Представляем хранилища данных (Data Lakes) в эпоху ИИ | Почему вам необходимо об этом знать | Tec...

Искусственный интеллект — это не просто улучшение моделей, это улучшение инфраструктуры данных. В этом видео мы разберем, почему хранилища данных (data lakes) незаметно стали одной из важнейших основ для современных систем ИИ.

Традиционная аналитика опиралась на чистые таблицы и предопределенные схемы. ИИ этого не делает. Современный ИИ обрабатывает журналы, текст, изображения, эмбеддинги, результаты работы моделей и циклы обратной связи — данные, которые постоянно меняются и не укладываются аккуратно в строки и столбцы.

Вы узнаете:

Что такое озеро данных (и чем оно не является)

Озера данных против хранилищ данных — и почему ИИ нужны оба варианта

Почему схема чтения имеет решающее значение для рабочих процессов ИИ

Как озера данных поддерживают экспериментирование, повторное использование и итерацию моделей

Расцвет архитектур озер и хранилищ данных

Открытые форматы таблиц, такие как Delta Lake, Apache Iceberg и Hudi

Как такие инструменты, как Spark, DuckDB, Trino и BigQuery, запрашивают данные из озер

Почему история данных, версионирование и управление важны для надежного ИИ

Это видео предназначено для специалистов по данным, инженеров машинного обучения, инженеров данных и технологических лидеров, которые хотят, чтобы системы ИИ масштабировались со временем — без перестройки конвейеров каждый год.

ИИ процветает, когда данные рассматриваются как долгосрочный актив, а не как разовый входной параметр. Озера данных делают это возможным.

👇 Напишите в комментариях: Вы используете озеро данных, хранилище данных или и то, и другое?

#ОзераДанные #ИскусственныйИнтеллект #ИнженерияДанные
#НаукаОДанные #МашинноеОбучение #БольшиеДанные
#Lakehouse #DeltaLake #ApacheIceberg #ApacheHudi
#ИнфраструктураИИ #ИнженерияМашинногоОбучения #Аналитика
#ОблачныеДанные #СовременныйСтекДанные