Les données non structurées sont un défi complexe, mais une énorme opportunité dans la poursuite de l’excellence des données par toute organisation. Malheureusement, il reste intact en raison de la complexité du tri, de la gestion et de l’organisation de la charge. Fait intéressant, l’initiative OpenAI, ChatGPT, a émergé comme un gagnant dans la manipulation de données non structurées dans un format structuré. Cependant, ChatGPT n’est pas le seul à faire des percées dans la rationalisation de l’analyse des données non structurées : entrez dans les bases de données vectorielles.
Différence entre les données structurées et non structurées.
Les bases de données vectorielles ont introduit une nouvelle approche de la gestion des bases de données qui vous permet d’utiliser à bon escient vos données intactes et non structurées. Ils ont une capacité brillante pour trier et rechercher des données non structurées.
Avant d’approfondir les bases de données vectorielles, comprenons la scène actuelle de l’analyse des données relatives aux données non structurées.
Architecture système pour l’analyse de données non structurées
Liste des composants vitaux
Collection
Les données sont générées à partir de divers endroits, y compris les médias sociaux, les appareils IoT, les e-mails et d’autres appareils ou plates-formes. Cependant, il est essentiel de s’assurer que toutes les données que vous collectez sont fiables et pertinentes. En outre, vous pouvez utiliser des lacs de données pour rassembler à partir de plusieurs emplacements dans une seule unité de stockage.
Stockage
Comme les données non structurées ne peuvent pas être stockées dans des tableaux de colonnes et de lignes, il est impossible de tirer des statistiques à partir des données. Par conséquent, il a besoin d’un modèle de stockage de données unique appelé système de fichiers.
Métadonnées
Les métadonnées sont un ensemble de caractères auquel chaque élément de données est associé pour vous aider à accéder aux données et à les gérer. Il est similaire au titre et à la balise de catégorie que vous ajoutez à vos blogs. En utilisant des méthodologies ML telles que le NLP (traitement du langage naturel), vous analysez des données non structurées pour que vous puissiez les comprendre
Visualisation
Une fois que les données sont décodées par analyse, elles peuvent être représentées sous forme de graphiques, de tableaux ou d’autres éléments visuels à une étape appelée visualisation des données. Il facilite une compréhension facile des données car il révèle des détails cachés.
Systèmes de fichiers pour stocker des données non structurées
Le stockage de données électroniques dans des ordinateurs peut être effectué de plusieurs manières, et une méthode réalisable est Filesystems. Il organise les données sous forme de fichiers, qui sont ensuite enregistrés dans une structure de répertoires.
Étant donné que les systèmes de fichiers permettent de stocker différents types de fichiers, c’est un moyen idéal de gérer des données non structurées. Il vous permet également d’exploiter ces données dans tous les environnements et applications en tirant efficacement des informations.
Types de systèmes de fichiers
Distribué
Un système de fichiers distribué (DFS) vous permet de stocker des données sur plusieurs serveurs de fichiers ou emplacements tout en vous permettant d’y accéder de n’importe où.
Stockage d’objets
Le stockage d’objets est un système de fichiers dans lequel les blocs de données sont stockés en un seul bloc tout en conservant les données avec les métadonnées.
NAS évolutif
Le stockage en réseau (NAS) évolutif est un système dans lequel l’espace de stockage – un disque – peut être étendu en ajoutant des périphériques supplémentaires formant une baie de stockage en cluster.
Nuage natif
Le système de fichiers cloud natif (CNFS) est un système de fichiers de copie sur écriture qui permet le déplacement de données entre des unités de stockage cloud en fonction de vos besoins.
Stockage en réseau
Le stockage en réseau (NAS) est un périphérique de stockage basé sur le réseau qui vous permet d’accéder à vos données sous forme de fichiers via un réseau central.
