Data Lake

Un Data Lake è un repository centralizzato che consente di archiviare tutti i dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati su qualsiasi scala. A differenza di un tradizionale data warehouse che archivia i dati in un formato predefinito ed elaborato, un Data Lake contiene una vasta quantità di dati grezzi nel loro formato nativo fino a quando non sono necessari. Per l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML), questa architettura è incredibilmente potente perché fornisce ai data scientist un pool flessibile e massiccio di dati originali, perfetto per l'addestramento di modelli complessi, l'esecuzione di analisi esplorative e la scoperta di nuovi modelli senza essere vincolati da uno schema iniziale.

Come funzionano i Data Lake nell'AI e nel Machine Learning

In un tipico workflow di AI, un Data Lake funge da principale fonte di verità per tutte le potenziali fonti di dati. Il processo inizia con l'ingestione dei dati, dove i dati grezzi provenienti da varie fonti, come log degli utenti, feed dei social media, letture dei sensori IoT, immagini e video, vengono caricati nel lake. Questi dati vengono archiviati nel loro stato originale e non modificato. Quando inizia un progetto, come l'addestramento di un nuovo modello di computer vision (CV), gli ingegneri possono accedere al lake per estrarre un sottoinsieme rilevante di dati. Questo approccio "schema-on-read" significa che la struttura viene applicata durante le fasi di data analytics e data preprocessing, non al momento dell'ingestione. Questa flessibilità è fondamentale per lo sviluppo iterativo di ML, dove i requisiti dei dati possono cambiare man mano che il modello evolve. I principali fornitori di cloud computing come AWS e Google Cloud offrono servizi robusti per la costruzione e la gestione di data lake.

Applicazioni AI/ML nel Mondo Reale

I Data Lake sono fondamentali per sviluppare soluzioni di IA su larga scala che si basano su dataset diversi e voluminosi.

1. Sviluppo di veicoli autonomi: Una flotta di auto a guida autonoma genera quotidianamente terabyte di dati grezzi dai sensori, tra cui nuvole di punti LiDAR, video ad alta risoluzione e letture radar. Questi Big Data vengono trasmessi in streaming in un Data Lake. Ingegneri e ricercatori possono successivamente interrogare questo enorme repository per trovare scenari rari o difficili, come un pedone che attraversa inaspettatamente una strada di notte, da utilizzare per l'addestramento e la simulazione del modello. Ciò consente il miglioramento continuo dei modelli di percezione per attività come il rilevamento di oggetti e garantisce che siano robusti contro i casi limite. Piattaforme come Databricks vengono spesso utilizzate per gestire questi flussi di lavoro.
2. Analisi di immagini mediche: Ospedali e istituti di ricerca raccolgono immagini mediche (risonanze magnetiche, radiografie, scansioni TC) da varie macchine in diversi formati. Centralizzando questi dati in un Data Lake, creano un set di dati ricco e diversificato per la ricerca e lo sviluppo. Gli scienziati dei dati possono accedere a questi dati di imaging grezzi per sviluppare modelli di intelligenza artificiale diagnostica, ad esempio, addestrando un modello YOLO su una raccolta come il set di dati sui tumori cerebrali. L'archiviazione dei dati grezzi preserva i dettagli critici che potrebbero andare persi nei formati pre-elaborati, supportando soluzioni di AI più accurate nel settore sanitario.

Distinzione dai concetti correlati

È importante distinguere i Data Lake da altri paradigmi di archiviazione dati.

• Data Warehouse vs. Data Lake: La differenza principale risiede nella struttura e nello scopo dei dati. Un Data Warehouse memorizza dati strutturati e filtrati che sono stati elaborati per uno scopo specifico, in genere l'analisi aziendale. Al contrario, un Data Lake memorizza dati grezzi e non filtrati di tutti i tipi (strutturati, semi-strutturati e non strutturati) senza uno schema predefinito. Ciò rende i Data Lake più adatti alla natura esplorativa del machine learning.
• Database vs. Data Lake: Un database tradizionale, in particolare uno relazionale come SQL, richiede che i dati si adattino a uno schema rigido e predefinito prima di poter essere scritti. Questo è noto come "schema-on-write". I Data Lake utilizzano un approccio "schema-on-read", fornendo la flessibilità necessaria per gestire i diversi formati di dati comuni nell'AI, come immagini, testo e log dei sensori. Mentre i database sono ottimizzati per query transazionali veloci, i Data Lake sono costruiti per l'elaborazione analitica su larga scala utilizzando strumenti come Apache Spark.
• Data Mining vs. Data Lake: Un Data Lake è un repository di archiviazione. Il Data Mining, d'altra parte, è il processo di scoperta di modelli e approfondimenti da grandi set di dati. Le tecniche di data mining vengono applicate ai dati archiviati all'interno di un Data Lake.

Vantaggi e sfide

Vantaggi:

• Flessibilità: Memorizza qualsiasi tipo di dati da qualsiasi fonte senza una strutturazione preliminare.
• Scalabilità: Gestisce facilmente enormi volumi di dati, da terabyte a petabyte, utilizzando sistemi di archiviazione distribuiti come Apache Hadoop.
• Efficacia in termini di costi: Sfrutta lo storage di base a basso costo, rendendo conveniente la conservazione di grandi quantità di dati.
• Democratizzazione dei Dati: Rende i dati grezzi accessibili a vari team (data scientist, analisti, ingegneri ML) per molteplici casi d'uso, dalla reportistica al deep learning.
• A prova di futuro: Conserva i dati grezzi a tempo indeterminato, consentendo analisi future con nuovi strumenti e tecniche che non esistono oggi.

Sfide:

• Governance dei dati: Garantire la qualità, la provenienza e il controllo degli accessi ai dati può essere complesso.
• Sicurezza: La protezione dei dati grezzi sensibili richiede solide misure di sicurezza dei dati e privacy dei dati.
• Rischio di Data Swamp: Senza una gestione, metadati e catalogazione adeguati, un Data Lake può diventare disorganizzato e difficile da usare in modo efficace, trasformandosi in una "palude di dati" (data swamp), un concetto spiegato dalle principali società di gestione dei dati.
• Complessità: Richiede competenze specialistiche per la gestione e l'analisi. Efficaci pratiche MLOps sono fondamentali per la gestione del ciclo di vita, dall'ingestione dei dati al deployment del modello.