Die Bedeu­tung von Unit-Tests und Tests im Allge­meinen in der Daten­wis­sen­schaft

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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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.

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Dr. Stanislav Khrapov

Lead Data Scien­tist

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