論文の概要: LakeBench: Benchmarks for Data Discovery over Data Lakes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04217v1
- Date: Sun, 9 Jul 2023 16:16:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 14:49:46.601677
- Title: LakeBench: Benchmarks for Data Discovery over Data Lakes
- Title（参考訳）: lakebench: データレイク上のデータディスカバリのベンチマーク
- Authors: Kavitha Srinivas, Julian Dolby, Ibrahim Abdelaziz, Oktie Hassanzadeh,
Harsha Kokel, Aamod Khatiwada, Tejaswini Pedapati, Subhajit Chaudhury, Horst
Samulowitz
- Abstract要約: データレポジトリで関連するテーブルを見つけるためのベンチマークを開発する。
CKAN、ソクラタ、欧州中央銀行の政府データなど、さまざまなデータソースから引き出された表を使用します。
既存のモデルはいずれも、このベンチマークのために開発したデータ発見タスクについてトレーニングされていません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.32260396393041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Within enterprises, there is a growing need to intelligently navigate data
lakes, specifically focusing on data discovery. Of particular importance to
enterprises is the ability to find related tables in data repositories. These
tables can be unionable, joinable, or subsets of each other. There is a dearth
of benchmarks for these tasks in the public domain, with related work targeting
private datasets. In LakeBench, we develop multiple benchmarks for these tasks
by using the tables that are drawn from a diverse set of data sources such as
government data from CKAN, Socrata, and the European Central Bank. We compare
the performance of 4 publicly available tabular foundational models on these
tasks. None of the existing models had been trained on the data discovery tasks
that we developed for this benchmark; not surprisingly, their performance shows
significant room for improvement. The results suggest that the establishment of
such benchmarks may be useful to the community to build tabular models usable
for data discovery in data lakes.
- Abstract（参考訳）: 企業では、データ発見を中心に、データレイクをインテリジェントにナビゲートする必要性が高まっています。
企業にとって特に重要なのは、関連するテーブルをデータレポジトリで見つける能力だ。
これらのテーブルは互いに結合可能、結合可能、あるいはサブセットでもよい。
パブリックドメインにはこれらのタスクのベンチマークが多数あり、関連する作業はプライベートデータセットをターゲットにしている。
LakeBenchでは、CKAN、ソクラタ、欧州中央銀行の政府データなど、さまざまなデータソースから抽出された表を用いて、これらのタスクの複数のベンチマークを作成する。
これらのタスクにおける4つの表型基礎モデルの性能を比較した。
既存のモデルはいずれも、このベンチマークのために開発したデータ発見タスクについてトレーニングされていません。
その結果,このようなベンチマークの確立は,データレイクにおけるデータ発見に有用な表型モデルを構築する上で,コミュニティにとって有用であることが示唆された。
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