Delta lake: ecco come rende l’AI più robusta, flessibile e scalabile

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama competitivo, offrendo alle aziende strumenti potenti per l’innovazione e la crescita. Tuttavia, affinché l’AI possa esprimere tutto il suo potenziale, è fondamentale una gestione efficace dei dati. Qui entra in gioco la differenza tra un tradizionale data lake e Delta lake.

Data lake e Delta lake, le differenze

Un data lake consente di archiviare grandi volumi di dati in modo flessibile e conveniente, ma spesso soffre di problemi di qualità, mancanza di struttura e difficoltà nella gestione delle versioni dei dati. Il Delta lake, invece, introduce un livello superiore di affidabilità e governance, garantendo operazioni sui dati sicure e affidabili, una gestione flessibile della struttura dei dati per adattarsi ai cambiamenti e una maggiore integrità delle informazioni.

Questo lo rende la soluzione ideale per le aziende che vogliono sfruttare l’AI senza compromessi sulla qualità delle informazioni e mantenendo buone performance nei vari processi, anche quelli che gestiscono grandi volumi di dati.

Delta lake: la chiave per una data strategy efficace

Immaginiamo di voler costruire un grattacielo solido e sicuro: senza fondamenta stabili, la struttura rischierebbe di crollare. Lo stesso vale per l’AI: senza dati affidabili, le previsioni e le analisi potrebbero risultare errate o, peggio, fuorvianti. Delta lake introduce un approccio rivoluzionario alla gestione dei dati, garantendo transazioni ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento, Durabilità). Questo significa che ogni operazione sui dati è sicura, precisa e priva di errori, creando una base solida per lo sviluppo di modelli di AI sempre più avanzati.

Il Delta lake offre una serie di funzionalità in più rispetto a un tradizionale data lake che lo rendono uno strumento essenziale per la gestione dei dati:

• formato di archiviazione: garantisce un’efficiente gestione dello storage e dei metadati. Utilizza Apache Parquet per una compressione efficiente.
• Time travel: permette di recuperare versioni precedenti dei dati per controlli e ripristini.
• Transazioni ACID: garantiscono affidabilità e coerenza dei dati supportando operazioni di cancellazione, merge e upsert su file partizionati nel data lake.
• Ottimizzazione del layout dei dati: include tecniche come lo Z-ordering e il liquid clustering per migliorare le performance.
• Supporto per batch e streaming: una tabella Delta può essere utilizzata sia come sorgente da cui leggere i dati, sia come destinazione in cui scrivere dati in modalità batch o in tempo reale (streaming), utile in ambito di previsioni con modelli realtime.
• Enforcement dello schema: impedisce la scrittura di dati non conformi alla struttura della tabella.
• Connettori per interrogazione: compatibilità con diversi strumenti di analytics e query.

Un unico ecosistema per dati strutturati e non strutturati

Uno dei principali ostacoli nell’implementazione dell’AI è la varietà dei dati da analizzare: informazioni strutturate (come database tradizionali) e non strutturate (come immagini, testi e video). Il Delta lake supera questa sfida, offrendo una piattaforma capace di integrare entrambe le tipologie di dati, rendendo più semplice l’addestramento di algoritmi avanzati. Grazie alla sua capacità di gestire sia dati in tempo reale (streaming) che batch, le aziende possono alimentare i loro sistemi AI con informazioni aggiornate in tempo reale, garantendo modelli più precisi e performanti.

Riduzione della complessità e ottimizzazione dei costi

Oltre ai benefici tecnici, Delta Lake aiuta le aziende a superare le limitazioni dei tradizionali data lake, che spesso richiedono sistemi di archiviazione separati per garantire coerenza e qualità dei dati. Grazie alla gestione unificata di dati strutturati e non strutturati, Delta lake riduce la complessità operativa e migliora l’efficienza nell’utilizzo delle risorse. Questo significa meno interventi manuali, minore rischio di errori e più tempo per concentrarsi sulle decisioni strategiche, trasformando la gestione dei dati in un vero vantaggio competitivo.

MLOps efficace: Delta lake + MLflow

L’integrazione di MLflow con Delta lake rappresenta un potente strumento per la gestione dei modelli di machine learning, creando un sistema MLOps robusto.

MLflow, una piattaforma open-source, gestisce il ciclo di vita dei modelli di machine learning, inclusi esperimenti, riproducibilità, deployment e un registro centrale dei modelli. Con componenti come tracking, progetti, modelli e registry, MLflow supporta librerie ML come sklearn e XGBoost, e linguaggi di programmazione come R, Python e Java. Può essere installato on-premise o nel cloud e scalare con Apache Spark, facilitando l’uso da parte di più utenti.

Delta lake, d’altra parte, gestisce il versioning dei dati, essenziale per l’analisi dei risultati del modello e l’impatto delle varie caratteristiche, garantendo la scalabilità della soluzione. Questo significa che non è un problema partire con pochi dati e crescere fino a gestire gigabyte di dati, grazie alle sue caratteristiche di ottimizzazione.

