데이터 기반 의사 결정의 현대 환경에서 기업은 미래 동향과 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 점점 더 예측 분석으로 전환하고 있습니다. 예측 분석에는 과거 데이터에서 패턴을 추출하여 미래 결과를 예측함으로써 조직이 사전 결정을 내리고 운영을 최적화할 수 있도록 지원하는 작업이 포함됩니다. 전통적으로 예측 분석은 독립형 기계 학습 플랫폼을 사용하여 수행되었으므로 데이터 추출, 전처리, 모델링 및 배포 파이프라인이 필요했습니다. 그러나 이 접근 방식은 서로 다른 시스템 간의 데이터 이동으로 인해 복잡성, 대기 시간 및 잠재적인 보안 위험이 발생하는 경우가 많습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 통합을 향한 추세가 커지고 있습니다. 예측 분석 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 직접 연결됩니다. 데이터베이스에 기계 학습(ML) 기능을 내장함으로써 조직은 예측 분석의 힘을 활용하는 동시에 데이터 이동을 최소화하고 데이터 무결성을 보장하며 개발 수명주기를 간소화할 수 있습니다.

데이터베이스 내 기계 학습의 이점

• 복잡성 감소: 데이터베이스 내 기계 학습은 다양한 소스의 여러 사용자가 데이터베이스 환경 내에서 직접 모델 교육, 평가, 배포와 같은 작업을 수행할 수 있도록 하여 워크플로를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
• 향상된 데이터 보안: 데이터베이스 내에 ML을 내장하면 다양한 데이터 소스에서 대상으로의 데이터 이동과 관련된 보안 위험을 최소화하는 데 도움이 되며 민감한 정보는 데이터베이스 범위 내에 유지됩니다.
• 향상된 효율성: 마지막으로, 데이터베이스 내 기계 학습은 데이터 전송 및 처리 시간을 최소화하여 모델 개발 및 배포 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 저장과 분석 간의 격차 해소

역사적으로 기계 학습과 데이터 분석은 별도의 영역에서 작동해 왔으며 종종 시스템 간에 번거로운 데이터 전송이 필요했습니다. 이러한 고립된 접근 방식은 비효율성, 보안 취약성, 비전문가의 학습 곡선이 더 가파른 등의 단점을 초래합니다(Singh et al., 2023).

데이터베이스 내 머신 러닝은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 내에서 직접 머신 러닝 기능을 통합하여 게임 체인저로 등장하고 있습니다. 이 간소화된 접근 방식을 통해 사용자는 친숙한 데이터베이스 환경 내에서 모델 교육, 평가, 배포와 같은 작업을 완전히 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 내 기계 학습은 기존 SQL 명령과 데이터베이스 기능을 활용하여 데이터 과학자, 분석가 및 데이터베이스 관리자 간의 긴밀한 협업을 촉진합니다. 또한 전문적인 기계 학습 언어에 대한 전문 지식이 더 이상 필수 요구 사항이 아니기 때문에 더 넓은 범위의 사용자가 모델 구축 및 배포에 기여할 수 있습니다.

데이터베이스 내 기계 학습 솔루션은 일반적으로 다음과 같은 작업을 위한 다양한 내장 알고리즘을 제공합니다. 분류 (예: 고객 이탈 예측), 회귀(예: 판매 예측), 클러스터링(예: 행동에 따라 고객 세분화) 및 이상 탐지(예: 사기 거래 식별)(Verma et al., 2020). 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터 이동이 필요 없이 데이터베이스 내에서 직접 광범위한 예측 분석 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이러한 솔루션은 모델 평가 및 배포를 위한 강력한 기능을 제공하므로 사용자는 모델 성능을 평가하고 이를 운영 워크플로에 원활하게 통합하여 새로운 데이터의 실시간 채점을 수행할 수 있습니다.

예를 들어 제조 부문의 기업은 데이터베이스 내 머신 러닝을 활용하여 장비의 센서 데이터를 분석하고 잠재적인 오류를 사전에 예측하여 예방적 유지 관리를 가능하게 할 수 있습니다(Verma et al., 2020). 소매 업계에서는 데이터베이스 내 머신러닝을 사용하여 고객 행동을 분석하고 개인화된 제품이나 서비스를 추천함으로써 고객 만족도와 매출을 높일 수 있습니다(Singh et al., 2023).

