
Die Bedeutung von Unit-Tests und Tests im Allgemeinen in der Datenwissenschaft
- Von Dr. Stanislav Khrapov
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In der schnelllebigen Welt der Datenwissenschaft führt der Druck, schnelle Ergebnisse zu liefern, oft zu einem kritischen Versäumnis: dem Fehlen strenger Softwareentwicklungspraktiken, einschließlich Unit-Tests. Viele Datenwissenschaftler haben keinen IT-Hintergrund, z. B. aus den Bereichen Statistik, Physik, Wirtschaft oder Biologie. Infolgedessen kennen sie sich möglicherweise nicht gut mit den etablierten Best Practices für die Softwareentwicklung aus, was zu erheblichen Problemen führen kann, wenn der Code skaliert oder in Produktionsumgebungen eingesetzt werden soll.
Dieses Problem wird noch deutlicher, wenn ein Mangel an qualifizierten Software- und Dateningenieuren zur Unterstützung von Data-Science-Projekten besteht. Leider ist dies in vielen Unternehmen häufig der Fall, entweder aufgrund des Mangels an solchen Fachkräften auf dem Arbeitsmarkt oder weil das Management die Bedeutung robuster Softwarepraktiken für den langfristigen betrieblichen Erfolg unterschätzt. In diesem Artikel wird untersucht, warum Testen, insbesondere Unit-Tests, in der Datenwissenschaft so wichtig sind und wie ihre Vernachlässigung zu unkontrollierbaren Systemen und Produktionsalbträumen führen kann.
DAS RÄTSEL DER DATENWISSENSCHAFT: SCHNELLE ERGEBNISSE VS. NACHHALTIGE SYSTEME
Data-Science-Teams arbeiten oft unter engen Fristen und hohem Druck, um so schnell wie möglich greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Das ist verständlich: Unternehmen investieren viel in Data-Science-Initiativen in der Erwartung von Erkenntnissen, Vorhersagen oder Automatisierung, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Um diese Ziele zu erreichen, beginnen Datenwissenschaftler in der Regel mit Experimenten, Proof of Concepts (PoCs) und Modellen, die in Umgebungen wie Jupyter Notebooks ausgeführt werden. Diese Notebooks eignen sich hervorragend zum Erforschen und Experimentieren und ermöglichen ein schnelles Prototyping, die Visualisierung von Daten und die Bewertung von Modellen.
Allerdings können Notebooks auch eine Kultur der laxen Codequalität fördern. Die Flexibilität einer Notebook-Umgebung führt häufig zu schlecht strukturierten Ad-hoc-Skripten, die nur dafür ausgelegt sind, in einem bestimmten, nicht wiederverwendbaren Kontext zu „funktionieren“. Im Eifer des Gefechts können Datenwissenschaftler Abkürzungen nehmen, wie z. B. die Verwendung fest kodierter Variablen, das Kopieren von Code oder die Ausführung von Berechnungen auf nicht-deterministische Weise. In diesem Stadium wird das Testen nur selten in Betracht gezogen, da das Hauptaugenmerk darauf liegt, das Modell zum Laufen zu bringen, egal wie unordentlich oder brüchig die Codebasis wird.
Während dies für PoCs funktionieren mag, ändert sich die Situation drastisch, wenn die gleichen Modelle in der Produktion eingesetzt werden müssen. Von dem, was einst ein Sondierungs-Notebook war, wird plötzlich erwartet, dass es zuverlässig als Produktions-Microservice läuft, Live-Daten verarbeitet, unter Echtzeitanforderungen skaliert und mit anderen Systemen integriert wird. Ohne angemessene Tests und Qualitätssicherung gehen diese Modelle in der Produktion oft kaputt, was zu Frustration, Zeitverschwendung und einem Vertrauensverlust in das Data-Science-Team führt.
