Data Lake

Un Data Lake es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados, semiestructurados y no estructurados a cualquier escala. A diferencia de un almacén de datos tradicional que almacena los datos en un formato predefinido y procesado, un Data Lake contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesitan. Para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), esta arquitectura es increíblemente poderosa porque proporciona a los científicos de datos un conjunto flexible y masivo de datos originales, perfecto para entrenar modelos complejos, realizar análisis exploratorios y descubrir nuevos patrones sin estar limitados por un esquema inicial.

Cómo funcionan los Data Lakes en la IA y el Machine Learning

En un flujo de trabajo típico de IA, un Data Lake sirve como la principal fuente de verdad para todas las fuentes de datos potenciales. El proceso comienza con la ingesta de datos, donde los datos brutos de diversas fuentes (como registros de usuarios, feeds de redes sociales, lecturas de sensores IoT, imágenes y vídeos) se cargan en el lago. Estos datos se almacenan en su estado original, sin modificar. Cuando comienza un proyecto, como el entrenamiento de un nuevo modelo de visión artificial (CV), los ingenieros pueden acceder al lago para extraer un subconjunto de datos relevante. Este enfoque de "schema-on-read" significa que la estructura se aplica durante las etapas de análisis de datos y preprocesamiento de datos, no en el momento de la ingesta. Esta flexibilidad es fundamental para el desarrollo iterativo de ML, donde los requisitos de datos pueden cambiar a medida que evoluciona el modelo. Los principales proveedores de computación en la nube, como AWS y Google Cloud, ofrecen servicios robustos para la construcción y gestión de data lakes.

Aplicaciones de IA/ML en el mundo real

Los Data Lakes son fundamentales para desarrollar soluciones de IA a gran escala que se basan en conjuntos de datos diversos y voluminosos.

1. Desarrollo de Vehículos Autónomos: Una flota de coches autónomos genera terabytes de datos de sensores sin procesar diariamente, incluyendo nubes de puntos LiDAR, vídeo de alta resolución y lecturas de radar. Este Big Data se transmite a un Data Lake. Los ingenieros e investigadores pueden posteriormente consultar este repositorio masivo para encontrar escenarios raros o desafiantes (como un peatón cruzando inesperadamente una carretera por la noche) para utilizarlos en el entrenamiento y la simulación de modelos. Esto permite la mejora continua de los modelos de percepción para tareas como la detección de objetos y garantiza que sean robustos frente a casos extremos. Plataformas como Databricks se utilizan a menudo para gestionar estos flujos de trabajo.
2. Análisis de imágenes médicas: Los hospitales y las instituciones de investigación recopilan imágenes médicas (resonancias magnéticas, radiografías, tomografías computarizadas) de varias máquinas en diferentes formatos. Al centralizar estos datos en un Data Lake, crean un conjunto de datos rico y diverso para la investigación y el desarrollo. Los científicos de datos pueden acceder a estos datos de imagen sin procesar para desarrollar modelos de IA de diagnóstico, por ejemplo, entrenando un modelo YOLO en una colección como el conjunto de datos de tumores cerebrales. El almacenamiento de los datos sin procesar conserva detalles críticos que podrían perderse en formatos preprocesados, lo que respalda soluciones de IA en el sector sanitario más precisas.

Diferenciación de conceptos relacionados

Es importante diferenciar los Data Lakes de otros paradigmas de almacenamiento de datos.

• Data Warehouse vs. Data Lake: La principal diferencia radica en la estructura y el propósito de los datos. Un Data Warehouse almacena datos estructurados y filtrados que se han procesado para un propósito específico, normalmente el análisis empresarial. Por el contrario, un Data Lake almacena datos sin procesar y sin filtrar de todo tipo (estructurados, semiestructurados y no estructurados) sin un esquema predefinido. Esto hace que los Data Lakes sean más adecuados para la naturaleza exploratoria del aprendizaje automático.
• Base de datos vs. Data Lake: Una base de datos tradicional, especialmente una relacional como SQL, requiere que los datos se ajusten a un esquema estricto y predefinido antes de que puedan escribirse. Esto se conoce como "esquema en escritura". Los Data Lakes utilizan un enfoque de "esquema en lectura", que proporciona la flexibilidad necesaria para manejar los diversos formatos de datos comunes en la IA, como imágenes, texto y registros de sensores. Mientras que las bases de datos están optimizadas para consultas transaccionales rápidas, los Data Lakes están construidos para el procesamiento analítico a gran escala utilizando herramientas como Apache Spark.
• Data Mining vs. Data Lake: Un Data Lake es un repositorio de almacenamiento. Data Mining, por otro lado, es el proceso de descubrir patrones e ideas a partir de grandes conjuntos de datos. Las técnicas de minería de datos se aplican a los datos almacenados dentro de un Data Lake.

Beneficios y desafíos

Beneficios:

• Flexibilidad: Almacena cualquier tipo de datos de cualquier fuente sin estructuración previa.
• Escalabilidad: Maneja fácilmente volúmenes de datos masivos, desde terabytes hasta petabytes, utilizando sistemas de almacenamiento distribuido como Apache Hadoop.
• Rentabilidad: Aprovecha el almacenamiento de productos básicos de bajo coste, lo que hace que sea asequible conservar grandes cantidades de datos.
• Democratización de datos: Permite que varios equipos (científicos de datos, analistas, ingenieros de ML) accedan a los datos brutos para múltiples casos de uso, desde la elaboración de informes hasta el aprendizaje profundo.
• Preparación para el futuro: Conserva los datos brutos indefinidamente, lo que permite su análisis futuro con nuevas herramientas y técnicas que no existen en la actualidad.

Desafíos:

• Gobernanza de datos: Garantizar la calidad, el linaje y el control de acceso a los datos puede ser complejo.
• Seguridad: La protección de los datos confidenciales sin procesar requiere medidas sólidas de seguridad de datos y privacidad de datos.
• Riesgo de pantano de datos: Sin una gestión, metadatos y catalogación adecuados, un Data Lake puede desorganizarse y ser difícil de usar eficazmente, convirtiéndose en un "pantano de datos", un concepto explicado por empresas líderes en gestión de datos.
• Complejidad: Requiere habilidades especializadas para la gestión y el análisis. Las prácticas de MLOps eficaces son cruciales para gestionar el ciclo de vida desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo.