データ主導の意思決定が求められる現代の状況において、企業は将来の傾向や行動についての貴重な洞察を得るために、予測分析にますます注目しています。予測分析には、過去のデータからパターンを抽出して将来の結果を予測することが含まれており、これにより組織は事前に意思決定を行い、業務を最適化できます。従来、予測分析はスタンドアロンの機械学習プラットフォームを使用して実行されてきたため、データ抽出、前処理、モデリング、展開パイプラインが必要でした。ただし、このアプローチでは、多くの場合、複雑さ、遅延、および異種システム間でのデータ移動による潜在的なセキュリティ リスクが生じます。

これらの課題に対処するために、統合する傾向が高まっています。 予測分析 データベース管理システム (DBMS) に直接接続します。データベース内に機械学習 (ML) 機能を組み込むことで、組織は予測分析の力を活用しながら、データの移動を最小限に抑え、データの整合性を確保し、開発ライフサイクルを合理化できます。

データベース内機械学習の利点

• 複雑さの軽減: データベース内機械学習は、さまざまなソースからの複数のユーザーがモデルのトレーニング、評価、デプロイメントなどのタスクをデータベース環境内で直接実行できるようにすることで、ワークフローの合理化に役立ちます。
• 強化されたデータセキュリティ: データベース内に ML を埋め込むことは、さまざまなデータ ソースからターゲットへのデータ移動に関連するセキュリティ リスクを最小限に抑えることにも役立ち、機密情報はデータベースの範囲内に残ります。
• 効率の向上： 最後に、データベース内機械学習は、データ転送と処理時間を最小限に抑え、モデルの開発と展開の迅速化につながります。

データストレージと分析の間のギャップを埋める

これまで、機械学習とデータ分析は別々の領域で機能しており、多くの場合、システム間で煩雑なデータ転送が必要でした。このサイロ化されたアプローチには、非効率性、セキュリティの脆弱性、専門家以外の学習曲線が急になるなどの欠点が生じます (Singh et al., 2023)。

データベース内機械学習は、機械学習機能をデータベース管理システム (DBMS) 内に直接統合する、革新的なものとして登場しました。この合理化されたアプローチにより、ユーザーは使い慣れたデータベース環境内でモデルのトレーニング、評価、展開などのタスクを完全に実行できます。既存の SQL コマンドとデータベース機能を活用することで、データベース内機械学習は、データ サイエンティスト、アナリスト、データベース管理者の間の緊密なコラボレーションを促進します。さらに、専門的な機械学習言語の専門知識は必須要件ではなくなったため、より幅広いユーザーがモデルの構築とデプロイに貢献できるようになります。

データベース内機械学習ソリューションは通常、次のようなタスク向けにさまざまな組み込みアルゴリズムを提供します。 分類 （例：顧客離れの予測）、回帰（例：売上予測）、クラスタリング（例：行動に基づいた顧客のセグメント化）、異常検出（例：不正取引の特定）（Verma et al., 2020）。これにより、ユーザーはデータベース内で直接、予測分析の幅広い課題に取り組むことができるようになり、複雑なデータ移動の必要性がなくなりました。さらに、これらのソリューションはモデルの評価と展開のための堅牢な機能を提供し、ユーザーがモデルのパフォーマンスを評価し、新しいデータをリアルタイムでスコアリングするための運用ワークフローにシームレスに統合できるようにします。

たとえば、製造部門の企業はデータベース内機械学習を活用して、機器からのセンサーデータを分析し、潜在的な故障を事前に予測して、予防保守を可能にすることができます (Verma et al., 2020)。小売業界では、データベース内機械学習を使用して顧客の行動を分析し、パーソナライズされた製品やサービスを推奨することができ、顧客満足度と売上の向上につながります (Singh et al., 2023)。

データベース内機械学習の主な機能

データベース内機械学習ソリューションは、データベース環境内で予測モデルを直接構築および展開するための包括的な機能セットを提供します。

• 組み込みアルゴリズム: ゼロから始める必要はありません。データベース内機械学習には、線形回帰、デシジョン ツリー、クラスタリングなどの一般的なアルゴリズムのツールボックスが装備されています。これらのアルゴリズムはデータベース内で効率的に動作するように微調整されており、時間と労力を節約します。

• モデルのトレーニングと評価: 単純な SQL コマンドを使用してデータベース内でモデルを直接トレーニングすることを想像してください。どのデータを使用するか、何を予測しようとしているか、モデルをどのように調整するかをシステムに指示できます。その後、システムは、精度や精度などの明確な指標を使用して、モデルのパフォーマンスがどの程度優れているかに関するフィードバックを提供します。この組み込みの評価は、最適な結果を得るためにモデルを微調整するのに役立ちます。
• モデルの展開: 優れたモデルを構築したら、すぐに実行できます。データベース内機械学習を使用すると、モデルをユーザー定義関数 (UDF) としてデータベース内に直接デプロイできます。これは、情報を移動したり、外部ツールに依存したりする必要がなく、新しいデータに関する予測を即座に取得できることを意味します。
• SQL の統合: データベース内機械学習は、すでに知っている SQL とシームレスに統合されます。これにより、機械学習タスクと既存のデータベース操作を組み合わせることができます。データ サイエンティスト、アナリスト、データベース管理者はすべて同じ環境で共同作業できるため、開発プロセスがよりスムーズかつ効率的になります。

データの準備

データクリーニング

分析を進める前に、データの整合性と品質を確認することが重要です。このセクションでは、データ クリーニング操作を実行して、センサー データから null または無関係な値を削除します。

データ変換

データ変換には、分析に適した形式へのデータの再構成と構造化が含まれます。ここでは、生のセンサー測定値をより構造化された形式に変換し、時間レベルで集計します。

データ集約

データを集約すると、情報を要約して凝縮できるため、傾向やパターンの分析が容易になります。このスニペットでは、マシン ID と時間ごとのタイムスタンプごとにセンサー データを集計し、各間隔の平均センサー値を計算します。

これらのデータのクリーニング、変換、集計機能により、分析の包括性が向上し、予知保全モデリングのために高品質の構造化データを確実に扱うことができます。

モデルトレーニング

前処理されたデータを入手したら、予知保全モデルのトレーニングに進むことができます。このタスクにロジスティック回帰モデルを使用することを選択したとします。

モデル評価

モデルがトレーニングされると、精度や ROC 曲線などの関連するメトリクスを使用してそのパフォーマンスを評価できます。

リアルタイム予測

最後に、トレーニングされたモデルをリアルタイム予測用のユーザー定義関数 (UDF) としてデプロイできます。

まとめ

以前は、データから洞察を得るには多くのやり取りが必要でした。情報は移動され、専門家によって分析され、結果が返される必要がありました。これは遅くて面倒になる可能性があります。しかし、データベース内機械学習が状況を変えつつあります。

データ ストレージ システムに強力なツールボックスが組み込まれているところを想像してみてください。これがデータベース内機械学習の背後にある考え方です。これにより、既存のデータベース内に直接「スマート モデル」を作成できます。これらのモデルはデータを分析し、将来の傾向を予測したり、隠れたパターンを明らかにしたりできます。データを移動する必要がなく、ビジネスに水晶玉を手に入れるようなものです。

この新しいアプローチには、いくつかの興味深い利点があります。まず、より迅速な意思決定が可能になります。従来の方法では、データ転送や外部分析を待機することが多く、時間がかかる場合があります。データベース内機械学習は、保存されているデータを直接操作して、リアルタイムの洞察を提供します。もう結果を待つ必要はありません。

第 2 に、データベース内機械学習により、幅広い人々がデータ主導型の取り組みに貢献できるようになります。これらのスマート モデルの構築には博士号は必要ありません。機械学習において。データベースですでに使用されている使い慣れたコマンドを活用することで、機械学習の専門学位を持たない人でも参加できます。これはチームの取り組みへの扉を開くようなもので、データに関する貴重な知識を持つ全員が貢献できるようになります。

3 番目に、データベース内の機械学習ソリューションは規模に応じて構築されています。ビジネスがより多くの情報を収集するにつれて、システムはそれを簡単に処理できます。これは、必要に応じて拡張できるツールボックスのようなもので、データが増加してもシステムの効果を維持できるようにします。

最後に、データベース内の機械学習により、データの安全性が確保されます。データは分析のために移動するのではなく、データベース システムの範囲内に安全にロックされたままになります。これにより、データ転送や潜在的な侵害に関連するリスクが排除されます。

データベース内機械学習のアプリケーションは、機器の故障や顧客離れの予測などの従来の例をはるかに超えています。あらゆる種類の驚くべきことに使用できます。過去の購入に基づいてあなたに最適な商品を推奨してくれるオンライン ストアや、より効果的にリスクを管理する金融機関を想像してみてください。データベース内機械学習には、ヘルスケアや自動運転車などの分野に革命をもたらす可能性さえあります。

本質的に、データベース内機械学習はデータにスーパーパワーを与えるようなものです。これは、企業が情報の真の可能性を引き出し、より迅速かつ賢明な意思決定を行い、今日のデータ主導の世界において時代の先を行くのに役立ちます。

参照：

• メイヨ、M. (2023 年 17 月 XNUMX 日)。データベース内機械学習: データベースに AI が必要な理由。データサイエンスに向けて。
• ハックニー、H. (2023 年 12 月 XNUMX 日)。データベース内機械学習が理にかなっている XNUMX つの理由。 アーキテクチャとガバナンス マガジン.
• オットー、P. (2022、10 月 XNUMX 日)。 PostgresML の初心者ガイド。 M.
• セルキス、I. (2022)。機械学習用の PostgreSQL: TensorFlow と scikit-learn を使用した実践ガイド。パックト出版。
• シン、A.、タクール、M.、およびカウル、A. (2023)。データベース内機械学習に関する調査: テクニックとアプリケーション。 アプリケーションとエキスパートシステム、220、116822。 
• Verma, N.、Kumar, P.、Jain, S. (2020 年 XNUMX 月)。ビッグデータ分析のためのデータベース内機械学習。で 2020 年通信および計算技術の革新的トレンドに関する国際会議 (ICTCCT) （261～265ページ）。 IEEE。 DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

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• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/