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Daten & Infrastruktur

Feature Store

Ein Feature Store ist ein zentrales System zur Verwaltung, Speicherung und Bereitstellung von ML-Features — den aufbereiteten Datenpunkten, die als Eingabe für Machine-Learning-Modelle dienen. Er stellt sicher, dass dieselben Features konsistent für Training und Inferenz verwendet werden, und vermeidet redundante Feature-Berechnungen über Teams und Projekte hinweg.

Warum ist das relevant?

Ohne Feature Store berechnet jedes ML-Team seine Features selbst — mit Inkonsistenzen, Doppelarbeit und der Gefahr, dass Training und Produktion unterschiedliche Daten nutzen (Training-Serving Skew). Ein Feature Store spart 30-50 % der ML-Engineering-Zeit und macht ML-Modelle zuverlässiger und reproduzierbarer.

So setzt IJONIS das ein

Wir implementieren Feature Stores mit Feast oder Tecton — je nach Infrastruktur und Echtzeit-Anforderungen. Für den Mittelstand starten wir oft mit einem schlanken Feast-Setup auf PostgreSQL und skalieren bei Bedarf. Jedes Feature wird mit Metadaten, Herkunft und Qualitätsindikatoren versehen.

Häufige Fragen

Ab wann braucht mein Unternehmen einen Feature Store?
Sobald Sie mehr als zwei ML-Modelle in Produktion haben oder verschiedene Teams an ML-Projekten arbeiten. Auch bei einem einzelnen Modell lohnt sich ein Feature Store, wenn Training-Serving Skew ein Risiko darstellt — also wenn Vorhersagequalität in der Produktion deutlich von den Testergebnissen abweicht.
Was ist Training-Serving Skew und wie verhindert ein Feature Store ihn?
Training-Serving Skew entsteht, wenn Features im Training anders berechnet werden als in der Produktion — etwa durch unterschiedliche Zeitfenster oder Normalisierungen. Ein Feature Store stellt sicher, dass exakt dieselbe Berechnungslogik für Training und Inferenz verwendet wird, und eliminiert so diese häufige Fehlerquelle.
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