Bases de données
Une base de données est une collection de données qui peut être facilement stockée, consultée et mise à jour selon les besoins. Les données peuvent être des fichiers, des images, des vidéos ou d’autres enregistrements. Les organisations stockent toutes leurs données en un seul endroit afin qu’elles puissent être traitées et analysées pour faciliter les processus métier importants. Généralement, les bases de données utilisent SQL (langage de requête structuré) pour écrire et interroger des données.
Types de bases de données
Document
Les bases de données qui stockent des données dans des formats de type JSON sont appelées bases de données de documents. Ces bases de données non relationnelles aident les développeurs à gérer les données en utilisant un format unique dans leur code d’application.
Graphique
Une base de données graphique est une base de données dans laquelle vous stockez des données sous la forme de nœuds et de relations dans une structure graphique au lieu de tables ou de documents.
Famille de colonnes
Les bases de données de familles de colonnes stockent les données dans des sections de colonnes au sein de lignes, les colonnes étant associées à une clé de ligne.
Valeur clé
Également appelées magasins clé-valeur, les bases de données clé-valeur stockent les données au format clé-valeur. Cela signifie que les données sont représentées sous la forme d’un identifiant unique ou d’une clé formée en reliant deux éléments de données.
Orienté objet
Les bases de données orientées objet (OOD) appliquent les principes de la programmation orientée objet pour stocker des données sous forme d’objets.
Une nouvelle option pour les bases de données : les bases de données vectorielles
Définition des bases de données vectorielles
En termes simples, une base de données vectorielle est un système de stockage de données dans lequel vous convertissez des données complexes en vecteurs pour les organiser efficacement et faciliter la recherche sans friction. Pour saisir pleinement le concept, nous devons nous familiariser avec les « incorporations de vecteurs ».
L’intégration vectorielle est une pratique consistant à représenter des objets de données complexes sous forme de valeurs numériques afin que vous puissiez appliquer des algorithmes ML (apprentissage automatique) pour la gestion des données. L’intégration de vecteurs vous permet de traduire un bloc de texte, des nombres, des images, de l’audio ou même de la vidéo en un vecteur pour des opérations plus faciles. Les bases de données vectorielles sont explicitement conçues pour gérer les intégrations vectorielles lorsqu’elles indexent les vecteurs, ce qui facilite la recherche et l’extraction des données demandées ou similaires. Il possède des opérations CRUD, une mise à l’échelle horizontale, un filtrage des métadonnées et des capacités de recherche de similarité.
Opérations CRUD
Les bases de données vectorielles activent les fonctions CRUD, c’est-à-dire créer, lire, mettre à jour et supprimer les vecteurs incorporés, car ils sont organisés de manière à ce que vous puissiez facilement comparer les vecteurs les uns aux autres ou rechercher des requêtes.
Recherche de similarité
Également connue sous le nom de recherche vectorielle, il s’agit d’une fonctionnalité qui vous permet de rechercher des données même sans connaître les mots-clés ou les métadonnées attribués aux objets. Au lieu de cela, il renverra des objets similaires à votre requête de recherche.
Filtrage des métadonnées
Outre la recherche de similarités, une base de données vectorielle vous permet également d’appliquer divers filtres pour générer le résultat souhaité.
En quoi les bases de données vectorielles sont-elles différentes ?
Les données structurées sont généralement liées les unes aux autres ; par conséquent, il devient facile de gérer la même chose avec des bases de données traditionnelles. Ces bases de données, appelées bases de données relationnelles, stockent les données dans un format tabulaire, ce qui facilite la recherche et le traitement. Cependant, on ne peut pas en dire autant des données non structurées en raison de leur complexité. C’est là que les bases de données vectorielles ajoutent une valeur significative en offrant la possibilité de rechercher et d’exploiter les données non structurées traduites en vecteurs intégrés.
Alors que les bases de données traditionnelles renvoient des correspondances exactes lorsque vous saisissez une requête de recherche, les résultats des bases de données vectorielles sont pour la plupart des correspondances proches. Cette capacité unique des bases de données vectorielles a trouvé d’immenses applications dans le monde des affaires.
