In der modernen Landschaft der datengesteuerten Entscheidungsfindung greifen Unternehmen zunehmend auf prädiktive Analysen zurück, um wertvolle Erkenntnisse über zukünftige Trends und Verhaltensweisen zu gewinnen. Bei der prädiktiven Analyse werden Muster aus historischen Daten extrahiert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dadurch können Unternehmen proaktive Entscheidungen treffen und ihre Abläufe optimieren. Traditionell wurden prädiktive Analysen mithilfe eigenständiger Plattformen für maschinelles Lernen durchgeführt, was Datenextraktion, Vorverarbeitung, Modellierung und Bereitstellungspipelines erforderte. Allerdings bringt dieser Ansatz aufgrund der Datenbewegung über unterschiedliche Systeme hinweg häufig Komplexität, Latenz und potenzielle Sicherheitsrisiken mit sich.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, gibt es einen wachsenden Trend zur Integration Predictive analytics direkt in Datenbankverwaltungssysteme (DBMS). Durch die Einbettung von Funktionen für maschinelles Lernen (ML) in die Datenbank können Unternehmen die Leistungsfähigkeit prädiktiver Analysen nutzen und gleichzeitig die Datenbewegung minimieren, die Datenintegrität sicherstellen und den Entwicklungslebenszyklus optimieren.

Vorteile des datenbankinternen maschinellen Lernens

• Reduzierte Komplexität: Datenbankinternes maschinelles Lernen trägt zur Rationalisierung des Arbeitsablaufs bei, indem es mehreren Benutzern aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht, Aufgaben wie Modellschulung, Bewertung und Bereitstellung direkt in der Datenbankumgebung auszuführen.
• Erhöhte Datensicherheit: Die Einbettung von ML in die Datenbank trägt auch dazu bei, Sicherheitsrisiken zu minimieren, die mit der Datenverschiebung von verschiedenen Datenquellen zum Ziel verbunden sind, und sensible Informationen bleiben innerhalb der Grenzen der Datenbank.
• Verbesserte Effizienz: Schließlich trägt datenbankinternes maschinelles Lernen dazu bei, die Datenübertragungs- und Verarbeitungszeiten zu minimieren, was zu einer schnelleren Modellentwicklung und -bereitstellung führt.

Überbrückung der Lücke zwischen Datenspeicherung und Analyse

In der Vergangenheit funktionierten maschinelles Lernen und Datenanalyse in getrennten Bereichen, was häufig umständliche Datenübertragungen zwischen Systemen erforderte. Dieser isolierte Ansatz bringt Nachteile wie Ineffizienz, Sicherheitslücken und eine steilere Lernkurve für Nicht-Spezialisten mit sich (Singh et al., 2023).

Datenbankinternes maschinelles Lernen erweist sich als bahnbrechend, da maschinelle Lernfunktionen direkt in Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) integriert werden. Dieser optimierte Ansatz ermöglicht es Benutzern, Aufgaben wie Modellschulung, -bewertung und -bereitstellung vollständig in der vertrauten Datenbankumgebung durchzuführen. Durch die Nutzung vorhandener SQL-Befehle und Datenbankfunktionen fördert datenbankinternes maschinelles Lernen eine engere Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten und Datenbankadministratoren. Darüber hinaus ermöglicht es einem breiteren Spektrum von Benutzern, an der Erstellung und Bereitstellung von Modellen mitzuwirken, da Fachkenntnisse in speziellen Sprachen für maschinelles Lernen nicht mehr zwingend erforderlich sind.

Datenbankinterne Lösungen für maschinelles Lernen bieten in der Regel eine Vielzahl integrierter Algorithmen für Aufgaben wie Einstufung (z. B. Vorhersage der Kundenabwanderung), Regression (z. B. Umsatzprognose), Clustering (z. B. Segmentierung von Kunden basierend auf dem Verhalten) und Anomalieerkennung (z. B. Identifizierung betrügerischer Transaktionen) (Verma et al., 2020). Dadurch können Benutzer ein breites Spektrum prädiktiver Analyseherausforderungen direkt in der Datenbank bewältigen, sodass keine komplexe Datenverschiebung erforderlich ist. Darüber hinaus bieten diese Lösungen robuste Funktionen für die Modellbewertung und -bereitstellung, sodass Benutzer die Modellleistung bewerten und sie nahtlos in betriebliche Arbeitsabläufe integrieren können, um neue Daten in Echtzeit zu bewerten.

