Dans le paysage contemporain de la prise de décision basée sur les données, les entreprises se tournent de plus en plus vers l’analyse prédictive pour obtenir des informations précieuses sur les tendances et les comportements futurs. L'analyse prédictive consiste à extraire des modèles à partir de données historiques pour prévoir les résultats futurs, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions proactives et d'optimiser leurs opérations. Traditionnellement, l'analyse prédictive était réalisée à l'aide de plates-formes d'apprentissage automatique autonomes, nécessitant des pipelines d'extraction, de prétraitement, de modélisation et de déploiement de données. Cependant, cette approche introduit souvent de la complexité, de la latence et des risques de sécurité potentiels dus au mouvement des données entre des systèmes disparates.

Pour relever ces défis, on observe une tendance croissante à intégrer analyses prédictives directement dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD). En intégrant des fonctionnalités d'apprentissage automatique (ML) dans la base de données, les organisations peuvent tirer parti de la puissance de l'analyse prédictive tout en minimisant les mouvements de données, en garantissant l'intégrité des données et en rationalisant le cycle de vie de développement.

Avantages de l'apprentissage automatique dans la base de données

• Complexité réduite : L'apprentissage automatique dans la base de données permet de rationaliser le flux de travail en permettant à plusieurs utilisateurs de différentes sources d'effectuer des tâches telles que la formation, l'évaluation et le déploiement de modèles directement dans l'environnement de base de données.
• Sécurité des données améliorée : L'intégration du ML dans la base de données permet également de minimiser les risques de sécurité associés au mouvement des données de différentes sources de données vers la cible et les informations sensibles restent dans les limites de la base de données.
• Amélioration de l'efficacité: Enfin, l'apprentissage automatique dans la base de données permet de minimiser les temps de transfert et de traitement des données, ce qui accélère le développement et le déploiement de modèles.

Combler le fossé entre le stockage de données et l'analyse

Historiquement, l’apprentissage automatique et l’analyse des données ont fonctionné dans des domaines distincts, nécessitant souvent des transferts de données fastidieux entre les systèmes. Cette approche cloisonnée présente des inconvénients tels que l'inefficacité, des vulnérabilités en matière de sécurité et une courbe d'apprentissage plus abrupte pour les non-spécialistes (Singh et al., 2023).

L'apprentissage automatique dans les bases de données change la donne, intégrant des capacités d'apprentissage automatique directement dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Cette approche rationalisée permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches telles que la formation, l'évaluation et le déploiement de modèles entièrement dans l'environnement de base de données familier. En tirant parti des commandes SQL et des fonctionnalités de base de données existantes, l'apprentissage automatique dans la base de données favorise une collaboration plus étroite entre les data scientists, les analystes et les administrateurs de bases de données. De plus, il permet à un plus large éventail d’utilisateurs de contribuer à la création et au déploiement de modèles, car l’expertise dans les langages spécialisés d’apprentissage automatique n’est plus une exigence obligatoire.

Les solutions d'apprentissage automatique dans les bases de données offrent généralement une gamme diversifiée d'algorithmes intégrés pour des tâches telles que classification (par exemple, prédire le taux de désabonnement des clients), la régression (par exemple, prévoir les ventes), le clustering (par exemple, segmenter les clients en fonction de leur comportement) et la détection d'anomalies (par exemple, identifier les transactions frauduleuses) (Verma et al., 2020). Cela permet aux utilisateurs de relever un large éventail de défis en matière d'analyse prédictive directement dans la base de données, éliminant ainsi le besoin de mouvements de données complexes. De plus, ces solutions offrent des capacités robustes pour l'évaluation et le déploiement de modèles, permettant aux utilisateurs d'évaluer les performances des modèles et de les intégrer de manière transparente dans les flux de travail opérationnels pour une évaluation en temps réel des nouvelles données.