Quadrant
Qdrant est un moteur de recherche de similarité auto-hébergé ou géré et une base de données vectorielle disponible avec une API fournissant des services tels que le stockage, la recherche et la gestion de vecteurs. Ayant été construit sur Rust, Qdrant est rapide dans la mise en œuvre de la planification dynamique des requêtes et de l’indexation des données utiles. Il offre également une prise en charge étendue du filtrage.
Sommet
Vertex AI Machine Engine est la base de données vectorielles à grande échelle et à faible latence de Google, qui offre une recherche de similarité entièrement gérée. Il indexe efficacement les vecteurs incorporés en fonction de leurs aspects uniques pour faciliter la recherche simple et évolutive.
NucliaDB
NucliaDB est une base de données vectorielle open source et un moteur de recherche distribué qui vous permet de stocker vos données sur son infrastructure cloud. La base de données native du cloud est écrite en Rust et offre des performances de lecture élevées pour offrir une évolutivité rapide.
Alors que tous les noms cités ci-dessus proposent des recherches de similarité, Qdrant va plus loin. Il a une option d’implémentation personnalisée pour son algorithme HSNW (Hierarchical Navigable Small World Graph). Cela vous permet de fournir de meilleurs résultats de recherche en ajoutant des filtres supplémentaires aux requêtes.
Choisir la bonne option pour votre organisation
Les bases de données vectorielles représentent un changement de paradigme important à la fois techniquement et organisationnellement. Compte tenu de l’échelle et de la dépendance au calcul, à l’IA et à l’apprentissage automatique, la gestion des bases de données vectorielles pourrait devenir un processus continu.
De plus, la création d’index vectoriels nécessite une expertise spécialisée pour normaliser facilement l’utilisation des bases de données vectorielles. Cependant, le type de base de données dont vous avez besoin dépend des besoins de votre entreprise. Par exemple, si vos données sont structurées et stockées dans des lignes et des colonnes à l’aide de SQL, vous pouvez opter pour une configuration de base de données traditionnelle comme relationnelle.
Ci-dessous, nous passons rapidement en revue un cas d’utilisation pour les bases de données relationnelles et vectorielles.
Cas d’utilisation avec une base de données relationnelle
Vos services OTT, y compris Netflix, Prime Video et Hulu, maintiennent des bases de données pour stocker le contenu disponible sur leurs plateformes respectives. Par exemple, ils renvoient le titre exact chaque fois que vous recherchez un film ou une émission de télévision. Un autre cas d’utilisation pour cela est les ligues fantastiques dans les industries sportives. Les entreprises passent au crible des pétaoctets de données telles que les performances des joueurs, les statistiques et les résultats des jeux.
Cas d’utilisation avec une base de données vectorielle
Si nous prenons le même exemple des services de streaming, vous avez dû voir ces plateformes recommander des films ou des séries télévisées en fonction de votre historique de visionnage. Les bases de données vectorielles alimentent ce moteur de recommandation. Vous pouvez les utiliser pour suggérer des objets similaires aux images, vidéos et achats passés.
Conclusion
Les données non structurées contiennent des informations plus approfondies qui vous donnent une meilleure vision des opportunités et des faiblesses de votre entreprise. En effet, ce sont les données que vous ne capturez pas dans des champs explicitement définis. D’un autre côté, l’incohérence dans le format des données collectées rend difficile le démêlage pour les organisations. Dans un environnement où les entreprises ont du mal à traiter des données non structurées, les bases de données vectorielles sont un concept passionnant pour maximiser la valeur des données que vous collectez. De plus, les bases de données de recherche vectorielle open source propulseront la prochaine génération d’applications d’IA grâce à des fonctionnalités telles que la recherche de similarité, fournissant un service prêt à la production avec un …