Database IA: gestione dei dati con l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le

I database IA (in inglese “AI databases”) sono sistemi basati su database che integrano l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le per elaborare i dati in modo più ef­fi­cien­te. I database pro­get­ta­ti per l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co non solo rap­pre­sen­ta­no strumenti potenti per decisioni aziendali basate sui dati, ma offrono anche mol­te­pli­ci ap­pli­ca­zio­ni nel campo dell’analisi dei dati.

Che cosa sono i database IA?

I database IA sono sistemi avanzati che integrano tec­no­lo­gie di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le per af­fron­ta­re compiti complessi di ela­bo­ra­zio­ne e analisi dei dati. Mentre i database tra­di­zio­na­li vengono uti­liz­za­ti prin­ci­pal­men­te per l’ar­chi­via­zio­ne e l’ese­cu­zio­ne di richieste semplici, i database IA sono pro­get­ta­ti per ri­co­no­sce­re schemi in grandi quantità di dati. Questo consente loro di ef­fet­tua­re pre­vi­sio­ni concrete e sup­por­ta­re decisioni basate sui dati. I database sup­por­ta­ti dall’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le sono spesso ot­ti­miz­za­ti per le ap­pli­ca­zio­ni che uti­liz­za­no l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co, per­met­ten­do una perfetta in­te­gra­zio­ne degli algoritmi dedicati al ri­co­no­sci­men­to di schemi, alla clas­si­fi­ca­zio­ne dei dati e alle pre­vi­sio­ni.

Una ca­rat­te­ri­sti­ca di­stin­ti­va dei database IA è la capacità di ap­pren­de­re dai dati raccolti e dalle analisi ef­fet­tua­te. Questo è par­ti­co­lar­men­te utile per ap­pli­ca­zio­ni in cui le esigenze cambiano fre­quen­te­men­te, come nel caso di strategie di marketing per­so­na­liz­za­te o analisi dinamiche del mercato. Per mi­glio­ra­re la pre­ci­sio­ne dell’ela­bo­ra­zio­ne dei dati, si uti­liz­za­no spesso modelli IA spe­cia­liz­za­ti, come le reti neurali.

Che cosa distingue un database IA da uno tra­di­zio­na­le?

I database IA offrono fun­zio­na­li­tà spe­ci­fi­che per ap­pli­ca­zio­ni che ri­chie­do­no un’intensa ela­bo­ra­zio­ne dei dati e il supporto dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le. A dif­fe­ren­za dei database tra­di­zio­na­li, uti­liz­za­ti per compiti meno complessi, i database IA si di­stin­guo­no per diversi aspetti fon­da­men­ta­li:

• Com­pa­ti­bi­li­tà con una varietà di tipi di dati: i sistemi tra­di­zio­na­li elaborano prin­ci­pal­men­te dati strut­tu­ra­ti, come tabelle con campi ben definiti. I database IA, invece, sono ot­ti­miz­za­ti per gestire anche dati non strut­tu­ra­ti, come immagini, testi e file audio. Questo li rende adatti alle esigenze dinamiche delle ap­pli­ca­zio­ni IA.
• Ela­bo­ra­zio­ne dei dati in tempo reale: per ad­de­stra­re modelli e generare pre­vi­sio­ni, le ap­pli­ca­zio­ni IA ne­ces­si­ta­no spesso di un’ela­bo­ra­zio­ne rapida dei dati in tempo reale. Le tec­no­lo­gie come le ar­chi­tet­tu­re di­stri­bui­te, i mec­ca­ni­smi di in­di­ciz­za­zio­ne moderni e l’ela­bo­ra­zio­ne in memoria (che con­sen­to­no di con­ser­va­re l’intero database nella RAM) sono am­pia­men­te uti­liz­za­te.
• Sca­la­bi­li­tà: i database IA possono essere scalati oriz­zon­tal­men­te, ag­giun­gen­do nodi per gestire grandi quantità di dati e compiti complessi. Questa sca­la­bi­li­tà consente di adattare sia la capacità di ar­chi­via­zio­ne che la potenza di calcolo alle esigenze.
• In­te­gra­zio­ne con framework di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co: molti database IA offrono in­ter­fac­ce dirette con i framework di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co, sem­pli­fi­can­do le pipeline di ela­bo­ra­zio­ne e riducendo la necessità di migrare i dati verso ambienti di analisi separati.

Quali sono i migliori database basati sull’IA?

