数据湖

核心理念

数据湖背后的基本理念是为大数据提供经济高效、高度可扩展的存储解决方案。主要特点包括

• 读取模式：与数据仓库（写入模式）不同，数据湖只有在读取数据进行分析时才应用结构或模式。这样可以更快地摄取原始数据。
• 原始数据存储：数据以未经处理的原始格式存储。这就保留了所有细节，这些细节可能对未来不可预见的分析或ML 模型训练有用。
• 可扩展性：数据湖通常建立在分布式文件系统或亚马逊 S3 Google 存储等云存储基础上，可以轻松扩展到 PB 级甚至 EB 级数据。
• 数据类型多样：可容纳来自不同来源的各种数据格式，这对计算机视觉 (CV) 等领域的综合分析至关重要。更多信息，请参阅AWS 有关数据湖的文档。

数据湖与数据仓库数据仓库

虽然数据湖和数据仓库都用于存储大量数据，但它们的目的不同，处理数据的方式也不同。

• 数据仓库：存储经过过滤的结构化数据，这些数据已针对特定目的进行过处理（写入模式）。针对商业智能报告和 SQL 查询进行了优化。可将其视为瓶装水商店--经过净化，可直接饮用。探索IBM 数据仓库概念，了解更多详情。
• 数据湖：以原始格式（读取模式）存储原始数据。是数据探索、数据挖掘和训练机器学习 (ML)模型的理想之选，需要访问原始的、未经处理的数据。将其视为一个天然湖泊--来自各种来源的原始形式的水。数据预处理发生在数据检索之后，根据特定的分析任务量身定制。

人工智能和机器学习的相关性

数据湖是许多人工智能和 ML 工作流程的基础，尤其是在深度学习 (DL) 领域。存储海量、多样化原始数据的能力对于训练复杂的模型至关重要。数据科学家可以访问这些原始数据，以完成探索性分析、数据清理、特征工程和创建高质量训练数据等任务。例如，Ultralytics HUB等平台可以利用数据集（通常在数据湖内策划和管理，或来自数据湖）来训练自定义模型，如 Ultralytics YOLO等定制模型，以完成物体检测、图像分割或图像分类等任务。这一过程通常需要在数据到达数据湖之前进行大量的数据收集和注释。

实际应用

数据湖通过提供必要数量和种类的数据，实现了强大的人工智能/人工智能应用。这里有两个例子：

1. 开发自动驾驶汽车：开发自动驾驶车辆的公司会从测试车队收集大量传感器数据（摄像头馈送、激光雷达点云、雷达、GPS）。这些原始数据被转入数据湖。然后，工程师和数据科学家访问这些数据，训练和验证用于识别行人和其他车辆的物体检测模型、车道保持和导航等任务的深度学习 模型。了解Waymo等公司如何利用技术实现自动驾驶功能。
2. 构建个性化推荐系统：电子商务平台和流媒体服务利用数据湖存储各种用户交互数据--点击、浏览历史、购买记录、社交媒体活动和用户人口统计数据。使用Apache Spark等工具直接在数据湖上处理这些原始数据。然后在这些处理过的数据上训练机器学习模型，生成个性化推荐系统，提高用户参与度和销售额，这在人工智能驱动的零售解决方案中可见一斑。

优势与挑战

好处

• 灵活性：可存储任何数据类型，无需事先结构化。
• 可扩展性：轻松处理海量数据
• 成本效益：利用低成本的存储方案。
• 数据民主化：让各种团队（数据科学家、分析师）都能访问原始数据。
• 面向未来：为未来未知的用例保留原始数据。

挑战：

• 数据管理：确保数据质量、脉络和访问控制可能非常复杂。
• 安全性：保护敏感的原始数据需要强有力的数据安全和数据隐私措施。
• 数据沼泽风险：如果没有适当的管理和元数据，数据湖可能会变得杂乱无章，难以有效使用（"数据沼泽"）。
• 复杂性：需要专门的管理和分析技能。有效的MLOps 实践至关重要。

数据湖可提供必要的规模和灵活性，以处理现代人工智能解决方案所需的不断增长的数据量和数据种类。它们是支持高级分析和机器学习创新的数据基础设施的重要组成部分。