Die Verarbeitung unstrukturierter CSV-Daten gehört zu den häufigsten, aber zugleich mühsamsten Aufgaben in der Datenanalyse. Klassische ETL-Prozesse erfordern oft stundenlange manuelle Arbeit und komplexe Regelwerke. In diesem Praxistest zeige ich Ihnen, wie Sie eine Tardis-CSV-ETL-Pipeline mit HolySheep AI aufbauen, die automatisch Daten bereinigt, transformiert und in Ihre Datenbank integriert.
Warum KI-gestützte ETL-Pipeline?
Traditionelle ETL-Tools scheitern häufig an:
- Inkonsistenten Datenformaten (Datumsschreibweisen, Währungsangaben)
- Fehlenden oder fehlerhaften Werten
- Unstrukturierter Texteingabe
- Komplexen Geschäftsregeln, die schwer zu kodieren sind
Eine KI-gestützte Pipeline kann Kontext verstehen und semantische Entscheidungen treffen, die regelbasierte Systeme nicht abdecken.
Architektur der Tardis-CSV-ETL-Pipeline
tardis_etl_pipeline.py
import pandas as pd
import json
import requests
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
@dataclass
class ETLConfig:
api_key: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
max_workers: int = 5
batch_size: int = 10
class TardisCSVETL:
"""
Tardis CSV ETL Pipeline mit HolySheep AI Integration
Automatische Datenreinigung, Transformation und Validierung
"""
def __init__(self, config: ETLConfig):
self.config = config
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {config.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def clean_data_with_ai(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
Nutzt HolySheep AI für intelligente Datenreinigung
"""
# Bereite Daten für die KI-Analyse vor
data_sample = df.head(100).to_dict('records')
prompt = f"""
Analysiere die folgenden CSV-Datensätze und identifiziere:
1. Datenqualitätsprobleme (fehlende Werte, Ausreißer, Typfehler)
2. Inkonsistenzen in Formaten
3. Vorschläge für Bereinigung und Normalisierung
Datensätze: {json.dumps(data_sample, ensure_ascii=False)}
Antworte im JSON-Format mit:
- "issues": Liste gefundener Probleme
- "cleaning_rules": Regelwerk für die Bereinigung
- "transformations": Empfohlene Transformationen
"""
response = self._call_holysheep_api(prompt)
return self._apply_cleaning_rules(df, response)
def _call_holysheep_api(self, prompt: str) -> dict:
"""
Ruft HolySheep AI API für Datenanalyse auf
Latenz-Messung: Ziel < 50ms mit HolySheep
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
start_time = time.time()
response = self.session.post(
f"{self.config.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code != 200:
raise APIError(f"API Fehler: {response.status_code}, {response.text}")
result = response.json()
print(f"API Latenz: {latency_ms:.2f}ms (HolySheep Ziel: <50ms ✓)")
return json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
def transform_and_load(self, df: pd.DataFrame, target_db: str) -> bool:
"""
Transformiert bereinigte Daten und lädt in Zieldatenbank
"""
# Anwenden von Standardtransformationen
df = self._standardize_formats(df)
df = self._validate_data_types(df)
df = self._enrich_with_metadata(df)
# Ziel-DB Integration
if target_db == "postgresql":
return self._load_to_postgresql(df)
elif target_db == "bigquery":
return self._load_to_bigquery(df)
else:
df.to_csv(f"output_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv")
return True
import time
from datetime import datetime
config = ETLConfig(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
etl = TardisCSVETL(config)
Vollständiger ETL-Workflow mit Fehlerbehandlung
komplette_etl_pipeline.py
import pandas as pd
import logging
from typing import Tuple, Optional
import re
from decimal import Decimal, InvalidOperation
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class DataQualityError(Exception):
"""Benutzerdefinierte Exception für Datenqualitätsprobleme"""
pass
class HolySheepETL:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def process_csv_pipeline(
self,
input_file: str,
schema: dict,
target_system: str = "postgresql"
) -> Tuple[bool, dict]:
"""
Haupt-Pipeline: CSV → Reinigung → Transformation → Validation → Loading
Parameter:
input_file: Pfad zur CSV-Datei
schema: Erwartetes Datenschema
target_system: Zieldatenbank (postgresql, bigquery, mysql)
"""
results = {
"success": False,
"rows_processed": 0,
"rows_cleaned": 0,
"errors": [],
"latency_ms": 0
}
try:
# Schritt 1: CSV laden
df = self._load_csv(input_file)
results["rows_processed"] = len(df)
logger.info(f"CSV geladen: {len(df)} Zeilen")
# Schritt 2: KI-gestützte Reinigung
df_cleaned = self._ai_powered_cleaning(df, schema)
results["rows_cleaned"] = len(df_cleaned)
# Schritt 3: Schema-Validierung
validation_result = self._validate_schema(df_cleaned, schema)
if not validation_result["valid"]:
raise DataQualityError(
f"Schema-Validierung fehlgeschlagen: {validation_result['errors']}"
)
# Schritt 4: Daten-Transformation
df_transformed = self._apply_transformations(df_cleaned, schema)
# Schritt 5: Loading in Zielsystem
load_success = self._load_to_target(df_transformed, target_system)
results["success"] = load_success
except DataQuality