tiefere Erkenntnisse und verbessert die Genauigkeit Ihrer Modelle.

Welche Tools kann ich mit Azure Open Datasets verwenden?

Mit Azure Open Datasets können Sie verschiedene Tools nutzen, darunter Azure Machine Learning für das Modelltraining und Power BI für die Datenvisualisierung. Diese Tools helfen Ihnen, das Potenzial der Datensätze voll auszuschöpfen.

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Zuletzt geprüft: Juli 2026.

Für wen diese Episode gedacht ist

Diese Episode richtet sich an Microsoft-Administratoren, Architekten, Entwickler, Sicherheitsexperten und Geschäftsführende, die vor Implementierungs- oder Governance-Entscheidungen eine praxisnahe Grundlage benötigen.

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