I det samtida landskapet av datadrivet beslutsfattande vänder sig företag alltmer till prediktiv analys för att få värdefulla insikter om framtida trender och beteenden. Prediktiv analys innebär att extrahera mönster från historiska data för att förutsäga framtida resultat, vilket gör det möjligt för organisationer att fatta proaktiva beslut och optimera sin verksamhet. Traditionellt har prediktiv analys utförts med hjälp av fristående maskininlärningsplattformar, vilket kräver dataextraktion, förbearbetning, modellering och distributionspipelines. Men detta tillvägagångssätt introducerar ofta komplexitet, latens och potentiella säkerhetsrisker på grund av datarörelse över olika system.

För att möta dessa utmaningar finns det en växande trend mot integration prediktiv analys direkt in i databashanteringssystem (DBMS). Genom att bädda in maskininlärningsfunktioner (ML) i databasen kan organisationer dra nytta av kraften i prediktiv analys samtidigt som de minimerar datarörelser, säkerställer dataintegritet och effektiviserar utvecklingens livscykel.

Fördelar med maskininlärning i databasen

• Minskad komplexitet: Maskininlärning i databasen hjälper till att effektivisera arbetsflödet genom att låta flera användare från olika källor utföra uppgifter som modellträning, utvärdering och driftsättning direkt i databasmiljön.
• Förbättrad datasäkerhet: Att bädda in ML i databasen hjälper också till att minimera säkerhetsrisker i samband med dataöverföring från olika datakällor till mål och känslig information förblir inom databasens ramar.
• Förbättrad effektivitet: Slutligen hjälper maskininlärning i databasen till att minimera dataöverföring och bearbetningstider, vilket leder till snabbare modellutveckling och implementering.

Överbrygga klyftan mellan datalagring och analys

Historiskt sett har maskininlärning och dataanalys fungerat i separata sfärer, vilket ofta har krävt besvärliga dataöverföringar mellan system. Detta försugna tillvägagångssätt introducerar nackdelar som ineffektivitet, säkerhetssårbarheter och en brantare inlärningskurva för icke-specialister (Singh et al., 2023).

Maskininlärning i databasen framträder som en spelväxlare, och integrerar maskininlärningsfunktioner direkt i databashanteringssystem (DBMS). Detta strömlinjeformade tillvägagångssätt tillåter användare att utföra uppgifter som modellträning, utvärdering och driftsättning helt och hållet inom den välbekanta databasmiljön. Genom att utnyttja befintliga SQL-kommandon och databasfunktioner främjar maskininlärning i databasen ett närmare samarbete mellan datavetare, analytiker och databasadministratörer. Dessutom ger det ett bredare spektrum av användare möjlighet att bidra till att bygga och distribuera modeller, eftersom expertis inom specialiserade maskininlärningsspråk inte längre är ett obligatoriskt krav.

Maskininlärningslösningar i databasen erbjuder vanligtvis en mångfald av inbyggda algoritmer för uppgifter som t.ex klassificering (t.ex. att förutsäga kundavgång), regression (t.ex. prognostisera försäljning), klustring (t.ex. segmentering av kunder baserat på beteende) och avvikelsedetektering (t.ex. identifiera bedrägliga transaktioner) (Verma et al., 2020). Detta ger användare möjlighet att hantera ett brett utbud av prediktiva analysutmaningar direkt i databasen, vilket eliminerar behovet av komplexa dataförflyttningar. Dessutom ger dessa lösningar robusta möjligheter för modellutvärdering och implementering, vilket gör det möjligt för användare att bedöma modellprestanda och sömlöst integrera dem i operativa arbetsflöden för realtidspoängning av ny data.

Till exempel kan företag inom tillverkningssektorn utnyttja maskininlärning i databaser för att analysera sensordata från utrustning och proaktivt förutsäga potentiella fel, vilket möjliggör förebyggande underhåll (Verma et al., 2020). Inom detaljhandeln kan maskininlärning i databaser användas för att analysera kundbeteende och rekommendera personliga produkter eller tjänster, vilket leder till ökad kundnöjdhet och försäljning (Singh et al., 2023).

Nyckelfunktioner för maskininlärning i databasen

Maskininlärningslösningar i databasen erbjuder en omfattande uppsättning funktioner för att bygga och distribuera prediktiva modeller direkt i databasmiljön:

• Inbyggda algoritmer: Du behöver inte börja om från början! Maskininlärning i databasen är utrustad med en verktygslåda med populära algoritmer som linjär regression, beslutsträd och klustring. Dessa algoritmer är finjusterade för att fungera effektivt i din databas, vilket sparar tid och ansträngning.

• Modellutbildning och utvärdering: Föreställ dig att du tränar din modell direkt i databasen med enkla SQL-kommandon. Du kan tala om för systemet vilken data som ska användas, vad du försöker förutsäga och hur modellen ska justeras. Systemet ger sedan feedback om hur bra din modell presterar med hjälp av tydliga mätvärden som noggrannhet och precision. Denna inbyggda utvärdering hjälper dig att finjustera din modell för optimala resultat.
• Modellimplementering: När du har byggt en bra modell kan du sätta igång den direkt. Maskininlärning i databasen låter dig distribuera din modell direkt i databasen som en användardefinierad funktion (UDF). Det betyder att du kan få förutsägelser om ny data direkt, utan att behöva flytta runt information eller lita på externa verktyg.
• SQL-integration: Maskininlärning i databasen integreras sömlöst med den SQL du redan känner till. Detta låter dig kombinera maskininlärningsuppgifter med dina befintliga databasoperationer. Datavetare, analytiker och databasadministratörer kan alla arbeta tillsammans i samma miljö, vilket gör utvecklingsprocessen smidigare och mer effektiv.

