La inteligencia artificial (IA) es un tema que está generando mucho interés en el entorno digital actual. Vamos a entender el papel de las bases de datos en el espacio de la IA, especialmente en las aplicaciones analíticas.
El papel de las bases de datos en la analítica de IA
La analítica es una metodología para extraer información de los datos y la IA contribuye inyectando inteligencia en los procesos. Por ejemplo, los insights obtenidos de los datos transaccionales pueden revelar que un grupo de personas está comprando el producto X en una geografía y momento específicos. La IA puede utilizar datos de diversas fuentes como redes sociales, información histórica, etc., y revelar cómo este grupo de personas tiene una probabilidad más alta de comprar el producto Y. Una aplicación analítica adecuada para estos escenarios sería un motor de recomendaciones o una comunicación personalizada.
Los principales bloques del proceso de análisis inteligente son: Sensar, Aprender, Decidir y Actuar. Vamos a desglosar cada proceso en detalle. sensar se refiere a la obtención de información en tiempo real o en lotes de sistemas internos y externos. Una vez que el sistema recibe los datos entrantes, el proceso tiene que aprender en base a estos inputs. Esto implica comprender los sujetos y el contexto ambiental para ayudar en la toma de decisiones. El siguiente paso, decidir, implica comparar diferentes posibilidades y tomar la decisión óptima. Por último, el sistema actúa implementando las decisiones a través de procesos y tecnología en nuevos datos.
El papel de las bases de datos en la IA es proporcionar espacio de almacenamiento y capacidades de procesamiento para cada bloque de procesamiento de datos. La base de datos de IA ayudará a ingresar, explorar, analizar y visualizar datos complejos y en movimiento rápido en milisegundos. El objetivo final es reducir costos, generar nuevas ganancias e integrar modelos de aprendizaje automático (ML) para que las empresas puedan tomar decisiones más eficientes basadas en datos.
¿Qué base de datos debes elegir: RDBMS o NoSQL?
Las bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS) tienen varias limitaciones cuando se trata de satisfacer los requisitos de la IA. Estas bases de datos no pueden escalar fácilmente para manejar grandes volúmenes de datos o datos no estructurados, y también carecen de un mecanismo de alta disponibilidad simplificado.
Por otro lado, las bases de datos no relacionales (NoSQL) han desempeñado un papel fundamental en los avances tecnológicos recientes al aprovechar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo como sus componentes tecnológicos principales. La capacidad de recopilar y almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados ha proporcionado a la IA la materia prima necesaria para mejorar las predicciones. Además, estas bases de datos son altamente escalables, lo que significa que para cualquier requerimiento adicional de recursos en el sistema, solo se necesita agregar hardware de bajo costo. Las bases de datos no relacionales también son altamente disponibles debido al modelo de replicación por defecto.
¿Cómo beneficia NoSQL a la IA?
NoSQL aporta varias ventajas únicas cuando se trata de manejar aplicaciones de IA:
- Modelo de datos flexible para manejar la modificación de la estructura de datos durante la fase de aprendizaje y evitar migraciones costosas de esquemas.
- Escalabilidad bajo demanda para manejar conjuntos de datos voluminosos (durante la fase de aprendizaje ) y admitir cualquier máquina de bajo costo que se pueda agregar para aumentar la potencia.
- Alta tolerancia a fallos gracias al modelo de replicación por defecto de NoSQL, que ayuda a evitar interrupciones debido a fallos de nodos.
- Consistencia y alta disponibilidad sin problemas durante la fase de aprendizaje .
- Integración sin problemas a través de APIs personalizadas para los principales lenguajes de programación (Python, Java, .Net, Node JS, etc.). Estas APIs facilitan la integración de la base de datos con la capa de aplicación.
Logrando un rendimiento superior con el almacenamiento en caché de datos
Junto con la base de datos, también es importante comprender el mecanismo de almacenamiento en caché de datos para optimizar el rendimiento de la IA. Para acelerar el rendimiento computacional iterativo, es común almacenar en caché los datos de aprendizaje. Tenemos varias opciones para hacer esto:
- Cachés distribuidas (Memcached, Redis, MemSQL, GemFire)
- Grillas de datos (Hazelcast, GigaSpaces, Ignite)
- Plataformas de cómputo (Apache Ignite, Oracle Exadata, Vertica)
- Bases de datos híbridas, es decir, Disco + Memoria (Aerospike, MongoDB, CouchDB, MSSQL - en memoria, Oracle - TimesTen)
Por qué NoSQL es fundamental para la inteligencia artificial
La inteligencia artificial se utiliza en una variedad de aplicaciones del entorno real hoy en día, trabajando con diversos activos de datos. Para manejar esta vasta información, las bases de datos NoSQL proporcionan un mecanismo eficaz para el almacenamiento y recuperación de datos. También ofrecen un almacenamiento sin esquema para admitir fuentes de datos estructurados y no estructurados.
NoSQL es un contendiente valioso en el espacio de las bases de datos de IA, donde la capacidad ACID sólida no es el requisito principal. Sin embargo, al hacer la transición de bases de datos relacionales tradicionales a bases de datos no relacionales, las empresas deben tener cuidado con el tipo de base de datos NoSQL que elijan, ya que el tipo de datos y las fuentes de datos son los factores determinantes principales. Con la IA y el ML, las empresas tienen una gran cantidad de oportunidades esperando. NoSQL ayuda a explorar todas ellas, expandiéndose para incluir data lakes, procesamiento de imágenes, recomendaciones, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y mucho más.
Si quieres conocer otras notas parecidas a La importancia de las bases de datos en la ia puedes visitar la categoría Inteligencia.