Veri Gölü

Veri Gölü, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm verilerinizi herhangi bir ölçekte depolamanıza olanak tanıyan merkezi bir depodur. Verileri önceden tanımlanmış, işlenmiş bir biçimde depolayan geleneksel bir veri ambarının aksine, bir Veri Gölü, ihtiyaç duyulana kadar çok miktarda ham veriyi yerel biçiminde tutar. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) için bu mimari inanılmaz derecede güçlüdür, çünkü veri bilimcilerine karmaşık modelleri eğitmek, keşif analizi yapmak ve ilk şema ile sınırlandırılmadan yeni kalıplar keşfetmek için mükemmel olan esnek, devasa bir orijinal veri havuzu sağlar.

Veri Gölleri Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinde Nasıl Çalışır?

Tipik bir yapay zeka iş akışında, Veri Gölü (Data Lake) tüm potansiyel veri kaynakları için birincil doğruluk kaynağı olarak hizmet eder. Süreç, çeşitli kaynaklardan (kullanıcı günlükleri, sosyal medya akışları, IoT sensör okumaları, resimler ve videolar gibi) ham verilerin göle yüklenmesiyle başlar. Bu veriler, orijinal, değiştirilmemiş halinde saklanır. Yeni bir bilgisayarlı görü (CV) modeli eğitmek gibi bir proje başladığında, mühendisler ilgili bir veri alt kümesini çıkarmak için göle erişebilirler. Bu "okuma sırasında şema" yaklaşımı, yapının veri alımı sırasında değil, veri analizi ve veri ön işleme aşamalarında uygulandığı anlamına gelir. Bu esneklik, model geliştikçe veri gereksinimlerinin değişebileceği yinelemeli ML geliştirme için kritik öneme sahiptir. AWS ve Google Cloud gibi büyük bulut bilişim sağlayıcıları, veri gölleri oluşturmak ve yönetmek için güçlü hizmetler sunar.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

Veri Gölleri, çeşitli ve hacimli veri kümelerine dayanan büyük ölçekli yapay zeka çözümleri geliştirmek için temeldir.

1. Autonomous Vehicle (Otonom Araç) Geliştirme: Bir sürücüsüz araba filosu, LiDAR nokta bulutları, yüksek çözünürlüklü video ve radar okumaları dahil olmak üzere günlük terabaytlarca ham sensör verisi üretir. Bu Büyük Veri, bir Veri Gölüne aktarılır. Mühendisler ve araştırmacılar daha sonra bu devasa depoyu sorgulayarak, model eğitimi ve simülasyon için kullanmak üzere nadir veya zorlu senaryoları (örneğin, bir yayanın gece beklenmedik bir şekilde bir yoldan geçmesi) bulabilirler. Bu, nesne tespiti gibi görevler için algılama modellerinin sürekli olarak iyileştirilmesini sağlar ve uç durumlara karşı sağlam olmalarını sağlar. Databricks gibi platformlar genellikle bu iş akışlarını yönetmek için kullanılır.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Hastaneler ve araştırma kurumları, farklı makinelerdeki çeşitli formatlarda tıbbi görüntüler (MR'lar, röntgenler, BT taramaları) toplar. Bu verileri bir Veri Gölü'nde merkezileştirerek, araştırma ve geliştirme için zengin, çeşitli bir veri seti oluştururlar. Veri bilimciler, örneğin bir YOLO modelini Beyin Tümörü veri seti gibi bir koleksiyon üzerinde eğiterek, tanısal yapay zeka modelleri geliştirmek için bu ham görüntüleme verilerine erişebilirler. Ham verileri depolamak, önceden işlenmiş formatlarda kaybolabilecek kritik ayrıntıları koruyarak daha doğru Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka çözümlerini destekler.

İlgili Kavramlardan Ayırma

Veri Göllerini diğer veri depolama paradigmalarından ayırmak önemlidir.

• Veri Ambarı - Veri Gölü Karşılaştırması: Temel fark, veri yapısı ve amacında yatar. Bir Veri Ambarı (Data Warehouse), genellikle iş analitiği için belirli bir amaç için işlenmiş, yapılandırılmış, filtrelenmiş verileri depolar. Buna karşılık, bir Veri Gölü (Data Lake), önceden tanımlanmış bir şema olmadan her türden (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) ham, filtrelenmemiş verileri depolar. Bu, Veri Göllerini (Data Lakes) makine öğreniminin keşifsel yapısı için daha uygun hale getirir.
• Veritabanı - Veri Gölü Karşılaştırması: Geleneksel bir veritabanı, özellikle SQL gibi ilişkisel bir veritabanı, verilerin yazılabilmesi için katı, önceden tanımlanmış bir şemaya uymasını gerektirir. Bu, "yazma sırasında şema" olarak bilinir. Veri Gölleri (Data Lakes), AI'da yaygın olan görüntüler, metin ve sensör günlükleri gibi çeşitli veri biçimlerini işlemek için gereken esnekliği sağlayan bir "okuma sırasında şema" yaklaşımı kullanır. Veritabanları hızlı işlemsel sorgular için optimize edilirken, Veri Gölleri (Data Lakes) Apache Spark gibi araçlar kullanılarak büyük ölçekli analitik işleme için oluşturulmuştur.
• Veri Madenciliği - Veri Gölü Karşılaştırması: Veri Gölü bir depolama deposudur. Öte yandan Veri Madenciliği, büyük veri kümelerinden kalıpları ve içgörüleri keşfetme sürecidir. Veri madenciliği teknikleri, bir Veri Gölü içinde depolanan verilere uygulanır.

Faydaları ve Zorlukları

Faydaları:

• Esneklik: Herhangi bir kaynaktan gelen herhangi bir veri türünü önceden yapılandırma olmadan depolar.
• Ölçeklenebilirlik: Apache Hadoop gibi dağıtılmış depolama sistemlerini kullanarak terabaytlardan petabaytlara kadar muazzam veri hacimlerini kolayca işler.
• Maliyet Etkinliği: Düşük maliyetli emtia depolamadan yararlanarak, büyük miktarlarda veriyi saklamayı uygun fiyatlı hale getirir.
• Veri Demokratikleşmesi: Ham verileri, raporlamadan derin öğrenmeye kadar çeşitli kullanım durumları için farklı ekiplerin (veri bilimcileri, analistler, ML mühendisleri) erişimine sunar.
• Geleceğe Uygunluk: Ham verileri süresiz olarak saklar ve bugün var olmayan yeni araçlar ve tekniklerle gelecekte analiz yapılmasına olanak tanır.

Zorluklar:

• Veri Yönetişimi: Veri kalitesini, soyunu ve erişim kontrolünü sağlamak karmaşık olabilir.
• Güvenlik: Hassas ham verilerin korunması, güçlü veri güvenliği ve veri gizliliği önlemleri gerektirir.
• Veri Bataklığı Riski: Uygun yönetim, meta veri ve kataloglama olmadan, bir Veri Gölü (Data Lake) düzensiz hale gelebilir ve etkili bir şekilde kullanılması zorlaşarak, önde gelen veri yönetimi şirketleri tarafından açıklanan bir kavram olan "veri bataklığına" dönüşebilir.
• Karmaşıklık: Yönetim ve analiz için özel beceriler gerektirir. Veri alımından model dağıtımına kadar yaşam döngüsünü yönetmek için etkili MLOps uygulamaları çok önemlidir.