Par exemple, les entreprises du secteur manufacturier peuvent tirer parti de l’apprentissage automatique dans les bases de données pour analyser les données des capteurs des équipements et prédire les pannes potentielles de manière proactive, permettant ainsi une maintenance préventive (Verma et al., 2020). Dans le secteur de la vente au détail, l'apprentissage automatique dans les bases de données peut être utilisé pour analyser le comportement des clients et recommander des produits ou des services personnalisés, conduisant ainsi à une augmentation de la satisfaction des clients et des ventes (Singh et al., 2023).

Principales fonctionnalités de l'apprentissage automatique dans la base de données

Les solutions d'apprentissage automatique dans la base de données offrent un ensemble complet de fonctionnalités pour créer et déployer des modèles prédictifs directement dans l'environnement de la base de données :

• Algorithmes intégrés : Pas besoin de repartir de zéro ! L'apprentissage automatique dans la base de données est équipé d'une boîte à outils d'algorithmes populaires tels que la régression linéaire, les arbres de décision et le clustering. Ces algorithmes sont optimisés pour fonctionner efficacement au sein de votre base de données, vous permettant ainsi d'économiser du temps et des efforts.

• Formation et évaluation des modèles : Imaginez entraîner votre modèle directement dans la base de données à l'aide de simples commandes SQL. Vous pouvez indiquer au système quelles données utiliser, ce que vous essayez de prédire et comment ajuster le modèle. Le système fournit ensuite des informations sur les performances de votre modèle à l'aide de mesures claires telles que l'exactitude et la précision. Cette évaluation intégrée vous aide à affiner votre modèle pour des résultats optimaux.
• Déploiement du modèle : Une fois que vous avez construit un excellent modèle, vous pouvez le mettre en œuvre immédiatement. L'apprentissage automatique dans la base de données vous permet de déployer votre modèle directement dans la base de données en tant que fonction définie par l'utilisateur (UDF). Cela signifie que vous pouvez obtenir instantanément des prédictions sur de nouvelles données, sans avoir besoin de déplacer des informations ou de recourir à des outils externes.
• Intégration SQL : L'apprentissage automatique dans la base de données s'intègre parfaitement au SQL que vous connaissez déjà. Cela vous permet de combiner des tâches d'apprentissage automatique avec vos opérations de base de données existantes. Les data scientists, les analystes et les administrateurs de bases de données peuvent tous travailler ensemble dans le même environnement, rendant le processus de développement plus fluide et plus efficace.

Préparation des données

Nettoyage de données

Avant de procéder à l'analyse, il est crucial de garantir l'intégrité et la qualité des données. Dans cette section, nous effectuerons des opérations de nettoyage des données pour supprimer toutes les valeurs nulles ou non pertinentes des données du capteur.

Transformation des données

La transformation des données implique de remodeler et de structurer les données dans un format adapté à l'analyse. Ici, nous allons transformer les lectures brutes des capteurs dans un format plus structuré, en les agrégeant à un niveau horaire.

Agrégation des données

L'agrégation des données nous permet de résumer et de condenser les informations, ce qui facilite l'analyse des tendances et des modèles. Dans cet extrait, nous regroupons les données des capteurs par ID de machine et horodatage horaire, calculant la valeur moyenne du capteur pour chaque intervalle.

Ces fonctionnalités de nettoyage, de transformation et d'agrégation des données améliorent l'exhaustivité de notre analyse et garantissent que nous travaillons avec des données structurées de haute qualité pour la modélisation de maintenance prédictive.

Formation modèle

Avec les données prétraitées en main, nous pouvons procéder à la formation d'un modèle de maintenance prédictive. Disons que nous choisissons d'utiliser un modèle de régression logistique pour cette tâche :

Évaluation du modèle

Une fois le modèle entraîné, nous pouvons évaluer ses performances à l'aide de métriques pertinentes telles que la précision et la courbe ROC :

Prédiction en temps réel

Enfin, nous pouvons déployer le modèle entraîné en tant que fonction définie par l'utilisateur (UDF) pour la prédiction en temps réel :

Conclusion

Dans le passé, obtenir des informations à partir des données impliquait de nombreux allers-retours. Les informations devaient être déplacées, analysées par des spécialistes, puis les résultats restitués. Cela pourrait être lent et fastidieux. Mais l’apprentissage automatique dans les bases de données change la donne.