데이터베이스 내 기계 학습의 주요 기능

데이터베이스 내 기계 학습 솔루션은 데이터베이스 환경 내에서 직접 예측 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.

• 내장 알고리즘: 처음부터 시작할 필요가 없습니다! 데이터베이스 내 기계 학습에는 선형 회귀, 의사결정 트리 및 클러스터링과 같은 널리 사용되는 알고리즘의 도구 상자가 장착되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터베이스 내에서 효율적으로 작동하도록 미세 조정되어 시간과 노력을 절약합니다.

• 모델 훈련 및 평가: 간단한 SQL 명령을 사용하여 데이터베이스에서 직접 모델을 훈련한다고 상상해 보십시오. 사용할 데이터, 예측하려는 데이터, 모델 조정 방법을 시스템에 알릴 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 정확도 및 정밀도와 같은 명확한 지표를 사용하여 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 피드백을 제공합니다. 이 기본 제공 평가는 최적의 결과를 위해 모델을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다.
• 모델 배포: 훌륭한 모델을 구축한 후에는 즉시 작업에 적용할 수 있습니다. 데이터베이스 내 기계 학습을 사용하면 모델을 사용자 정의 함수(UDF)로 데이터베이스 내에 직접 배포할 수 있습니다. 이는 정보를 이동하거나 외부 도구에 의존할 필요 없이 새로운 데이터에 대한 예측을 즉시 얻을 수 있음을 의미합니다.
• SQL 통합: 데이터베이스 내 기계 학습은 이미 알고 있는 SQL과 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 기계 학습 작업을 기존 데이터베이스 작업과 결합할 수 있습니다. 데이터 과학자, 분석가, 데이터베이스 관리자는 모두 동일한 환경에서 함께 작업할 수 있으므로 개발 프로세스가 더욱 원활하고 효율적으로 진행됩니다.

데이터 준비

데이터 청소

분석을 진행하기 전에 데이터의 무결성과 품질을 확인하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 센서 데이터에서 null 또는 관련 없는 값을 제거하기 위해 데이터 정리 작업을 수행합니다.

데이터 변환

데이터 변환에는 데이터를 분석에 적합한 형식으로 재구성하고 구조화하는 작업이 포함됩니다. 여기에서는 원시 센서 판독값을 보다 구조화된 형식으로 변환하여 시간별 수준으로 집계합니다.

데이터 집계

데이터를 집계하면 정보를 요약하고 압축할 수 있어 추세와 패턴을 더 쉽게 분석할 수 있습니다. 이 스니펫에서는 시스템 ID와 시간별 타임스탬프를 기준으로 센서 데이터를 집계하여 각 간격에 대한 평균 센서 값을 계산합니다.

이러한 데이터 정리, 변환 및 집계 기능은 분석의 포괄성을 강화하고 예측 유지 관리 모델링을 위해 고품질의 구조화된 데이터로 작업할 수 있도록 보장합니다.

모델 훈련

사전 처리된 데이터를 확보하면 예측 유지 관리 모델 학습을 진행할 수 있습니다. 이 작업에 로지스틱 회귀 모델을 사용하기로 선택했다고 가정해 보겠습니다.

모델 평가

모델이 훈련되면 정확도 및 ROC 곡선과 같은 관련 지표를 사용하여 성능을 평가할 수 있습니다.

실시간 예측

마지막으로 훈련된 모델을 실시간 예측을 위한 사용자 정의 함수(UDF)로 배포할 수 있습니다.

결론

과거에는 데이터에서 통찰력을 얻으려면 많은 과정을 거쳐야 했습니다. 정보를 이동하고 전문가가 분석한 후 결과를 다시 전달해야 했습니다. 이 작업은 느리고 번거로울 수 있습니다. 그러나 데이터베이스 내 머신러닝이 판도를 바꾸고 있습니다.