La scelta del database più adatto dipende dalle esigenze spe­ci­fi­che e dal contesto di utilizzo. I vari database IA dif­fe­ri­sco­no talvolta in modo con­si­de­re­vo­le in termini di obiettivi. I migliori sistemi si di­stin­guo­no per fles­si­bi­li­tà, sca­la­bi­li­tà e pre­sta­zio­ni elevate. Di seguito ti pre­sen­tia­mo bre­ve­men­te le prin­ci­pa­li opzioni:

• MySQL: il database MySQL, svi­lup­pa­to da Oracle e operativo dal 1995, offre una sca­la­bi­li­tà di prim’ordine per grandi volumi di dati ed è dotato di altre ca­rat­te­ri­sti­che pratiche, come una licenza Community fles­si­bi­le.
• H2O.ai: la piat­ta­for­ma open source H2O.ai offre strumenti spe­cia­liz­za­ti per database con ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co e IA. Supporta ar­chi­tet­tu­re di­stri­bui­te che con­sen­to­no un’ela­bo­ra­zio­ne veloce dei dati e una mo­del­la­zio­ne estesa. Grazie all’in­te­gra­zio­ne con framework come Ten­sor­Flow e Spark, H2O.ai è par­ti­co­lar­men­te adatto alle aziende che de­si­de­ra­no costruire modelli pre­dit­ti­vi e analisi dei dati complessi.
• Redis: il database Redis funziona in memoria, supporta diverse strutture dati e può essere uti­liz­za­to come cache o sistema di mes­sag­gi­sti­ca.
• Ten­sor­Flow Extended (TFX): Ten­sor­Flow Extended (TFX) è una piat­ta­for­ma end-to-end per la creazione e il fun­zio­na­men­to di pipeline di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co. Consente la gestione dei dati di for­ma­zio­ne, la di­stri­bu­zio­ne dei modelli e la va­lu­ta­zio­ne continua. Il software è una scelta ec­cel­len­te per lo sviluppo e la sca­la­bi­li­tà di ap­pli­ca­zio­ni sup­por­ta­te dall’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le che ri­chie­do­no analisi ad alta intensità di dati.
• Post­gre­SQL: il sistema di database Post­gre­SQL estende il lin­guag­gio SQL per elaborare e scalare carichi di lavoro complessi.
• MongoDB: quando si parla di dati do­cu­men­ta­li e database NoSQL, MongoDB è uno dei sistemi più popolari ed ef­fi­cien­ti.
• MariaDB: il sistema di gestione di database MariaDB è stato creato come spin-off di MySQL. Se desideri saperne di più, in questo articolo trovi un confronto tra MariaDB e MySQL.
• Weaviate: Weaviate è una moderna banca dati a grafo con funzioni IA, pro­get­ta­ta per ricerche se­man­ti­che e gestione della co­no­scen­za. Combina le classiche funzioni dei database con modelli di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le per elaborare in modo ef­fi­cien­te dati non strut­tu­ra­ti come testo, immagini e vettori.

Come scegliere il database con IA più adatto

Per trovare il database IA ottimale, è ne­ces­sa­rio prendere in con­si­de­ra­zio­ne diverse variabili. Oltre ai requisiti specifici, queste includono so­prat­tut­to la pre­vi­sio­ne di crescita dei dati e il tipo di analisi da ef­fet­tua­re. Per aiutarti a prendere una decisione, ti con­si­glia­mo di fare at­ten­zio­ne agli aspetti riportati qui di seguito:

• Carichi di lavoro IA: valuta il volume di dati previsto e la velocità con cui verranno generati. Considera inoltre se avrai bisogno di eseguire query semplici o svi­lup­pa­re modelli di ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co complessi.
• Ca­rat­te­ri­sti­che richieste: le pre­sta­zio­ni, la velocità e la sca­la­bi­li­tà sono di fon­da­men­ta­le im­por­tan­za. Quando si lavora con ap­pli­ca­zio­ni di in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, è spesso van­tag­gio­so che il database supporti diversi tipi di dati e sia in grado di elaborare più ope­ra­zio­ni con­tem­po­ra­nea­men­te (pa­ral­le­li­smo).
• Tipologia di database: i database NoSQL si prestano bene per la gestione di grandi quantità di dati non strut­tu­ra­ti, mentre i database NewSQL combinano la stabilità dei sistemi SQL con la sca­la­bi­li­tà dei NoSQL. Per relazioni complesse tra dati, le banche dati a grafo sono un’ottima scelta. Per le analisi temporali, potrebbe essere ne­ces­sa­rio un database a serie temporali, mentre per il deep learning è pre­fe­ri­bi­le un database ac­ce­le­ra­to da GPU.
• Costi e con­si­de­ra­zio­ni interne all’azienda: considera i costi com­ples­si­vi, incluse le spese a lungo termine, come quelle per la sca­la­bi­li­tà, il supporto e le misure di ma­nu­ten­zio­ne. Se lavori con dati sensibili, as­si­cu­ra­ti che il database rispetti le normative di sicurezza e privacy.
• Test pre­li­mi­na­ri: prima di im­ple­men­ta­re un database, esegui una prova di fat­ti­bi­li­tà (proof of concept) per ve­ri­fi­ca­re se il sistema risponde alle esigenze spe­ci­fi­che. È inoltre im­por­tan­te tenere conto della com­ples­si­tà dell’im­ple­men­ta­zio­ne, che può rivelarsi im­pe­gna­ti­va e ri­chie­de­re un alto livello di com­pe­ten­za.