Озеро данных

Основные понятия

Фундаментальная идея озера данных заключается в том, чтобы обеспечить экономически эффективное и высокомасштабируемое решение для хранения Больших Данных. К основным характеристикам относятся:

• Схема на чтение: В отличие от хранилищ данных (схема на запись), в Data Lakes структура или схема применяется только тогда, когда данные считываются для анализа. Это позволяет быстрее вводить необработанные данные.
• Хранение необработанных данных: Данные хранятся в оригинальном, необработанном формате. Это позволяет сохранить все детали, которые могут пригодиться для будущих непредвиденных анализов или обучения ML-модели.
• Масштабируемость: Обычно построенные на распределенных файловых системах или облачных хранилищах вроде Amazon S3 или Google Cloud Storage, озера данных могут легко масштабироваться до петабайтов и даже экзабайтов данных.
• Разнообразные типы данных: Поддерживает широкий спектр форматов данных из разных источников, что крайне важно для всестороннего анализа в таких областях, как компьютерное зрение (CV). Подробнее об этом читай в документации AWS по Data Lakes.

Озеро данных против хранилища данных. Хранилище данных

Хотя и озера данных, и хранилища данных используются для хранения больших объемов данных, они служат разным целям и по-разному обрабатывают данные.

• Хранилище данных: Хранит отфильтрованные, структурированные данные, которые уже были обработаны для определенной цели (schema-on-write). Оптимизировано для составления отчетов бизнес-аналитики и SQL-запросов. Думай о нем как о магазине бутилированной воды - очищенной и готовой к употреблению. Изучи концепции Data Warehousing от IBM, чтобы узнать больше подробностей.
• Озеро данных: Хранит необработанные данные в их родном формате (schema-on-read). Идеально подходит для исследования данных, добычи данных и обучения моделей машинного обучения (ML), которые требуют доступа к оригинальным, необработанным данным. Думай о нем как о природном озере - вода в сыром виде из разных источников. Предварительная обработка данных происходит после их получения, подстраиваясь под конкретную аналитическую задачу.

Актуальность в искусственном интеллекте и машинном обучении

Озера данных являются основой для многих рабочих процессов ИИ и МЛ, особенно в Deep Learning (DL). Возможность хранить огромные объемы необработанных разнообразных данных необходима для обучения сложных моделей. Data-ученые могут получить доступ к этим необработанным данным для решения таких задач, как исследовательский анализ, очистка данных, разработка функций и создание высококачественных обучающих данных. Например, такие платформы, как Ultralytics HUB, могут использовать наборы данных (часто курируемые и управляемые в Data Lakes или получаемые из них) для обучения пользовательских моделей, таких как Ultralytics YOLO для таких задач, как обнаружение объектов, сегментация изображений или их классификация. Этот процесс часто включает в себя обширный сбор и аннотирование данных еще до того, как они попадут в озеро.

Применение в реальном мире

Озера данных позволяют создавать мощные AI/ML-приложения, предоставляя необходимый объем и разнообразие данных. Вот два примера:

1. Разработка автономных транспортных средств: Компании, разрабатывающие автономные транспортные средства, собирают огромное количество данных с датчиков (камеры, облака точек LiDAR, радары, GPS) с тестовых автопарков. Эти необработанные данные сбрасываются в озеро данных. Затем инженеры и специалисты по изучению данных получают доступ к этим данным для обучения и проверки моделей глубокого обучения для таких задач, как модели обнаружения объектов для идентификации пешеходов и других транспортных средств, соблюдения полосы движения и навигации. Посмотри, как такие компании, как Waymo, используют технологию для создания возможностей самостоятельного вождения.
2. Построение персонализированных рекомендательных систем: Платформы электронной коммерции и потоковые сервисы используют Озера данных для хранения разнообразных данных о взаимодействии с пользователями - кликов, истории просмотров, записей о покупках, активности в социальных сетях и демографических данных пользователей. Эти необработанные данные обрабатываются с помощью таких инструментов, как Apache Spark, прямо на озере данных. Затем на этих обработанных данных обучаются модели машинного обучения, которые генерируют персонализированные системы рекомендаций, повышая вовлеченность пользователей и увеличивая продажи, как это происходит в розничных решениях на основе ИИ.

Преимущества и проблемы

Преимущества:

• Гибкость: Хранит любой тип данных без предварительного структурирования.
• Масштабируемость: Легко справляется с огромными объемами данных.
• Экономическая эффективность: Используй недорогие варианты хранения.
• Демократизация данных: Делает необработанные данные доступными для различных команд (data scientists, аналитики).
• Защита на будущее: Сохрани необработанные данные для будущих, неизвестных случаев использования.

Вызовы:

• Управление данными: Обеспечение качества данных, их разветвленности и контроля доступа может быть сложной задачей.
• Безопасность: Защита конфиденциальных необработанных данных требует надежных мер по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.
• Риск "болота данных": без надлежащего управления и метаданных озеро данных может стать дезорганизованным и сложным для эффективного использования ("болото данных").
• Сложность: Требует специальных навыков для управления и анализа. Эффективная практика MLOps имеет решающее значение.

Озера данных обеспечивают необходимый масштаб и гибкость для обработки растущих объемов и разнообразия данных, необходимых для работы современных решений в области искусственного интеллекта. Они являются критически важным компонентом инфраструктуры данных, поддерживающей передовую аналитику и инновации в области машинного обучения.