https://blog.formize.com/de/categories/data-governance/Recent content in Data Governance on Formize.com BlogHugodehttps://blog.formize.com/de/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.formize.com/de/accelerating-data-lineage-tracking-for-machine-learning-pipe/<h1 id="beschleunigung-der-datenherkunftsverfolgung-für-machinelearningpipelines-mit-formize">Beschleunigung der Datenherkunftsverfolgung für Machine‑Learning‑Pipelines mit Formize</h1> <p>Machine‑Learning‑(ML‑)Projekte werden zunehmend datenintensiv, mehrstufig und stark reguliert. Von der Rohdatenaufnahme über Feature‑Engineering, Modell‑Training, Validierung bis hin zum Serving erzeugt jeder Schritt Artefakte, die dokumentiert, versioniert und mit Geschäftsergebnissen verknüpft werden müssen. <strong>Datenherkunft</strong> — die Fähigkeit, Ursprung, Transformation und Nutzung jedes Datenelements nachzuvollziehen — ist von einem netten Feature zu einer Compliance‑Voraussetzung in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und autonomen Systemen geworden.</p> <p>Formize, eine Low‑Code‑Plattform für audit‑bereite Formulare und Workflows, wurde bisher vor allem für Vertragsautomatisierung, ESG‑Reporting und grenzüberschreitende Compliance präsentiert. Doch seine Kernstärken — dynamische Formulargenerierung, unveränderliche Audit‑Logs und nahtlose Integration externer APIs — machen es zu einer idealen Engine für <strong>die Automatisierung von Datenherkunft und Provenienz</strong> über ML‑Pipelines hinweg.</p>