Beispielsweise können Unternehmen im Fertigungssektor datenbankinternes maschinelles Lernen nutzen, um Sensordaten von Geräten zu analysieren und potenzielle Ausfälle proaktiv vorherzusagen, was eine vorbeugende Wartung ermöglicht (Verma et al., 2020). Im Einzelhandel kann datenbankinternes maschinelles Lernen eingesetzt werden, um das Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Produkte oder Dienstleistungen zu empfehlen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einem höheren Umsatz führt (Singh et al., 2023).

Hauptmerkmale des datenbankinternen maschinellen Lernens

Datenbankinterne Lösungen für maschinelles Lernen bieten umfassende Funktionen zum Erstellen und Bereitstellen von Vorhersagemodellen direkt in der Datenbankumgebung:

• Integrierte Algorithmen: Sie müssen nicht bei Null anfangen! Datenbankinternes maschinelles Lernen ist mit einer Toolbox beliebter Algorithmen wie linearer Regression, Entscheidungsbäumen und Clustering ausgestattet. Diese Algorithmen sind so abgestimmt, dass sie effizient in Ihrer Datenbank arbeiten und Ihnen Zeit und Mühe sparen.

• Modellschulung und -bewertung: Stellen Sie sich vor, Sie trainieren Ihr Modell direkt in der Datenbank mit einfachen SQL-Befehlen. Sie können dem System mitteilen, welche Daten verwendet werden sollen, was Sie vorhersagen möchten und wie das Modell angepasst werden soll. Das System gibt dann anhand klarer Kennzahlen wie Genauigkeit und Präzision Feedback zur Leistung Ihres Modells. Diese integrierte Auswertung hilft Ihnen bei der Feinabstimmung Ihres Modells für optimale Ergebnisse.
• Modellbereitstellung: Sobald Sie ein großartiges Modell gebaut haben, können Sie es sofort in Betrieb nehmen. Mit maschinellem Lernen in der Datenbank können Sie Ihr Modell direkt in der Datenbank als benutzerdefinierte Funktion (UDF) bereitstellen. Das bedeutet, dass Sie sofort Vorhersagen zu neuen Daten erhalten können, ohne Informationen verschieben oder sich auf externe Tools verlassen zu müssen.
• SQL-Integration: Datenbankinternes maschinelles Lernen lässt sich nahtlos in das SQL integrieren, das Sie bereits kennen. Dadurch können Sie maschinelle Lernaufgaben mit Ihren vorhandenen Datenbankoperationen kombinieren. Datenwissenschaftler, Analysten und Datenbankadministratoren können alle in derselben Umgebung zusammenarbeiten, was den Entwicklungsprozess reibungsloser und effizienter macht.

Datenaufbereitung

Datenreinigung

Bevor mit der Analyse fortgefahren wird, ist es wichtig, die Integrität und Qualität der Daten sicherzustellen. In diesem Abschnitt führen wir Datenbereinigungsvorgänge durch, um alle Null- oder irrelevanten Werte aus den Sensordaten zu entfernen.

Datenumwandlung

Bei der Datentransformation werden die Daten in ein für die Analyse geeignetes Format umgeformt und strukturiert. Hier wandeln wir die rohen Sensorwerte in ein strukturierteres Format um und aggregieren sie auf stündlicher Ebene.

Datenaggregation

Durch die Aggregation der Daten können wir Informationen zusammenfassen und verdichten, was die Analyse von Trends und Mustern erleichtert. In diesem Snippet aggregieren wir Sensordaten nach Maschinen-ID und stündlichem Zeitstempel und berechnen den durchschnittlichen Sensorwert für jedes Intervall.

Diese Datenbereinigungs-, Transformations- und Aggregationsfunktionen erhöhen die Vollständigkeit unserer Analyse und stellen sicher, dass wir mit hochwertigen, strukturierten Daten für die prädiktive Wartungsmodellierung arbeiten.

Modelltraining

Mit den vorliegenden vorverarbeiteten Daten können wir mit dem Training eines prädiktiven Wartungsmodells fortfahren. Nehmen wir an, wir entscheiden uns für die Verwendung eines logistischen Regressionsmodells für diese Aufgabe:

Modellbewertung

Sobald das Modell trainiert ist, können wir seine Leistung anhand relevanter Metriken wie Genauigkeit und ROC-Kurve bewerten:

Echtzeitvorhersage

Schließlich können wir das trainierte Modell als benutzerdefinierte Funktion (UDF) für die Echtzeitvorhersage bereitstellen:

Zusammenfassung

In der Vergangenheit war es mit viel Hin und Her verbunden, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Informationen mussten verschoben, von Spezialisten analysiert und die Ergebnisse dann zurückgeliefert werden. Dies könnte langsam und umständlich sein. Aber datenbankinternes maschinelles Lernen verändert das Spiel.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine leistungsstarke Toolbox direkt in Ihr Datenspeichersystem integriert. Das ist die Idee hinter datenbankinternem maschinellen Lernen. Damit können Sie „intelligente Modelle“ direkt in Ihrer vorhandenen Datenbank erstellen. Diese Modelle können Ihre Daten analysieren und zukünftige Trends vorhersagen oder verborgene Muster aufdecken. Es ist, als ob Sie eine Kristallkugel für Ihr Unternehmen hätten, ohne dass Sie Ihre Daten jemals verschieben müssten.

