Lago de dados

Conceitos fundamentais

A ideia fundamental por trás de um Data Lake é fornecer uma solução de armazenamento económica e altamente escalável para Big Data. As principais caraterísticas incluem:

• Esquema na leitura: Ao contrário dos armazéns de dados (schema-on-write), os Data Lakes aplicam a estrutura ou o esquema apenas quando os dados são lidos para análise. Isso permite uma ingestão mais rápida de dados brutos.
• Armazenamento de dados em bruto: Os dados são armazenados no seu formato original, não processado. Assim, preserva todos os detalhes, que podem ser úteis para análises futuras e imprevistas ou para o treino de modelos ML.
• Escalabilidade: Normalmente construídos em sistemas de ficheiros distribuídos ou armazenamento na nuvem, como o Amazon S3 ou oGoogle Cloud Storage, os Data Lakes podem ser facilmente escalados para petabytes ou mesmo exabytes de dados.
• Diversos tipos de dados: Acomoda uma grande variedade de formatos de dados de diferentes fontes, crucial para uma análise abrangente em áreas como a Visão Computacional (CV). Para obter mais informações, consulte a documentação da AWS sobre Data Lakes.

Lago de dados vs. Armazém de dados

Embora tanto os Data Lakes como os Data Warehouses sejam utilizados para armazenar grandes quantidades de dados, servem objectivos diferentes e tratam os dados de forma diferente.

• Armazém de dados: Armazena dados filtrados e estruturados que já foram processados para um fim específico (schema-on-write). Optimizado para relatórios de business intelligence e consultas SQL. Pensa nisto como uma loja de água engarrafada - purificada e pronta a beber. Explora os conceitos de Data Warehousing da IBM para mais detalhes.
• Lago de dados: Armazena dados brutos no seu formato nativo (schema-on-read). Ideal para exploração de dados, extração de dados e formação de modelos de aprendizagem automática (ML) que requerem acesso a dados originais e não processados. Pensa nisto como um lago natural - água na sua forma bruta proveniente de várias fontes. O pré-processamento de dados ocorre após a recuperação dos dados, adaptado à tarefa analítica específica.

Relevância na IA e na aprendizagem automática

Os Data Lakes são fundamentais para muitos fluxos de trabalho de IA e ML, especialmente na Aprendizagem Profunda (DL). A capacidade de armazenar grandes quantidades de dados brutos e diversificados é essencial para treinar modelos sofisticados. Os cientistas de dados podem acessar esses dados brutos para tarefas como análise exploratória, limpeza de dados, engenharia de recursos e criação de dados de treinamento de alta qualidade. Por exemplo, plataformas como o Ultralytics HUB podem aproveitar conjuntos de dados (muitas vezes com curadoria e geridos dentro ou provenientes de Data Lakes) para treinar modelos personalizados como Ultralytics YOLO para tarefas como deteção de objetos, segmentação de imagens ou classificação de imagens. O processo geralmente envolve uma extensa coleta de dados e anotações antes mesmo de os dados chegarem ao lago.

Aplicações no mundo real

Os Data Lakes permitem aplicações de IA/ML poderosas, fornecendo o volume e a variedade de dados necessários. Eis dois exemplos:

1. Desenvolvimento de veículos autónomos: As empresas que desenvolvem veículos autónomos recolhem grandes quantidades de dados de sensores (feeds de câmaras, nuvens de pontos LiDAR, radar, GPS) de frotas de teste. Estes dados em bruto são despejados num Data Lake. Os engenheiros e cientistas de dados acedem depois a estes dados para treinar e validar modelos de aprendizagem profunda para tarefas como modelos de deteção de objectos para identificar peões e outros veículos, manutenção da faixa de rodagem e navegação. Vê como empresas como a Waymo utilizam a tecnologia para capacidades de condução autónoma.
2. Cria sistemas de recomendação personalizados: As plataformas de comércio eletrónico e os serviços de streaming utilizam os Data Lakes para armazenar diversos dados de interação dos utilizadores - cliques, histórico de visualizações, registos de compras, atividade nas redes sociais e dados demográficos dos utilizadores. Estes dados em bruto são processados utilizando ferramentas como o Apache Spark diretamente no Data Lake. Os modelos de aprendizagem automática são depois treinados nestes dados processados para gerar sistemas de recomendação personalizados, melhorando o envolvimento do utilizador e as vendas, como se vê nas soluções de retalho orientadas para a IA.

Benefícios e desafios

Beneficia:

• Flexibilidade: Armazena qualquer tipo de dados sem estruturação prévia.
• Escalabilidade: Lida facilmente com grandes volumes de dados.
• Custo-eficácia: Aproveita as opções de armazenamento de baixo custo.
• Democratização de dados: Torna os dados brutos acessíveis a várias equipas (cientistas de dados, analistas).
• Prepara-te para o futuro: Preserva os dados brutos para casos de utilização futuros e desconhecidos.

Desafios:

• Governação de dados: Garantir a qualidade dos dados, a linhagem e o controlo de acesso pode ser complexo.
• Segurança: A proteção de dados brutos sensíveis exige medidas robustas de segurança e privacidade dos dados.
• Risco de pântano de dados: Sem uma gestão e metadados adequados, um Data Lake pode tornar-se desorganizado e difícil de utilizar eficazmente (um "pântano de dados").
• Complexidade: Requer competências especializadas para a gestão e análise. Práticas eficazes de MLOps são cruciais.

Os Data Lakes fornecem a escala e a flexibilidade necessárias para lidar com o crescente volume e variedade de dados necessários para alimentar as soluções modernas de IA. São uma componente crítica da infraestrutura de dados que suporta a inovação da análise avançada e da aprendizagem automática.