WARUM UNIT-TESTS IN DER DATENWISSENSCHAFT VON ENTSCHEIDENDER BEDEUTUNG SIND
Das Testen von Einheiten ist eine grundlegende Praxis der Softwareentwicklung, die sicherstellt, dass einzelne Codeteile (d. h. Einheiten) wie erwartet funktionieren. Im Kontext der Datenwissenschaft können diese Einheiten einzelne Funktionen, Datenumwandlungsschritte oder Modellkomponenten sein. Die Implementierung von Unit-Tests in einem frühen Stadium des Entwicklungsprozesses hat mehrere Vorteile:
- Frühzeitige Erkennung von Fehlern: Unit-Tests helfen, Fehler und Randfälle in den frühen Phasen der Entwicklung zu erkennen. Dies ist besonders wichtig bei Data-Science-Projekten, bei denen kleine Änderungen in der Datenvorverarbeitung, im Feature-Engineering oder bei Modellparametern kaskadenartige Auswirkungen haben können. So kann beispielsweise ein kleiner Fehler in einer Datentransformationsfunktion zu Datenlecks führen, die die Leistung Ihres Modells beeinträchtigen und es in der Produktion unbrauchbar machen.
- Refactoring mit Zuversicht: In der Datenwissenschaft ist das Experimentieren der Schlüssel. Vielleicht möchtet ihr verschiedene Modelle testen, mit neuen Funktionen experimentieren oder bestehende optimieren. Ohne Unit-Tests kann das Refactoring von Code riskant sein, da ihr nicht sicher sein könnt, dass eure Änderungen nicht andere Teile der Pipeline beschädigt haben. Mit einer soliden Unit-Test-Suite könnt ihr euren Code mit Zuversicht überarbeiten, da ihr wisst, dass eure Tests alle Regressionen aufspüren werden.
- Förderung von modularem und wartbarem Code: Das Schreiben von Unit-Tests ermutigt Datenwissenschaftler, ihren Code in kleinere, besser zu verwaltende Teile zu zerlegen. Diese Praxis führt natürlich zu saubererem, modularerem Code, der leichter zu warten und zu erweitern ist. Wenn ihr eine neue Funktion hinzufügen oder eine bestehende ändern müsst, wird es durch modularem Code mit geeigneten Unit-Tests viel einfacher, diese Änderungen zu implementieren, ohne dass es zu Fehlern kommt.
- Verbesserung der teamübergreifenden Zusammenarbeit: In größeren Teams ist die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Softwareentwicklern unerlässlich. Gut getesteter Code mit klaren Verantwortlichkeiten ist für andere Teammitglieder leichter zu verstehen und zu bearbeiten. Dies ist besonders wichtig, wenn Dateningenieure oder Softwareentwickler die Produktion eines Data-Science-Modells übernehmen. Sie müssen sich darauf verlassen können, dass der Code wie vorgesehen funktioniert und sich in die breitere Systemarchitektur integrieren lässt.
DIE FOLGEN DES WEGLASSENS VON TESTS IN DATA SCIENCE PROJEKTEN
Die Vernachlässigung von Tests mag kurzfristig Zeit sparen, führt aber häufig zu größeren Problemen, insbesondere wenn das Projekt von der Entwicklung in die Produktion übergeht. Hier sind drei der häufigsten Probleme, die entstehen, wenn das Testen vernachlässigt wird.
Instabile Produktionsumgebungen
Der Einsatz von ungetestetem Code in der Produktion ist wie ein Gang durch ein Minenfeld. Kleine, unentdeckte Fehler in der Datenpipeline, dem Modell oder der Nachbearbeitung können dazu führen, dass euer gesamtes System abstürzt oder falsche Ergebnisse erzeugt. Schlimmer noch: Diese Fehler treten möglicherweise nur sporadisch auf und sind ohne geeignete Tests nur schwer zu erkennen und zu beheben.
Unskalierbare und starre Systeme
Viele Data-Science-Modelle beginnen als Proof-of-Concepts, die unter Zeitdruck und ohne Berücksichtigung der Skalierbarkeit erstellt werden. Wenn diese Modelle ohne angemessenes Refactoring oder Testen in die Produktion überführt werden, werden sie oft zu starren, schwer zu wartenden Systemen. Das Hinzufügen neuer Funktionen, das Ändern von Datenquellen oder das Anpassen von Modellparametern wird zu einem Albtraum. Das Fehlen von Tests macht es riskant, etwas zu ändern, was den gesamten Entwicklungsprozess verlangsamt.
