データレイク

データレイクは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データをあらゆる規模で保存できる集中型リポジトリです。定義済みの処理済み形式でデータを保存する従来のデータウェアハウスとは異なり、データレイクは、必要になるまで大量の生データをネイティブ形式で保持します。人工知能（AI）および機械学習（ML）にとって、このアーキテクチャは非常に強力です。なぜなら、データサイエンティストに柔軟で大規模な元のデータプールを提供し、初期スキーマに制約されることなく、複雑なモデルのトレーニング、探索的分析の実行、および新しいパターンの発見に最適だからです。

AIと機械学習におけるデータレイクの仕組み

一般的なAIワークフローでは、データレイクがすべての潜在的なデータソースの主要な情報源として機能します。プロセスは、ユーザーログ、ソーシャルメディアフィード、IoTセンサーの読み取り値、画像、ビデオなど、さまざまなソースからの生データをレイクにロードするデータ取り込みから始まります。このデータは、元の変更されていない状態で保存されます。新しいコンピュータビジョン（CV）モデルのトレーニングなど、プロジェクトが開始されると、エンジニアはレイクにアクセスして、関連するデータのサブセットを抽出できます。この「読み込み時スキーマ」アプローチは、構造が取り込み時ではなく、データ分析およびデータ前処理段階で適用されることを意味します。この柔軟性は、モデルの進化に合わせてデータ要件が変化する反復的な機械学習開発にとって重要です。クラウドコンピューティングの大手プロバイダーであるAWSやGoogle Cloudは、データレイクの構築と管理のための堅牢なサービスを提供しています。

現実世界のAI/MLアプリケーション

データレイクは、多様で大量のデータセットに依存する大規模なAIソリューションを開発するための基盤となります。

1. 自動運転車開発: 自動運転車のフリートは、LiDARポイントクラウド、高解像度ビデオ、レーダー測定値など、テラバイト単位の生のセンサーデータを毎日生成します。このビッグデータはデータレイクにストリーミングされます。エンジニアや研究者は、この大規模なリポジトリを後でクエリして、夜間に歩行者が予期せず道路を横断するなど、まれなまたは困難なシナリオを見つけ出し、モデルのトレーニングとシミュレーションに使用できます。これにより、物体検出などのタスクのための知覚モデルを継続的に改善し、エッジケースに対して堅牢であることを保証します。Databricksのようなプラットフォームは、これらのワークフローを管理するためによく使用されます。
2. 医用画像解析: 病院や研究機関は、さまざまな機械からの医療画像（MRI、X線、CTスキャン）をさまざまな形式で収集します。このデータをデータレイクに一元化することにより、研究開発のための豊富で多様なデータセットを作成します。データサイエンティストは、この生の画像データにアクセスして、診断AIモデルを開発できます。たとえば、脳腫瘍データセットのようなコレクションでYOLOモデルをトレーニングします。生のデータを保存すると、前処理された形式で失われる可能性のある重要な詳細が保持され、より正確なヘルスケアAIソリューションがサポートされます。

関連概念との区別

データレイクを他のデータストレージパラダイムと区別することが重要です。

• データウェアハウス vs. データレイク: 主な違いは、データ構造と目的にあります。データウェアハウスは、特定の目的（通常はビジネス分析）のために処理された構造化されたフィルタリング済みのデータを保存します。対照的に、データレイクは、事前定義されたスキーマなしに、あらゆる種類の生データ（構造化、半構造化、および非構造化）を保存します。これにより、データレイクは機械学習の探索的な性質に適しています。
• データベース vs. データレイク: 従来のデータベース、特にSQLのようなリレーショナルデータベースでは、データを書き込む前に、厳密に事前定義されたスキーマに適合させる必要があります。これは「スキーマ・オン・ライト」と呼ばれます。データレイクは「スキーマ・オン・リード」のアプローチを採用し、画像、テキスト、センサーログなど、AIで一般的な多様なデータ形式を処理するために必要な柔軟性を提供します。データベースは高速なトランザクションクエリに最適化されていますが、データレイクはApache Sparkのようなツールを使用した大規模な分析処理のために構築されています。
• データマイニング vs. データレイク: データレイクはストレージリポジトリです。一方、データマイニングは、大規模なデータセットからパターンと洞察を発見するプロセスです。データマイニング技術は、データレイク内に保存されたデータに適用されます。

利点と課題

利点:

• 柔軟性: 事前構造化なしに、あらゆるソースからのあらゆるデータ型を保存します。
• スケーラビリティ： Apache Hadoopのような分散ストレージシステムを使用して、テラバイトからペタバイトまでの膨大なデータ量を簡単に処理できます。
• 費用対効果: 低コストの汎用ストレージを活用し、大量のデータを手頃な価格で保持できます。
• データの民主化: 生データを、レポート作成から深層学習まで、複数のユースケースのために、さまざまなチーム（データサイエンティスト、アナリスト、MLエンジニア）がアクセスできるようにします。
• 将来への対応: 生データを無期限に保存し、今日存在しない新しいツールやテクニックを使用した将来の分析を可能にします。

課題:

• データガバナンス： データの品質、リネージ、およびアクセス制御を保証することは複雑になる可能性があります。
• セキュリティ: センシティブな生データを保護するには、堅牢なデータセキュリティおよびデータプライバシー対策が必要です。
• データスワンプのリスク: 適切な管理、メタデータ、およびカタログ作成がない場合、データレイクは組織化されておらず、効果的に使用することが難しくなり、主要なデータ管理会社によって説明されている概念である「データスワンプ」に変わる可能性があります。
• 複雑さ: 管理と分析には専門的なスキルが必要です。データ取り込みからモデルのデプロイまでのライフサイクルを管理するには、効果的なMLOpsプラクティスが不可欠です。