Descubra o que são data lakes, seus recursos, benefícios e papel em IA/ML. Aprenda como eles transformam o gerenciamento e a análise de big data.
Um Data Lake é um repositório de armazenamento centralizado concebido para armazenar uma grande quantidade de dados no seu formato nativo e em bruto. Ao contrário de um armazém de dados hierárquico tradicional que armazena dados em ficheiros ou pastas, um lago de dados utiliza uma arquitetura plana para armazenar dados, normalmente em armazenamento de objectos. Esta abordagem permite às organizações armazenar dados estruturados estruturados de bases de dados relacionais, dados semi-estruturados (como CSV, registos, XML, JSON) e dados não estruturados (como e-mails, documentos e PDFs) bem como dados binários (imagens, áudio, vídeo) sem os processar previamente. Para os profissionais que trabalham em inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (ML), esta arquitetura proporciona a flexibilidade para aceder a conjuntos de dados maciços para experimentação e análise.
A principal vantagem de um lago de dados para cientistas de dados é a capacidade de aplicar "esquema na leitura". Nas bases de dados tradicionais, a estrutura (esquema) deve ser definida antes de os dados serem armazenados (schema-on-write). Em um lago de dados, os dados brutos são armazenados primeiro, e a estrutura é aplicada somente quando os dados são lidos para processamento. Isso é fundamental para fluxos de trabalho de aprendizagem profunda (DL) em que os requisitos de pré-processamento mudam frequentemente à medida que os modelos evoluem.
Os engenheiros recorrem frequentemente a serviços de computação em nuvem como o Amazon S3 ou o Armazenamento do Lago de Dados do Azure para criar estes repositórios. Estas plataformas integram-se perfeitamente com estruturas de processamento como o Apache Spark, permitindo consultas eficientes e análise de dados em conjuntos de dados à escala de petabytes.
Aqui está um exemplo simples de como um script Python pode iniciar o treino utilizando um ficheiro de configuração de conjunto de dados que aponta para dados extraídos de um ambiente de lago:
from ultralytics import YOLO
# Initialize the latest YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train on a dataset. The 'coco8.yaml' file defines paths to images
# and labels that may have been ingested from a data lake.
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640)
Os lagos de dados são a espinha dorsal das iniciativas modernas de Big Data em vários sectores.
É importante diferenciar um Data Lake de outros conceitos de armazenamento:
A implementação de um lago de dados oferece uma escalabilidade significativa, permitindo às organizações expandir a capacidade de armazenamento capacidade de armazenamento a um custo mais baixo em comparação com os armazéns tradicionais. Promove a democratização dos dados, dando várias equipas acesso à mesma fonte de dados brutos para diferentes fins, desde a visualização de dados a investigação avançada.
No entanto, os desafios incluem manter privacidade dos dados e a conformidade, especialmente quando se armazenam informações pessoais sensíveis (PII). Além disso, sem uma pipelines de pré-processamento de dados e ferramentas de ferramentas de governança como o Databricks Unity Catalog, encontrar valiosos em meio ao volume de dados brutos pode ser difícil.
