Lago di dati

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 data warehouse tradizionale che archivia i dati in un formato predefinito ed elaborato, un Data Lake conserva una grande quantità di dati grezzi nel loro formato nativo fino a quando non sono necessari. Per l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (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 laghi di dati nell'IA e nell'apprendimento automatico

In un tipico flusso di lavoro di AI, un Data Lake funge da fonte primaria di verità per tutte le potenziali fonti di dati. Il processo inizia con l'ingestione dei dati, in cui vengono caricati nel lago i dati grezzi provenienti da varie fonti, come i log degli utenti, i feed dei social media, le letture dei sensori IoT, le immagini e i video. Questi dati vengono memorizzati nel loro stato originale, non modificato. Quando inizia un progetto, ad esempio l'addestramento di un nuovo modello di computer vision (CV), gli ingegneri possono accedere al lago per estrarre un sottoinsieme di dati rilevanti. Questo approccio "schema-on-read" significa che la struttura viene applicata durante le fasi di analisi e pre-elaborazione dei dati, non al momento dell'ingestione. Questa flessibilità è fondamentale per lo sviluppo iterativo del ML, dove i requisiti dei dati possono cambiare con l'evoluzione del modello. I principali fornitori di cloud computing, come AWS e Google Cloud, offrono servizi solidi per la creazione e la gestione dei data lake.

Applicazioni AI/ML nel mondo reale

I Data Lake sono fondamentali per lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale su larga scala che si basano su set di dati diversi e voluminosi.

1. Sviluppo diveicoli autonomi: Una flotta di auto a guida autonoma genera ogni giorno terabyte di dati grezzi dei sensori, tra cui nuvole di punti LiDAR, video ad alta risoluzione e letture radar. Questi Big Data vengono convogliati in un Data Lake. Ingegneri e ricercatori possono successivamente interrogare questo enorme archivio per trovare scenari rari o difficili, come un pedone che attraversa inaspettatamente una strada di notte, da utilizzare per l'addestramento e la simulazione dei modelli. Ciò consente di migliorare continuamente i modelli di percezione per compiti come il rilevamento di oggetti e di garantire la loro robustezza contro i casi limite. Per gestire questi flussi di lavoro si utilizzano spesso piattaforme come Databricks.
2. Analisi delle immagini mediche: gli ospedali e gli istituti di ricerca raccolgono immagini mediche (risonanze magnetiche, radiografie, TAC) da vari macchinari in diversi formati. Centralizzando questi dati in un Data Lake, creano un set di dati ricco e diversificato per la ricerca e lo sviluppo. I data scientist possono accedere a questi dati grezzi di imaging per sviluppare modelli di intelligenza artificiale diagnostica, ad esempio addestrando un modello YOLO su una raccolta come il dataset Brain Tumor. L'archiviazione dei dati grezzi preserva i dettagli critici che potrebbero andare persi nei formati pre-elaborati, supportando soluzioni di IA nella sanità più accurate.

Distinguere i concetti correlati

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

• Data Warehouse vs. Data Lake: La differenza principale sta nella struttura e nello scopo dei dati. Un Data Warehouse archivia dati strutturati e filtrati che sono stati elaborati per uno scopo specifico, tipicamente l'analisi aziendale. Al contrario, un Data Lake archivia dati grezzi e non filtrati di tutti i tipi (strutturati, semi-strutturati e non strutturati) senza uno schema predefinito. Questo rende i Data Lake più adatti alla natura esplorativa dell'apprendimento automatico.
• 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 di tipo "schema-on-read", fornendo la flessibilità necessaria per gestire i diversi formati di dati comuni nell'IA, come immagini, testo e log dei sensori. Mentre i database sono ottimizzati per le 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 deposito di dati. Il Data Mining, invece, è il processo di scoperta di modelli e intuizioni da grandi insiemi di dati. Le tecniche di data mining vengono applicate ai dati archiviati in un Data Lake.

Vantaggi e sfide

Vantaggi:

• Flessibilità: Memorizza qualsiasi tipo di dati da qualsiasi fonte senza strutturazione preliminare.
• Scalabilità: Gestisce facilmente volumi di dati enormi, da terabyte a petabyte, utilizzando sistemi di archiviazione distribuiti come Apache Hadoop.
• Economicità: 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 diversi casi d'uso, dal reporting al deep learning.
• Protezione per il futuro: Conserva i dati grezzi a tempo indeterminato, consentendo analisi future con nuovi strumenti e tecniche che oggi non esistono.

Sfide:

• Governance dei dati: Garantire la qualità dei dati, il loro allineamento e il controllo degli accessi può essere complesso.
• Sicurezza: La protezione dei dati grezzi sensibili richiede solide misure di sicurezza e privacy dei dati.
• Rischio di palude di dati: senza un'adeguata gestione, metadati e catalogazione, un Data Lake può diventare disorganizzato e difficile da usare in modo efficace, trasformandosi in una "palude di dati", un concetto spiegato dalle principali società di gestione dei dati.
• Complessità: Richiede competenze specialistiche per la gestione e l'analisi. Pratiche efficaci di MLOps sono fondamentali per gestire il ciclo di vita dall'ingestione dei dati alla distribuzione dei modelli.