No cenário contemporâneo de tomada de decisão baseada em dados, as empresas recorrem cada vez mais à análise preditiva para obter informações valiosas sobre tendências e comportamentos futuros. A análise preditiva envolve a extração de padrões de dados históricos para prever resultados futuros, permitindo que as organizações tomem decisões proativas e otimizem suas operações. Tradicionalmente, a análise preditiva tem sido realizada usando plataformas autônomas de aprendizado de máquina, necessitando de extração de dados, pré-processamento, modelagem e pipelines de implantação. No entanto, esta abordagem introduz frequentemente complexidade, latência e potenciais riscos de segurança devido à movimentação de dados entre sistemas diferentes.

Para enfrentar esses desafios, há uma tendência crescente de integração análise preditiva diretamente em sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs). Ao incorporar recursos de aprendizado de máquina (ML) ao banco de dados, as organizações podem aproveitar o poder da análise preditiva e, ao mesmo tempo, minimizar a movimentação de dados, garantir a integridade dos dados e agilizar o ciclo de vida de desenvolvimento.

Benefícios do aprendizado de máquina no banco de dados

• Complexidade reduzida: O aprendizado de máquina no banco de dados ajuda a agilizar o fluxo de trabalho, permitindo que vários usuários de diferentes fontes executem tarefas como treinamento de modelo, avaliação e implantação diretamente no ambiente de banco de dados.
• Segurança de dados aprimorada: A incorporação de ML no banco de dados também ajuda a minimizar os riscos de segurança associados à movimentação de dados de diferentes fontes de dados para o destino, e as informações confidenciais permanecem dentro dos limites do banco de dados.
• Eficiência aprimorada: Por último, o aprendizado de máquina no banco de dados ajuda a minimizar os tempos de transferência e processamento de dados, levando a um desenvolvimento e implantação de modelos mais rápidos.

Preenchendo a lacuna entre armazenamento de dados e análise

Historicamente, o aprendizado de máquina e a análise de dados funcionaram em esferas separadas, muitas vezes necessitando de transferências de dados complicadas entre sistemas. Esta abordagem isolada apresenta desvantagens como ineficiência, vulnerabilidades de segurança e uma curva de aprendizagem mais acentuada para não especialistas (Singh et al., 2023).

O aprendizado de máquina no banco de dados surge como uma virada de jogo, integrando recursos de aprendizado de máquina diretamente nos sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBDs). Essa abordagem simplificada permite que os usuários executem tarefas como treinamento, avaliação e implantação de modelos inteiramente dentro do ambiente de banco de dados familiar. Ao aproveitar os comandos SQL e as funcionalidades de banco de dados existentes, o aprendizado de máquina no banco de dados promove uma colaboração mais estreita entre cientistas de dados, analistas e administradores de banco de dados. Além disso, permite que uma gama mais ampla de usuários contribuam para a construção e implantação de modelos, já que o conhecimento em linguagens especializadas de aprendizado de máquina não é mais um requisito obrigatório.

As soluções de aprendizado de máquina no banco de dados normalmente oferecem uma gama diversificada de algoritmos integrados para tarefas como classificação (por exemplo, previsão de rotatividade de clientes), regressão (por exemplo, previsão de vendas), agrupamento (por exemplo, segmentação de clientes com base no comportamento) e detecção de anomalias (por exemplo, identificação de transações fraudulentas) (Verma et al., 2020). Isso permite que os usuários enfrentem uma ampla gama de desafios de análise preditiva diretamente no banco de dados, eliminando a necessidade de movimentação complexa de dados. Além disso, essas soluções fornecem recursos robustos para avaliação e implantação de modelos, permitindo que os usuários avaliem o desempenho do modelo e integrem-nos perfeitamente em fluxos de trabalho operacionais para pontuação em tempo real de novos dados.

Por exemplo, as empresas do setor industrial podem aproveitar a aprendizagem automática na base de dados para analisar dados de sensores de equipamentos e prever potenciais falhas de forma proativa, permitindo a manutenção preventiva (Verma et al., 2020). No setor varejista, o aprendizado de máquina no banco de dados pode ser usado para analisar o comportamento do cliente e recomendar produtos ou serviços personalizados, levando ao aumento da satisfação do cliente e das vendas (Singh et al., 2023).

Principais recursos do aprendizado de máquina no banco de dados

As soluções de aprendizado de máquina no banco de dados oferecem um conjunto abrangente de recursos para criar e implantar modelos preditivos diretamente no ambiente do banco de dados:

• Algoritmos integrados: Não há necessidade de começar do zero! O aprendizado de máquina no banco de dados vem equipado com uma caixa de ferramentas de algoritmos populares, como regressão linear, árvores de decisão e clustering. Esses algoritmos são ajustados para funcionar de forma eficiente em seu banco de dados, economizando tempo e esforço.

• Treinamento e avaliação do modelo: Imagine treinar seu modelo diretamente no banco de dados usando comandos SQL simples. Você pode informar ao sistema quais dados usar, o que você está tentando prever e como ajustar o modelo. O sistema então fornece feedback sobre o desempenho do seu modelo usando métricas claras, como exatidão e precisão. Essa avaliação integrada ajuda você a ajustar seu modelo para obter resultados ideais.
• Implantação do modelo: Depois de construir um ótimo modelo, você pode colocá-lo em funcionamento imediatamente. O aprendizado de máquina no banco de dados permite implantar seu modelo diretamente no banco de dados como uma função definida pelo usuário (UDF). Isso significa que você pode obter previsões sobre novos dados instantaneamente, sem precisar mover informações ou depender de ferramentas externas.
• Integração SQL: O aprendizado de máquina no banco de dados integra-se perfeitamente ao SQL que você já conhece. Isso permite combinar tarefas de aprendizado de máquina com as operações de banco de dados existentes. Cientistas de dados, analistas e administradores de banco de dados podem trabalhar juntos no mesmo ambiente, tornando o processo de desenvolvimento mais tranquilo e eficiente.

