بحيرة البيانات
اكتشف ماهية بحيرات البيانات، وميزاتها، وفوائدها، ودورها في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. تعرف على كيفية تحويلها لإدارة وتحليل البيانات الضخمة.
بحيرة البيانات هي مستودع مركزي يسمح لك بتخزين جميع بياناتك المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة بأي حجم. على عكس مستودع البيانات التقليدي الذي يخزن البيانات بتنسيق محدد مسبقًا ومعالج، تحتفظ بحيرة البيانات بكمية هائلة من البيانات الأولية بتنسيقها الأصلي حتى الحاجة إليها. بالنسبة للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، تعتبر هذه البنية قوية بشكل لا يصدق لأنها توفر لعلماء البيانات مجموعة مرنة وضخمة من البيانات الأصلية، وهي مثالية لتدريب النماذج المعقدة وإجراء التحليل الاستكشافي واكتشاف أنماط جديدة دون التقيد بمخطط أولي.
كيف تعمل بحيرات البيانات (Data Lakes) في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟
في سير عمل الذكاء الاصطناعي النموذجي، تعمل بحيرة البيانات (Data Lake) كمصدر أساسي للحقيقة لجميع مصادر البيانات المحتملة. تبدأ العملية بابتلاع البيانات، حيث يتم تحميل البيانات الأولية من مصادر مختلفة - مثل سجلات المستخدمين وخلاصات وسائل التواصل الاجتماعي وقراءات مستشعرات إنترنت الأشياء والصور ومقاطع الفيديو - في البحيرة. يتم تخزين هذه البيانات في حالتها الأصلية وغير المعدلة. عندما يبدأ مشروع ما، مثل تدريب نموذج رؤية حاسوبية (CV) جديد، يمكن للمهندسين الوصول إلى البحيرة لاستخراج مجموعة فرعية ذات صلة من البيانات. يعني نهج "المخطط عند القراءة" هذا أنه يتم تطبيق الهيكل أثناء مراحل تحليل البيانات و معالجة البيانات الأولية، وليس عند الابتلاع. هذه المرونة ضرورية لتطوير التعلم الآلي التكراري، حيث يمكن أن تتغير متطلبات البيانات مع تطور النموذج. يقدم كبار مزودي الحوسبة السحابية مثل AWS و Google Cloud خدمات قوية لبناء وإدارة بحيرات البيانات.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الواقعية
تعتبر بحيرات البيانات أساسية لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق التي تعتمد على مجموعات بيانات متنوعة وضخمة.
- تطوير المركبات ذاتية القيادة: يولد أسطول من السيارات ذاتية القيادة تيرابايت من بيانات الاستشعار الأولية يوميًا، بما في ذلك سحب نقاط الليدار والفيديو عالي الدقة وقراءات الرادار. يتم بث هذه البيانات الضخمة إلى بحيرة بيانات. يمكن للمهندسين والباحثين لاحقًا الاستعلام عن هذا المستودع الضخم للعثور على سيناريوهات نادرة أو صعبة - مثل عبور أحد المشاة طريقًا بشكل غير متوقع في الليل - لاستخدامها في تدريب النموذج والمحاكاة. يتيح ذلك التحسين المستمر لنماذج الإدراك لمهام مثل الكشف عن الكائنات ويضمن أنها قوية ضد الحالات الشاذة. غالبًا ما تستخدم منصات مثل Databricks لإدارة مهام سير العمل هذه.
- تحليل الصور الطبية: تجمع المستشفيات والمؤسسات البحثية صورًا طبية (صور الرنين المغناطيسي، والأشعة السينية، والتصوير المقطعي المحوسب) من أجهزة مختلفة بتنسيقات مختلفة. من خلال تجميع هذه البيانات في بحيرة بيانات، فإنها تنشئ مجموعة بيانات غنية ومتنوعة للبحث والتطوير. يمكن لعلماء البيانات الوصول إلى بيانات التصوير الأولية هذه لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التشخيصية، على سبيل المثال، عن طريق تدريب نموذج YOLO على مجموعة مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ. يحافظ تخزين البيانات الأولية على التفاصيل الهامة التي قد تضيع في التنسيقات المعالجة مسبقًا، مما يدعم حلول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أكثر دقة.