Imaginez avoir une puissante boîte à outils intégrée directement à votre système de stockage de données. C'est l'idée derrière l'apprentissage automatique dans la base de données. Il vous permet de créer des « modèles intelligents » directement dans votre base de données existante. Ces modèles peuvent analyser vos données et prédire les tendances futures ou découvrir des modèles cachés. C'est comme avoir une boule de cristal pour votre entreprise, le tout sans jamais avoir besoin de déplacer vos données.

Cette nouvelle approche offre plusieurs avantages intéressants. Premièrement, cela permet une prise de décision beaucoup plus rapide. Les méthodes traditionnelles impliquent souvent d’attendre les transferts de données et les analyses externes, ce qui peut prendre du temps. L'apprentissage automatique dans la base de données fonctionne directement avec vos données là où elles sont stockées, vous donnant des informations en temps réel. Plus besoin d'attendre les résultats !

Deuxièmement, l’apprentissage automatique dans les bases de données permet à un plus large éventail de personnes de contribuer à des initiatives basées sur les données. Construire ces modèles intelligents ne nécessite plus un doctorat. en apprentissage automatique. En exploitant les commandes familières déjà utilisées dans les bases de données, même les personnes sans diplôme spécialisé en apprentissage automatique peuvent participer. C'est comme ouvrir la porte à un effort d'équipe, permettant à toutes les personnes possédant des connaissances précieuses sur les données de contribuer.

Troisièmement, les solutions d’apprentissage automatique dans les bases de données sont conçues pour évoluer. À mesure que votre entreprise collecte davantage d’informations, le système peut les gérer facilement. C'est comme une boîte à outils qui s'étend selon vos besoins, garantissant que le système reste efficace même à mesure que vos données augmentent.

Enfin, l’apprentissage automatique dans la base de données assure la sécurité de vos données. Au lieu de déplacer vos données à des fins d’analyse, elles restent sécurisées dans les limites de votre système de base de données. Cela élimine les risques associés aux transferts de données et aux violations potentielles.

Les applications de l'apprentissage automatique dans les bases de données vont bien au-delà des exemples traditionnels comme la prévision des pannes d'équipement ou du désabonnement des clients. Il peut être utilisé pour toutes sortes de choses étonnantes. Imaginez des boutiques en ligne qui vous recommandent le produit parfait en fonction de vos achats passés, ou des institutions financières qui gèrent les risques plus efficacement. L'apprentissage automatique dans les bases de données a même le potentiel de révolutionner des domaines tels que la santé et les véhicules autonomes.

Essentiellement, l’apprentissage automatique dans la base de données revient à donner des super pouvoirs à vos données. Il aide les entreprises à libérer le véritable potentiel de leurs informations, à prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes et à garder une longueur d'avance dans le monde actuel axé sur les données.

Références:

• Mayo, M. (2023 mai 17). Apprentissage automatique dans la base de données : pourquoi votre base de données a besoin de l'IA. Vers la science des données.
• Hackney, H. (2023 février 12). Cinq raisons pour lesquelles l'apprentissage automatique dans les bases de données est logique. Magazine Architecture & Gouvernance.
• Otto, P. (2022 juin 10). Un guide du débutant sur PostgresML. Moyenne.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL pour l'apprentissage automatique : un guide pratique avec TensorFlow et scikit-learn. Publication de paquets.
• Singh, A., Thakur, M. et Kaur, A. (2023). Une enquête sur l'apprentissage automatique dans les bases de données : techniques et applications. Systèmes experts avec applications, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P. et Jain, S. (2020, septembre). Apprentissage automatique dans la base de données pour l'analyse du Big Data. Dans Conférence internationale 2020 sur les tendances innovantes en matière de technologies de communication et de calcul (ICTCCT) (p. 261-265). IEEE. DOI : 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

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• La source: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/