Una corretta implementazione dei principi MLOps permette di gestire tutte le attività del ciclo di vita di un modello di machine learning, dalla raccolta dati all’analisi esplorativa, pulizia e pre-elaborazione, addestramento e validazione del modello, fino al deployment, monitoraggio e retraining.

Per esempio, in un tipico problema di classificazione, il data scientist prova diversi modelli con versioni diverse dei dati (accessibili grazie alle potenzialità del time travel delle delta table), tecniche di pre-elaborazione, e metriche per valutare i modelli (registrando le informazioni dei modelli su mlfow). Tutte le versioni devono essere poi validate e un modello finale deve essere messo in produzione, verificando le performance sotto diverse combinazioni di tecniche. Una metodologia chiara assicura modelli ML riproducibili, riutilizzabili e scalabili per casi d’uso aziendali.

Con il data versioning di Delta lake, possiamo collegare qualsiasi versione dei dati ai vari modelli allenati, potendo evidenziare differenze nelle distribuzioni dei dati e gli effetti del cambiamento degli input sul modello. Questo permette di capire con semplicità cosa è cambiato e quando, anticipando eventuali impatti dei modelli sulle attività di business. Inoltre, grazie alla capacità di monitorare e analizzare rapidamente le variazioni nei dati e nei modelli, le aziende possono anticipare problemi e trovare soluzioni in modo veloce ed efficace, migliorando la reattività e l’efficienza operativa. Questo approccio proattivo non solo ottimizza le prestazioni dei modelli, ma garantisce anche un impatto positivo sulle attività di business, facilitando decisioni informate e strategiche.

Architettura per un sistema MLOps

Di seguito si rappresenta in sintesi una possibile architettura per un sistema MLOps che fa uso di strumenti quali Delta lake e Mflow, in questo caso contestualizzato in ambiente databricks. Da un lato il delta lake aiuta nella gestione dei dati mentre dall’altro mlflow permette la gestione dei vari modelli.

Un vantaggio competitivo concreto: casi di studio

Le aziende che hanno adottato Delta lake stanno già sperimentando vantaggi tangibili. Ad esempio, secondo un articolo di Databricks, Delta lake consente la creazione di pipeline di dati e modelli di machine learning affidabili e resilienti, accelerando lo sviluppo e la produzione di soluzioni AI.

Scribd

Un esempio significativo è Scribd, una piattaforma di lettura digitale che utilizza analytics e AI per offrire esperienze di storytelling coinvolgenti. Grazie a Delta Lake come soluzione di storage unificata, Scribd è in grado di gestire enormi volumi di dati in streaming, creando una piattaforma dati flessibile che sfrutta diverse tecnologie aperte. Inoltre, Scribd ha contribuito attivamente al progetto open source di Delta lake, dimostrando i vantaggi di una strategia basata su uno storage aperto e unificato. Questa flessibilità consente all’azienda di innovare rapidamente e fornire più valore ai propri utenti.

HSBC

Anche nel settore finanziario, Delta Lake sta rivoluzionando l’approccio ai dati. Un caso emblematico è HSBC, una delle principali istituzioni bancarie globali, che ha implementato AI e analisi avanzata per migliorare la gestione del rischio e ottimizzare la conformità normativa. Delta lake ha permesso a HSBC di strutturare i dati in modo affidabile, garantendo qualità e tracciabilità nelle operazioni di machine learning. Grazie alla capacità di gestire grandi volumi di dati in modo scalabile, HSBC ha potuto migliorare i propri modelli predittivi e rafforzare le proprie strategie di mitigazione del rischio.

Questi casi di successo dimostrano come Delta lake possa essere un acceleratore di valore per l’AI, migliorando la qualità e la disponibilità dei dati per le aziende. Settori come la finanza, la sanità e il retail lo utilizzano per garantire analisi più accurate, migliorare l’esperienza del cliente e rispettare le normative sulla governance dei dati.

Conclusioni

In conclusione, Delta lake è una svolta strategica nella gestione dei dati, offrendo strumenti avanzati per garantire qualità, coerenza e affidabilità. A differenza dei tradizionali data lake, elimina le inefficienze e migliora le prestazioni dei modelli di AI, semplificando al contempo la governance dei dati. La sua capacità di gestire in modo scalabile e sicuro grandi volumi di informazioni lo rende una risorsa imprescindibile per le aziende che puntano a insight più accurati e decisioni tempestive.

In un mercato sempre più competitivo, adottare una tecnologia come Delta lake non è solo un’opzione, ma una scelta determinante per chi vuole sfruttare al massimo il potenziale dei propri dati e mantenere un vantaggio strategico nell’era dell’intelligenza artificiale.

Riferimenti

Demystifying Delta Lake

Productionizing Machine Learning with Delta Lake

Building a more efficient data infrastructure for machine learning with Delta Lake

What is Delta Lake? Benefits and Architecture

Delta Lake: A Practical Introduction with Hands-On Examples

Running ML Workflows with Delta Lake and Ray

Delta Lake vs Apache Iceberg: Features, Use Cases, and Benefits