التمييز عن المفاهيم ذات الصلة
من المهم التمييز بين بحيرات البيانات ونماذج تخزين البيانات الأخرى.
- مستودع البيانات مقابل بحيرة البيانات: يكمن الاختلاف الأساسي في بنية البيانات والغرض منها. يخزن مستودع البيانات بيانات منظمة ومفلترة تمت معالجتها لغرض معين، وعادةً ما يكون تحليلات الأعمال. في المقابل، تخزن بحيرة البيانات بيانات أولية وغير مفلترة من جميع الأنواع (منظمة وشبه منظمة وغير منظمة) بدون مخطط محدد مسبقًا. وهذا يجعل بحيرات البيانات أكثر ملاءمة للطبيعة الاستكشافية لـ التعلم الآلي.
- قاعدة البيانات مقابل بحيرة البيانات: تتطلب قاعدة البيانات التقليدية، وخاصةً العلائقية مثل SQL، أن تتناسب البيانات مع مخطط صارم ومحدد مسبقًا قبل أن تتم كتابتها. يُعرف هذا باسم "مخطط عند الكتابة". تستخدم بحيرات البيانات نهج "مخطط عند القراءة"، مما يوفر المرونة اللازمة للتعامل مع تنسيقات البيانات المتنوعة الشائعة في الذكاء الاصطناعي، مثل الصور والنصوص وسجلات المستشعرات. في حين أن قواعد البيانات مُحسَّنة للاستعلامات السريعة للمعاملات، إلا أن بحيرات البيانات مبنية للمعالجة التحليلية واسعة النطاق باستخدام أدوات مثل Apache Spark.
- التنقيب عن البيانات مقابل بحيرة البيانات: بحيرة البيانات هي مستودع تخزين. من ناحية أخرى، التنقيب عن البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط والرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة. يتم تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات على البيانات المخزنة داخل بحيرة البيانات.
المزايا والتحديات
الفوائد:
- المرونة: تخزين أي نوع بيانات من أي مصدر دون هيكلة مسبقة.
- قابلية التوسع: يتعامل بسهولة مع كميات هائلة من البيانات، من تيرابايت إلى بيتابايت، باستخدام أنظمة التخزين الموزعة مثل Apache Hadoop.
- فعالية التكلفة: تستفيد من التخزين السلعي منخفض التكلفة، مما يجعل الاحتفاظ بكميات هائلة من البيانات أمرًا ميسور التكلفة.
- إتاحة البيانات للجميع: تتيح الوصول إلى البيانات الأولية لمختلف الفرق (علماء البيانات، المحللون، مهندسو تعلم الآلة) لاستخدامات متعددة، من إعداد التقارير إلى التعلم العميق.
- مقاومة التقادم: تحافظ على البيانات الأولية إلى أجل غير مسمى، مما يسمح بإجراء تحليل مستقبلي باستخدام أدوات وتقنيات جديدة غير موجودة اليوم.
التحديات:
- حوكمة البيانات: يمكن أن يكون ضمان جودة البيانات وسلالتها والتحكم في الوصول إليها أمرًا معقدًا.
- الأمان: تتطلب حماية البيانات الأولية الحساسة أمانًا قويًا للبيانات وإجراءات خصوصية البيانات.
- خطر مستنقع البيانات: بدون إدارة سليمة، وبيانات وصفية، وفهرسة، يمكن أن تتحول بحيرة البيانات إلى فوضى ويصعب استخدامها بفعالية، وتتحول إلى "مستنقع بيانات"، وهو مفهوم تشرحه شركات إدارة البيانات الرائدة.
- التعقيد: يتطلب مهارات متخصصة للإدارة والتحليل. تعتبر ممارسات MLOps الفعالة ضرورية لإدارة دورة الحياة من استيعاب البيانات إلى نشر النموذج.