데이터 스토리지 시스템에 강력한 도구 상자가 내장되어 있다고 상상해 보십시오. 이것이 데이터베이스 내 기계 학습의 기본 아이디어입니다. 이를 통해 기존 데이터베이스 내에서 직접 "스마트 모델"을 만들 수 있습니다. 이러한 모델은 데이터를 분석하고 미래 추세를 예측하거나 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 데이터를 이동할 필요 없이 비즈니스를 위한 수정구슬을 갖는 것과 같습니다.

이 새로운 접근 방식은 몇 가지 흥미로운 이점을 제공합니다. 첫째, 훨씬 더 빠른 의사결정이 가능해집니다. 기존 방법에는 데이터 전송 및 외부 분석을 기다리는 경우가 많으며 시간이 걸릴 수 있습니다. 데이터베이스 내 기계 학습은 저장된 데이터와 직접 작동하여 실시간 통찰력을 제공합니다. 더 이상 결과를 기다리지 마세요!

둘째, 데이터베이스 내 기계 학습은 더 넓은 범위의 사람들이 데이터 기반 이니셔티브에 기여할 수 있도록 지원합니다. 이러한 스마트 모델을 구축하려면 더 이상 박사 학위가 필요하지 않습니다. 머신러닝에서. 이미 데이터베이스에서 사용되는 친숙한 명령어를 활용하면 전문적인 머신러닝 학위가 없는 사람도 참여할 수 있습니다. 이는 데이터에 대한 귀중한 지식을 가진 모든 사람이 기여할 수 있도록 팀 노력의 문을 여는 것과 같습니다.

셋째, 데이터베이스 내 기계 학습 솔루션은 확장 가능하도록 구축되었습니다. 귀하의 비즈니스가 더 많은 정보를 수집할수록 시스템은 이를 쉽게 처리할 수 있습니다. 이는 필요에 따라 확장되는 도구 상자와 같아서 데이터가 증가하더라도 시스템의 효율성을 유지합니다.

마지막으로, 데이터베이스 내 머신 러닝은 데이터를 안전하게 보호합니다. 분석을 위해 데이터를 이동하는 대신 데이터베이스 시스템의 범위 내에서 안전하게 잠긴 상태로 유지됩니다. 이는 데이터 전송 및 잠재적 위반과 관련된 위험을 제거합니다.

데이터베이스 내 기계 학습의 적용은 장비 고장이나 고객 이탈 예측과 같은 전통적인 예를 훨씬 뛰어넘습니다. 그것은 모든 종류의 놀라운 일에 사용될 수 있습니다. 과거 구매 내역을 바탕으로 귀하에게 딱 맞는 제품을 추천하는 온라인 상점이나 위험을 보다 효과적으로 관리하는 금융 기관을 상상해 보십시오. 데이터베이스 내 기계 학습은 의료 및 자율주행차와 같은 분야에 혁명을 일으킬 가능성도 있습니다.

본질적으로 데이터베이스 내 기계 학습은 데이터에 초능력을 부여하는 것과 같습니다. 이는 기업이 정보의 진정한 잠재력을 발휘하고, 더 빠르고 현명한 결정을 내리며, 오늘날의 데이터 중심 세계에서 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다.

참조 :

• 메이요, M.(2023년 17월 XNUMX일). 데이터베이스 내 기계 학습: 데이터베이스에 AI가 필요한 이유 데이터 과학을 향하여.
• 해크니, H.(2023년 12월 XNUMX일). 데이터베이스 내 머신러닝이 적합한 XNUMX가지 이유 건축 및 거버넌스 매거진.
• Otto, P. (2022년 10월 XNUMX일). PostgresML 초보자 가이드. 중급.
• 셀키스, I. (2022). 기계 학습을 위한 PostgreSQL: TensorFlow 및 scikit-learn을 사용한 실습 가이드입니다. 팩트 출판.
• Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023). 데이터베이스 내 기계 학습에 대한 설문 조사: 기술 및 응용 프로그램. 응용 프로그램이 포함 된 전문가 시스템, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S.(2020년 XNUMX월). 빅데이터 분석을 위한 데이터베이스 내 머신러닝. ~ 안에 2020 통신 및 컴퓨팅 기술 혁신 동향에 관한 국제 컨퍼런스(ICTCCT) (pp. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

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