Lac de données

Concepts de base

L'idée fondamentale d'un lac de données est de fournir une solution de stockage rentable et hautement évolutive pour les Big Data. Les principales caractéristiques sont les suivantes :

• Schema-on-Read : Contrairement aux entrepôts de données (schéma sur écriture), les lacs de données appliquent une structure ou un schéma uniquement lorsque les données sont lues pour être analysées. Cela permet une ingestion plus rapide des données brutes.
• Stockage de données brutes : Les données sont stockées dans leur format original, non traité. Cela permet de préserver tous les détails, qui pourraient être utiles pour des analyses futures et imprévues ou pour l'entraînement de modèles de ML.
• Évolutivité : Généralement construits sur des systèmes de fichiers distribués ou des stockages en nuage comme Amazon S3 ou Google Cloud Storage, les lacs de données peuvent facilement évoluer vers des pétaoctets, voire des exaoctets de données.
• Divers types de données : Accueille une grande variété de formats de données provenant de différentes sources, ce qui est crucial pour une analyse complète dans des domaines tels que la vision par ordinateur (VA). Pour plus d'informations, consulte la documentation AWS sur les lacs de données.

Lac de données et entrepôt de données Entrepôt de données

Bien que les lacs de données et les entrepôts de données soient tous deux utilisés pour stocker de grandes quantités de données, ils ont des objectifs différents et traitent les données différemment.

• Entrepôt de données : Stocke des données filtrées et structurées qui ont déjà été traitées dans un but précis (schéma sur écriture). Optimisé pour les rapports de veille stratégique et les requêtes SQL. Considère-le comme un magasin d'eau en bouteille - purifiée et prête à boire. Explore les concepts d'entreposage de données d'IBM pour plus de détails.
• Lac de données : Stocke les données brutes dans leur format natif (schéma en lecture). Idéal pour l'exploration des données, l'exploration des données et la formation des modèles d'apprentissage automatique (ML) qui nécessitent un accès aux données originales, non traitées. Considère-le comme un lac naturel - de l'eau sous sa forme brute provenant de diverses sources. Le prétraitement des données a lieu après la récupération des données, adapté à la tâche analytique spécifique.

La pertinence dans l'IA et l'apprentissage automatique

Les lacs de données sont fondamentaux pour de nombreux flux de travail d'IA et de ML, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond (DL). La capacité à stocker des quantités massives de données brutes et diverses est essentielle pour former des modèles sophistiqués. Les data scientists peuvent accéder à ces données brutes pour des tâches telles que l'analyse exploratoire, le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités et la création de données d'entraînement de haute qualité. Par exemple, des plateformes comme Ultralytics HUB peuvent exploiter des ensembles de données (souvent curatées et gérées au sein de Data Lakes ou provenant de ces derniers) pour entraîner des modèles personnalisés tels que. Ultralytics YOLO pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images ou la classification d'images. Le processus implique souvent une collecte et une annotation approfondies des données avant même qu'elles n'atteignent le lac.

Applications dans le monde réel

Les lacs de données permettent de réaliser de puissantes applications d'IA/ML en fournissant le volume et la variété de données nécessaires. En voici deux exemples :

1. Développement de véhicules autonomes : Les entreprises qui développent des véhicules autonomes collectent de grandes quantités de données de capteurs (flux de caméras, nuages de points LiDAR, radar, GPS) à partir de flottes d'essai. Ces données brutes sont déversées dans un lac de données. Les ingénieurs et les data scientists accèdent ensuite à ces données pour former et valider des modèles d'apprentissage profond pour des tâches telles que les modèles de détection d'objets pour identifier les piétons et les autres véhicules, le maintien de la trajectoire et la navigation. Découvre comment des entreprises comme Waymo utilisent la technologie pour les capacités de conduite autonome.
2. Construire des systèmes de recommandation personnalisés : Les plateformes de commerce électronique et les services de streaming utilisent des Data Lakes pour stocker diverses données d'interaction avec les utilisateurs - clics, historique de visionnage, enregistrements d'achats, activité sur les médias sociaux et données démographiques de l'utilisateur. Ces données brutes sont traitées à l'aide d'outils comme Apache Spark directement sur le lac de données. Des modèles d'apprentissage automatique sont ensuite formés sur ces données traitées pour générer des systèmes de recommandation personnalisés, améliorant ainsi l'engagement des utilisateurs et les ventes, comme on le voit dans les solutions de vente au détail pilotées par l'IA.

Avantages et défis

Avantages :

• Flexibilité : Stocke n'importe quel type de données sans structuration préalable.
• Évolutivité : Gère facilement des volumes de données massifs.
• Rentabilité : Exploite les options de stockage à faible coût.
• Démocratisation des données : Rend les données brutes accessibles à différentes équipes (data scientists, analystes).
• Protection de l'avenir : Préserve les données brutes pour des cas d'utilisation futurs et inconnus.

Défis :

• Gouvernance des données : Assurer la qualité des données, leur lignage et le contrôle d'accès peut s'avérer complexe.
• Sécurité : La protection des données brutes sensibles nécessite de solides mesures de sécurité et de confidentialité des données.
• Risque de marécage de données : sans une gestion et des métadonnées appropriées, un lac de données peut devenir désorganisé et difficile à utiliser efficacement (un " marécage de données ").
• Complexité : Nécessite des compétences spécialisées pour la gestion et l'analyse. Des pratiques efficaces de MLOps sont cruciales.

Les lacs de données offrent l'échelle et la flexibilité nécessaires pour gérer le volume croissant et la variété des données requises pour alimenter les solutions modernes d'IA. Ils constituent un élément essentiel de l'infrastructure de données qui soutient l'analyse avancée et l'innovation en matière d'apprentissage automatique.