Förberedelse av data

Rengöring av data

Innan du fortsätter med analysen är det viktigt att säkerställa integriteten och kvaliteten på data. I det här avsnittet kommer vi att utföra datarensningsåtgärder för att ta bort eventuella nollvärden eller irrelevanta värden från sensordata.

Datatransformation

Datatransformation innebär att omforma och strukturera data till ett format som lämpar sig för analys. Här kommer vi att omvandla de råa sensoravläsningarna till ett mer strukturerat format och aggregera dem på timnivå.

Dataaggregering

Genom att aggregera data kan vi sammanfatta och kondensera information, vilket gör det lättare att analysera trender och mönster. I det här utdraget samlar vi sensordata efter maskin-ID och timtidsstämpel, och beräknar det genomsnittliga sensorvärdet för varje intervall.

Dessa datarensnings-, transformations- och aggregeringsfunktioner förbättrar heltäckningen av vår analys och säkerställer att vi arbetar med högkvalitativ, strukturerad data för prediktiv underhållsmodellering.

Modellutbildning

Med den förbearbetade datan i handen kan vi fortsätta att träna en prediktiv underhållsmodell. Låt oss säga att vi väljer att använda en logistisk regressionsmodell för denna uppgift:

Modellutvärdering

När modellen väl har tränats kan vi utvärdera dess prestanda med hjälp av relevanta mätvärden som noggrannhet och ROC-kurva:

Realtidsförutsägelse

Slutligen kan vi distribuera den tränade modellen som en användardefinierad funktion (UDF) för förutsägelse i realtid:

Slutsats

Förr innebar det mycket fram och tillbaka att få insikter från data. Information behövde flyttas runt, analyseras av specialister och sedan levereras resultaten tillbaka. Detta kan vara långsamt och besvärligt. Men maskininlärning i databasen förändrar spelet.

Föreställ dig att ha en kraftfull verktygslåda inbyggd direkt i ditt datalagringssystem. Det är tanken bakom maskininlärning i databasen. Det låter dig skapa "smarta modeller" direkt i din befintliga databas. Dessa modeller kan analysera din data och förutsäga framtida trender eller avslöja dolda mönster. Det är som att ha en kristallkula för ditt företag, allt utan att någonsin behöva flytta runt din data.

Detta nya tillvägagångssätt erbjuder flera spännande fördelar. För det första möjliggör det mycket snabbare beslutsfattande. Traditionella metoder innebär ofta att man väntar på dataöverföringar och extern analys, vilket kan ta tid. Maskininlärning i databasen fungerar direkt med din data där den lagras, vilket ger dig insikter i realtid. Du behöver inte längre vänta på resultat!

För det andra ger maskininlärning i databasen ett bredare spektrum av människor att bidra till datadrivna initiativ. Att bygga dessa smarta modeller kräver inte längre en doktorsexamen. inom maskininlärning. Genom att utnyttja välbekanta kommandon som redan används i databaser kan även personer utan specialiserade maskininlärningsexamina delta. Det är som att öppna dörren för en laginsats, så att alla med värdefull kunskap om data kan bidra.

För det tredje är maskininlärningslösningar i databasen byggda för att skala. När ditt företag samlar in mer information kan systemet hantera det med lätthet. Det är som en verktygslåda som expanderar när du behöver den, vilket säkerställer att systemet förblir effektivt även när din data växer.

Slutligen håller maskininlärning i databasen din data säker och säker. Istället för att flytta runt din data för analys förblir den säkert låst inom gränserna för ditt databassystem. Detta eliminerar riskerna i samband med dataöverföringar och potentiella intrång.

Tillämpningarna av maskininlärning i databasen går långt utöver traditionella exempel som att förutsäga utrustningsfel eller kundförlust. Den kan användas till alla möjliga fantastiska saker. Föreställ dig onlinebutiker som rekommenderar den perfekta produkten för dig baserat på dina tidigare köp, eller finansiella institutioner som hanterar risker mer effektivt. Maskininlärning i databasen har till och med potential att revolutionera områden som sjukvård och autonoma fordon.

I grund och botten är maskininlärning i databasen som att ge dina data superkrafter. Det hjälper företag att låsa upp den verkliga potentialen i sin information, fatta snabbare och smartare beslut och ligga steget före i dagens datadrivna värld.

Referenser:

• Mayo, M. (2023, 17 maj). Maskininlärning i databasen: Varför din databas behöver AI. Mot datavetenskap.
• Hackney, H. (2023, 12 februari). Fem skäl till varför maskininlärning i databasen är meningsfull. Architecture & Governance Magazine.
• Otto, P. (2022, 10 juni). En nybörjarguide till PostgresML. Medium.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL för maskininlärning: En praktisk guide med TensorFlow och scikit-learn. Packt Publishing.
• Singh, A., Thakur, M., & Kaur, A. (2023). En undersökning om maskininlärning i databasen: Tekniker och tillämpningar. Expert Systems med applikationer, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P., & Jain, S. (2020, september). Maskininlärning i databasen för big data-analys. I Internationell konferens 2020 om innovativa trender inom kommunikation och beräkningsteknik (ICTCCT) (sid. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/how-in-database-machine-learning-transforms-decision-making/