Datensee

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, in dem Sie alle Ihre strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten in beliebigem Umfang speichern können. Im Gegensatz zu einem traditionellen Data Warehouse, das Daten in einem vordefinierten, verarbeiteten Format speichert, enthält ein Data Lake eine riesige Menge an Rohdaten in ihrem nativen Format, bis sie benötigt werden. Für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ist diese Architektur unglaublich leistungsstark, da sie Datenwissenschaftlern einen flexiblen, riesigen Pool an Originaldaten bietet, der sich perfekt für das Trainieren komplexer Modelle, die Durchführung explorativer Analysen und das Entdecken neuer Muster eignet, ohne durch ein anfängliches Schema eingeschränkt zu werden.

Wie Data Lakes in KI und Machine Learning funktionieren

In einem typischen KI-Workflow dient ein Data Lake als primäre Quelle der Wahrheit für alle potenziellen Datenquellen. Der Prozess beginnt mit der Datenerfassung, bei der Rohdaten aus verschiedenen Quellen – wie z. B. Benutzerprotokollen, Social-Media-Feeds, IoT-Sensorwerten, Bildern und Videos – in den Lake geladen werden. Diese Daten werden in ihrem ursprünglichen, unveränderten Zustand gespeichert. Wenn ein Projekt beginnt, z. B. das Training eines neuen Computer-Vision (CV)-Modells, können Ingenieure auf den Lake zugreifen, um eine relevante Teilmenge von Daten zu extrahieren. Dieser "Schema-on-Read"-Ansatz bedeutet, dass die Struktur während der Datenanalyse und der Datenvorverarbeitung angewendet wird, nicht bei der Erfassung. Diese Flexibilität ist entscheidend für die iterative ML-Entwicklung, bei der sich die Datenanforderungen im Laufe der Entwicklung des Modells ändern können. Große Cloud-Computing-Anbieter wie AWS und Google Cloud bieten robuste Dienste für den Aufbau und die Verwaltung von Data Lakes.

Real-World AI/ML-Anwendungen

Data Lakes sind grundlegend für die Entwicklung von groß angelegten KI-Lösungen, die auf vielfältigen und umfangreichen Datensätzen basieren.

1. Entwicklung autonomer Fahrzeuge: Eine Flotte selbstfahrender Autos generiert täglich Terabytes an Rohsensordaten, darunter LiDAR-Punktwolken, hochauflösendes Video und Radarwerte. Diese Big Data wird in einen Data Lake gestreamt. Ingenieure und Forscher können diese riesige Sammlung später abfragen, um seltene oder herausfordernde Szenarien zu finden–wie einen Fußgänger, der nachts unerwartet eine Straße überquert–und diese für Modelltraining und Simulation zu verwenden. Dies ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung von Wahrnehmungsmodellen für Aufgaben wie die Objekterkennung und stellt sicher, dass sie robust gegenüber Grenzfällen sind. Plattformen wie Databricks werden oft verwendet, um diese Arbeitsabläufe zu verwalten.
2. Medizinische Bildanalyse: Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen sammeln medizinische Bilder (MRTs, Röntgenaufnahmen, CT-Scans) von verschiedenen Geräten in unterschiedlichen Formaten. Durch die Zentralisierung dieser Daten in einem Data Lake schaffen sie einen reichhaltigen, vielfältigen Datensatz für Forschung und Entwicklung. Data Scientists können auf diese Rohbilddaten zugreifen, um diagnostische KI-Modelle zu entwickeln, beispielsweise durch das Training eines YOLO-Modells auf einer Sammlung wie dem Brain Tumor dataset. Die Speicherung der Rohdaten bewahrt kritische Details, die in vorverarbeiteten Formaten verloren gehen könnten, und unterstützt so genauere KI im Gesundheitswesen-Lösungen.

Abgrenzung von verwandten Konzepten

Es ist wichtig, Data Lakes von anderen Datenspeicherparadigmen zu unterscheiden.

• Data Warehouse vs. Data Lake: Der Hauptunterschied liegt in der Datenstruktur und dem Zweck. Ein Data Warehouse speichert strukturierte, gefilterte Daten, die für einen bestimmten Zweck verarbeitet wurden, typischerweise Business Analytics. Im Gegensatz dazu speichert ein Data Lake rohe, ungefilterte Daten aller Art (strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert) ohne vordefiniertes Schema. Dies macht Data Lakes besser geeignet für die explorative Natur des maschinellen Lernens.
• Datenbank vs. Data Lake: Eine traditionelle Datenbank, insbesondere eine relationale wie SQL, erfordert, dass Daten einem strengen, vordefinierten Schema entsprechen, bevor sie geschrieben werden können. Dies wird als "Schema-on-Write" bezeichnet. Data Lakes verwenden einen "Schema-on-Read"-Ansatz und bieten so die Flexibilität, die für die vielfältigen Datenformate benötigt wird, die in der KI üblich sind, wie z. B. Bilder, Text und Sensorprotokolle. Während Datenbanken für schnelle transaktionale Abfragen optimiert sind, sind Data Lakes für die groß angelegte analytische Verarbeitung mit Tools wie Apache Spark konzipiert.
• Data Mining vs. Data Lake: Ein Data Lake ist ein Speicher-Repository. Data Mining hingegen ist der Prozess der Entdeckung von Mustern und Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Data-Mining-Techniken werden auf die im Data Lake gespeicherten Daten angewendet.

Vorteile und Herausforderungen

Vorteile:

• Flexibilität: Speichert jeden Datentyp aus jeder Quelle ohne vorherige Strukturierung.
• Skalierbarkeit: Einfache Handhabung großer Datenmengen von Terabyte bis Petabyte unter Verwendung verteilter Speichersysteme wie Apache Hadoop.
• Kosteneffizienz: Nutzt kostengünstigen Commodity-Speicher und macht es so erschwinglich, riesige Datenmengen zu speichern.
• Datendemokratisierung: Macht Rohdaten für verschiedene Teams (Data Scientists, Analysten, ML-Ingenieure) für verschiedene Anwendungsfälle zugänglich, von der Berichterstattung bis zum Deep Learning.
• Zukunftssicherheit: Bewahrt Rohdaten auf unbestimmte Zeit auf und ermöglicht so zukünftige Analysen mit neuen Tools und Techniken, die es heute noch nicht gibt.

Herausforderungen:

• Datenverwaltung: Die Sicherstellung von Datenqualität, Abstammung und Zugriffskontrolle kann komplex sein.
• Sicherheit: Der Schutz sensibler Rohdaten erfordert robuste Maßnahmen zur Datensicherheit und zum Datenschutz.
• Data Swamp Risiko: Ohne angemessenes Management, Metadaten und Katalogisierung kann ein Data Lake unorganisiert und schwer effektiv zu nutzen sein und sich in einen "Data Swamp" verwandeln, ein Konzept, das von führenden Datenmanagement-Unternehmen erläutert wird.
• Komplexität: Erfordert spezielle Fähigkeiten für Management und Analyse. Effektive MLOps-Praktiken sind entscheidend für die Verwaltung des Lebenszyklus von der Datenerfassung bis zur Modellbereitstellung.