Preparação de dados

Limpeza de Dados

Antes de prosseguir com a análise, é fundamental garantir a integridade e a qualidade dos dados. Nesta seção, realizaremos operações de limpeza de dados para remover quaisquer valores nulos ou irrelevantes dos dados do sensor.

Transformação de Dados

A transformação de dados envolve remodelar e estruturar os dados em um formato adequado para análise. Aqui, transformaremos as leituras brutas do sensor em um formato mais estruturado, agregando-as por hora.

Agregação de Dados

A agregação dos dados permite resumir e condensar as informações, facilitando a análise de tendências e padrões. Neste snippet, agregamos dados do sensor por ID de máquina e carimbo de data/hora de hora em hora, calculando o valor médio do sensor para cada intervalo.

Essas funcionalidades de limpeza, transformação e agregação de dados melhoram a abrangência de nossa análise e garantem que estamos trabalhando com dados estruturados e de alta qualidade para modelagem de manutenção preditiva.

Treinamento de modelo

Com os dados pré-processados ​​em mãos, podemos prosseguir com o treinamento de um modelo de manutenção preditiva. Digamos que optamos por usar um modelo de regressão logística para esta tarefa:

Avaliação de modelo

Uma vez treinado o modelo, podemos avaliar seu desempenho usando métricas relevantes, como precisão e curva ROC:

Previsão em tempo real

Finalmente, podemos implantar o modelo treinado como uma função definida pelo usuário (UDF) para previsão em tempo real:

Conclusão

No passado, obter insights a partir de dados envolvia muitas idas e vindas. As informações precisavam ser movimentadas, analisadas por especialistas e depois os resultados devolvidos. Isso pode ser lento e complicado. Mas o aprendizado de máquina no banco de dados está mudando o jogo.

Imagine ter uma caixa de ferramentas poderosa integrada ao seu sistema de armazenamento de dados. Essa é a ideia por trás do aprendizado de máquina no banco de dados. Ele permite criar “modelos inteligentes” diretamente no banco de dados existente. Esses modelos podem analisar seus dados e prever tendências futuras ou descobrir padrões ocultos. É como ter uma bola de cristal para o seu negócio, tudo sem precisar movimentar seus dados.

Esta nova abordagem oferece vários benefícios interessantes. Primeiro, permite uma tomada de decisão muito mais rápida. Os métodos tradicionais geralmente envolvem espera por transferências de dados e análises externas, o que pode levar algum tempo. O aprendizado de máquina no banco de dados funciona diretamente com os dados onde eles estão armazenados, fornecendo insights em tempo real. Chega de esperar por resultados!

Em segundo lugar, a aprendizagem automática na base de dados permite que um leque mais vasto de pessoas contribua para iniciativas baseadas em dados. Construir esses modelos inteligentes não requer mais um doutorado. no aprendizado de máquina. Ao aproveitar comandos familiares já usados ​​em bancos de dados, até mesmo pessoas sem formação especializada em aprendizado de máquina podem participar. É como abrir a porta para um esforço de equipe, permitindo que todos com conhecimento valioso sobre os dados contribuam.

Terceiro, as soluções de aprendizado de máquina no banco de dados são desenvolvidas em escala. À medida que sua empresa coleta mais informações, o sistema pode lidar com isso com facilidade. É como uma caixa de ferramentas que se expande conforme sua necessidade, garantindo que o sistema permaneça eficaz mesmo à medida que seus dados crescem.

Por fim, o aprendizado de máquina no banco de dados mantém seus dados seguros e protegidos. Em vez de mover seus dados para análise, eles permanecem trancados com segurança dentro dos limites do seu sistema de banco de dados. Isso elimina os riscos associados às transferências de dados e possíveis violações.

As aplicações de aprendizado de máquina no banco de dados vão muito além dos exemplos tradicionais, como previsão de falhas de equipamentos ou rotatividade de clientes. Ele pode ser usado para todos os tipos de coisas incríveis. Imagine lojas online que recomendam o produto perfeito para você com base em suas compras anteriores ou instituições financeiras que gerenciam os riscos de forma mais eficaz. O aprendizado de máquina no banco de dados tem até o potencial de revolucionar áreas como saúde e veículos autônomos.

Em essência, o aprendizado de máquina no banco de dados é como dar superpoderes aos seus dados. Ajuda as empresas a desbloquear o verdadeiro potencial das suas informações, a tomar decisões mais rápidas e inteligentes e a manter-se à frente da curva no mundo atual, orientado por dados.

Referências:

• Mayo, M. (2023, 17 de maio). Aprendizado de máquina no banco de dados: por que seu banco de dados precisa de IA. Rumo à ciência de dados.
• Hackney, H. (2023, 12 de fevereiro). Cinco razões pelas quais o aprendizado de máquina no banco de dados faz sentido. Revista Arquitetura e Governança.
• Otto, P. (2022, 10 de junho). Um guia para iniciantes no PostgresML. Médio.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL para aprendizado de máquina: um guia prático com TensorFlow e scikit-learn. Publicação de pacotes.
• Singh, A., Thakur, M. e Kaur, A. (2023). Uma pesquisa sobre aprendizado de máquina em banco de dados: técnicas e aplicações. Sistemas especialistas com aplicativos220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, setembro). Aprendizado de máquina no banco de dados para análise de big data. Em Conferência Internacional 2020 sobre Tendências Inovadoras em Comunicação e Tecnologia Computacional (ICTCCT) (pp. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

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