数据湖如何为机器学习研究人员实现敏捷的数据探索？

数据湖是集中式存储库，用于以原始格式（结构化、半结构化、非结构化）存储海量原始数据。对于机器学习（ML）研究人员而言，数据探索的敏捷性意味着无需冗长准备即可快速访问、分析多样化数据集并进行实验的能力。这种灵活性对于在各种数据源上进行迭代模型开发和假设测试至关重要。 实现敏捷性的关键原则是读时模式和存储/计算解耦。研究人员无需严格的预先模式定义，可通过SQL、Spark或Python等工具直接访问原始数据。数据湖存储从日志到图像的各种数据，允许探索意外的数据关系。分布式存储（如HDFS、S3）提供了大规模可扩展性。这消除了传统ETL管道造成的瓶颈，显著加快了ML模型相关特征和模式的发现速度。 实施过程包括以最小转换摄入原始数据。元数据标记有助于数据发现。研究人员可按需使用各种分析引擎。这种方法避免了过早的数据结构化，缩短了获取洞察的时间。他们可以在新数据源上快速测试假设，迭代特征工程，并优化模型。这种敏捷性加速了ML研究生命周期，通过使所有数据可探索来促进创新，并与受限环境相比降低了实验成本。