En el panorama contemporáneo de la toma de decisiones basada en datos, las empresas recurren cada vez más al análisis predictivo para obtener información valiosa sobre tendencias y comportamientos futuros. El análisis predictivo implica extraer patrones de datos históricos para pronosticar resultados futuros, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones proactivas y optimizar sus operaciones. Tradicionalmente, el análisis predictivo se ha realizado utilizando plataformas independientes de aprendizaje automático, lo que requiere extracción de datos, preprocesamiento, modelado y canales de implementación. Sin embargo, este enfoque a menudo introduce complejidad, latencia y posibles riesgos de seguridad debido al movimiento de datos entre sistemas dispares.

Para abordar estos desafíos, existe una tendencia creciente hacia la integración análisis predictivo directamente en sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Al incorporar capacidades de aprendizaje automático (ML) dentro de la base de datos, las organizaciones pueden aprovechar el poder del análisis predictivo mientras minimizan el movimiento de datos, garantizan la integridad de los datos y optimizan el ciclo de vida de desarrollo.

Beneficios del aprendizaje automático en la base de datos

• Complejidad reducida: El aprendizaje automático en la base de datos ayuda a optimizar el flujo de trabajo al permitir que múltiples usuarios de diferentes fuentes realicen tareas como entrenamiento, evaluación e implementación de modelos directamente dentro del entorno de la base de datos.
• Seguridad de datos mejorada: Incorporar ML dentro de la base de datos también ayuda a minimizar los riesgos de seguridad asociados con el movimiento de datos desde diferentes fuentes de datos hasta el destino y la información confidencial permanece dentro de los límites de la base de datos.
• Eficiencia mejorada: Por último, el aprendizaje automático en la base de datos ayuda a minimizar los tiempos de procesamiento y transferencia de datos, lo que conduce a un desarrollo e implementación de modelos más rápidos.

Cerrar la brecha entre el almacenamiento de datos y el análisis

Históricamente, el aprendizaje automático y el análisis de datos han funcionado en esferas separadas, lo que a menudo requería engorrosas transferencias de datos entre sistemas. Este enfoque aislado introduce inconvenientes como ineficiencia, vulnerabilidades de seguridad y una curva de aprendizaje más pronunciada para los no especialistas (Singh et al., 2023).

El aprendizaje automático en bases de datos surge como un punto de inflexión, integrando capacidades de aprendizaje automático directamente dentro de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Este enfoque optimizado permite a los usuarios realizar tareas como entrenamiento, evaluación e implementación de modelos completamente dentro del entorno familiar de la base de datos. Al aprovechar los comandos SQL existentes y las funcionalidades de las bases de datos, el aprendizaje automático en la base de datos fomenta una colaboración más estrecha entre científicos de datos, analistas y administradores de bases de datos. Además, permite a una gama más amplia de usuarios contribuir a la creación e implementación de modelos, ya que la experiencia en lenguajes especializados de aprendizaje automático ya no es un requisito obligatorio.

Las soluciones de aprendizaje automático en bases de datos suelen ofrecer una amplia gama de algoritmos integrados para tareas como clasificación (p. ej., predecir la pérdida de clientes), regresión (p. ej., pronosticar ventas), agrupación (p. ej., segmentar a los clientes según el comportamiento) y detección de anomalías (p. ej., identificar transacciones fraudulentas) (Verma et al., 2020). Esto permite a los usuarios abordar una amplia gama de desafíos de análisis predictivo directamente dentro de la base de datos, eliminando la necesidad de un movimiento de datos complejo. Además, estas soluciones brindan capacidades sólidas para la evaluación e implementación de modelos, lo que permite a los usuarios evaluar el rendimiento del modelo e integrarlos sin problemas en los flujos de trabajo operativos para calificar nuevos datos en tiempo real.

Por ejemplo, las empresas del sector manufacturero pueden aprovechar el aprendizaje automático en la base de datos para analizar los datos de los sensores de los equipos y predecir posibles fallas de manera proactiva, lo que permite el mantenimiento preventivo (Verma et al., 2020). En la industria minorista, el aprendizaje automático en la base de datos se puede utilizar para analizar el comportamiento del cliente y recomendar productos o servicios personalizados, lo que aumenta la satisfacción del cliente y las ventas (Singh et al., 2023).

