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.