Dieser neue Ansatz bietet mehrere spannende Vorteile. Erstens ermöglicht es eine viel schnellere Entscheidungsfindung. Bei herkömmlichen Methoden muss häufig auf Datenübertragungen und externe Analysen gewartet werden, was einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Datenbankinternes maschinelles Lernen arbeitet direkt mit Ihren Daten dort, wo sie gespeichert sind, und liefert Ihnen Einblicke in Echtzeit. Kein Warten mehr auf Ergebnisse!

Zweitens ermöglicht datenbankinternes maschinelles Lernen einem breiteren Spektrum von Menschen, zu datengesteuerten Initiativen beizutragen. Für die Erstellung dieser intelligenten Modelle ist kein Doktortitel mehr erforderlich. im maschinellen Lernen. Durch die Nutzung vertrauter Befehle, die bereits in Datenbanken verwendet werden, können auch Personen ohne spezielle Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen teilnehmen. Es ist, als würde man die Tür für eine Teamarbeit öffnen und jedem, der über wertvolles Wissen über die Daten verfügt, die Möglichkeit geben, einen Beitrag zu leisten.

Drittens sind datenbankinterne Lösungen für maschinelles Lernen skalierbar. Wenn Ihr Unternehmen mehr Informationen sammelt, kann das System diese problemlos verarbeiten. Es ist wie eine Toolbox, die sich je nach Bedarf erweitert und sicherstellt, dass das System auch dann effektiv bleibt, wenn Ihre Daten wachsen.

Schließlich sorgt datenbankinternes maschinelles Lernen dafür, dass Ihre Daten sicher und geschützt bleiben. Anstatt Ihre Daten zur Analyse hin und her zu verschieben, bleiben sie sicher innerhalb der Grenzen Ihres Datenbanksystems gespeichert. Dadurch werden die mit Datenübertragungen und potenziellen Verstößen verbundenen Risiken beseitigt.

Die Anwendungen des datenbankinternen maschinellen Lernens gehen weit über traditionelle Beispiele wie die Vorhersage von Geräteausfällen oder Kundenabwanderung hinaus. Es kann für alle möglichen erstaunlichen Dinge verwendet werden. Stellen Sie sich Online-Shops vor, die Ihnen auf Grundlage Ihrer bisherigen Einkäufe das perfekte Produkt empfehlen, oder Finanzinstitute, die Risiken effektiver managen. Datenbankinternes maschinelles Lernen hat sogar das Potenzial, Bereiche wie das Gesundheitswesen und autonome Fahrzeuge zu revolutionieren.

Im Wesentlichen ist datenbankinternes maschinelles Lernen so, als würden Sie Ihren Daten Superkräfte verleihen. Es hilft Unternehmen dabei, das wahre Potenzial ihrer Informationen auszuschöpfen, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen und in der heutigen datengesteuerten Welt immer einen Schritt voraus zu sein.

References:

• Mayo, M. (2023, 17. Mai). Datenbankinternes maschinelles Lernen: Warum Ihre Datenbank KI braucht. Auf dem Weg zur Datenwissenschaft.
• Hackney, H. (2023, 12. Februar). Fünf Gründe, warum maschinelles Lernen in der Datenbank sinnvoll ist. Architektur- und Governance-Magazin.
• Otto, P. (2022, 10. Juni). Ein Anfängerleitfaden für PostgresML. Medium.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL für maschinelles Lernen: Eine praktische Anleitung mit TensorFlow und scikit-learn. Packt Publishing.
• Singh, A., Thakur, M. & Kaur, A. (2023). Eine Umfrage zum datenbankinternen maschinellen Lernen: Techniken und Anwendungen. Expertensysteme mit Anwendungen, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P. & Jain, S. (2020, September). Datenbankinternes maschinelles Lernen für Big-Data-Analysen. In 2020 Internationale Konferenz über innovative Trends in der Kommunikations- und Computertechnologie (ICTCCT) (S. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/