Verlust von Vertrauen und Reputation
Wenn Modelle in der Produktion versagen, verursacht dies nicht nur technische Probleme, sondern kann auch erhebliche Auswirkungen auf das Unternehmen haben. Falsche Vorhersagen, Ausfallzeiten oder fehlerhafte Empfehlungen können zu finanziellen Verlusten, beschädigten Kundenbeziehungen und einem Vertrauensverlust in das Data-Science-Team führen. Ist das Vertrauen erst einmal erschüttert, wird es für die Data-Science-Abteilung schwierig, weitere Investitionen zu rechtfertigen, was die Innovation hemmt und die Entwicklung künftiger Projekte verlangsamt.
WIE MAN TESTS IN DIE DATENWISSENSCHAFT EINBEZIEHT
Die Einbindung von Testverfahren in die Arbeitsabläufe der Datenwissenschaft muss nicht kompliziert sein. Hier sind ein paar praktische Schritte für den Anfang:
- Beginnt mit Unit-Tests für Kernfunktionen: Beginnt mit dem Schreiben einfacher Unit-Tests für die Kernfunktionen in Ihrer Codebasis. Testet wichtige Datenumwandlungsfunktionen, Modellbewertungsmetriken und jede benutzerdefinierte Logik, die eine wichtige Rolle in der Pipeline spielt. Mit Frameworks wie pytest für Python lassen sich diese Tests leicht schreiben und ausführen.
- Verwendet Mocking für externe Abhängigkeiten: In vielen Data-Science-Projekten kann euer Code auf externe Ressourcen wie APIs, Datenbanken oder große Datensätze angewiesen sein. Verwendet Mocking-Bibliotheken (z. B. unittest.mock), um diese externen Abhängigkeiten in euren Tests zu simulieren. Dadurch wird sichergestellt, dass eure Tests schnell ausgeführt werden und von externen Faktoren isoliert sind.
- Kontinuierliche Integration (CI) implementieren: Integriert Tests in eine CI-Pipeline. Jedes Mal, wenn ihr oder ein Teammitglied eine Änderung an der Codebasis vornehmt, werden eure Unit-Tests automatisch ausgeführt und fangen mögliche Probleme ab, bevor sie in die Produktion gelangen.
- Datenqualität testen: Neben den Unit-Tests solltet ihr auch die Integrität eurer Daten testen. Datenpipelines können fehlschlagen, wenn sich das eingehende Datenformat ändert, fehlende Werte auftreten oder Ausreißer unerwartet auftreten. Schreibt Tests, die das Schema, die Verteilungen und die Konsistenz der Eingabedaten überprüfen.
- Überwachen der Modellleistung in der Produktion: Sobald euer Modell in Produktion ist, hören die Tests nicht mehr auf. Implementiert eine Überwachung, um zu verfolgen, wie gut das Modell mit Live-Daten funktioniert. Warnungen sollten ausgelöst werden, wenn die Modellleistung von den Erwartungen abweicht, damit ihr Probleme schnell beheben könnt.
SCHLUSSFOLGERUNG: TESTEN IST FÜR DEN ERFOLG VON DATA SCIENCE UNVERZICHTBAR
Auf lange Sicht lohnt es sich nicht, beim Testen zu sparen. Obwohl es zunächst, wie eine zeitsparende Maßnahme erscheinen mag, werden die Kosten der Vernachlässigung von Unit-Tests und anderen Formen des Testens schmerzlich deutlich, wenn Modelle in der Produktion versagen. Durch eine testorientierte Denkweise können Datenwissenschaftler nicht nur qualitativ bessere Modelle erstellen, sondern auch sicherstellen, dass ihre Arbeit zuverlässig, wartbar und skalierbar ist.
Da die Grenzen zwischen Data Science und Software-Engineering immer mehr verschwimmen, wird das Testen für Data Scientists zu einer immer wichtigeren Fähigkeit werden, die sie beherrschen müssen. Unternehmen, die dem Testen einen hohen Stellenwert einräumen, werden langfristig erfolgreicher sein, da sie die Fallstricke fragiler, instabiler Systeme vermeiden und sich für skalierbare, zukunftssichere Data-Science-Initiativen rüsten können.

Dr. Stanislav Khrapov
Lead Data Scientist