Características clave del aprendizaje automático en la base de datos

Las soluciones de aprendizaje automático en bases de datos ofrecen un conjunto completo de funciones para crear e implementar modelos predictivos directamente dentro del entorno de la base de datos:

• Algoritmos incorporados: ¡No es necesario empezar de cero! El aprendizaje automático en la base de datos viene equipado con una caja de herramientas de algoritmos populares como regresión lineal, árboles de decisión y agrupación. Estos algoritmos están ajustados para funcionar de manera eficiente dentro de su base de datos, ahorrándole tiempo y esfuerzo.

• Formación y evaluación de modelos: Imagine entrenar su modelo directamente en la base de datos utilizando comandos SQL simples. Puede indicarle al sistema qué datos utilizar, qué intenta predecir y cómo ajustar el modelo. Luego, el sistema proporciona comentarios sobre el rendimiento de su modelo utilizando métricas claras como exactitud y precisión. Esta evaluación integrada le ayuda a ajustar su modelo para obtener resultados óptimos.
• Implementación del modelo: Una vez que haya creado un gran modelo, podrá ponerlo a trabajar de inmediato. El aprendizaje automático en la base de datos le permite implementar su modelo directamente dentro de la base de datos como una función definida por el usuario (UDF). Esto significa que puede obtener predicciones sobre nuevos datos al instante, sin necesidad de mover información ni depender de herramientas externas.
• Integración SQL: El aprendizaje automático en la base de datos se integra perfectamente con el SQL que ya conoce. Esto le permite combinar tareas de aprendizaje automático con las operaciones de su base de datos existente. Los científicos de datos, analistas y administradores de bases de datos pueden trabajar juntos en el mismo entorno, lo que hace que el proceso de desarrollo sea más fluido y eficiente.

Preparación de datos

Limpieza de datos

Antes de continuar con el análisis, es fundamental garantizar la integridad y la calidad de los datos. En esta sección, realizaremos operaciones de limpieza de datos para eliminar cualquier valor nulo o irrelevante de los datos del sensor.

Transformación de datos

La transformación de datos implica remodelar y estructurar los datos en un formato adecuado para el análisis. Aquí, transformaremos las lecturas sin procesar del sensor a un formato más estructurado, agregándolas a nivel horario.

La agregación de datos

Agregar los datos nos permite resumir y condensar la información, lo que facilita el análisis de tendencias y patrones. En este fragmento, agregamos datos del sensor por ID de máquina y marca de tiempo horaria, calculando el valor promedio del sensor para cada intervalo.

Estas funcionalidades de limpieza, transformación y agregación de datos mejoran la exhaustividad de nuestro análisis y garantizan que estemos trabajando con datos estructurados de alta calidad para el modelado de mantenimiento predictivo.

Entrenamiento de modelos

Con los datos preprocesados ​​en mano, podemos proceder a entrenar un modelo de mantenimiento predictivo. Digamos que elegimos utilizar un modelo de regresión logística para esta tarea:

Evaluación del modelo

Una vez entrenado el modelo, podemos evaluar su rendimiento utilizando métricas relevantes como la precisión y la curva ROC:

Predicción en tiempo real

Finalmente, podemos implementar el modelo entrenado como una función definida por el usuario (UDF) para predicción en tiempo real:

Conclusión

En el pasado, obtener información a partir de datos implicaba muchos intercambios. La información debía circular, analizarse por especialistas y luego devolverse los resultados. Esto podría resultar lento y engorroso. Pero el aprendizaje automático en la base de datos está cambiando las reglas del juego.

Imagine tener una potente caja de herramientas integrada en su sistema de almacenamiento de datos. Esa es la idea detrás del aprendizaje automático en bases de datos. Le permite crear "modelos inteligentes" directamente dentro de su base de datos existente. Estos modelos pueden analizar sus datos y predecir tendencias futuras o descubrir patrones ocultos. Es como tener una bola de cristal para su negocio, todo sin necesidad de mover sus datos.

Este nuevo enfoque ofrece varios beneficios interesantes. En primer lugar, permite una toma de decisiones mucho más rápida. Los métodos tradicionales suelen implicar esperar transferencias de datos y análisis externos, lo que puede llevar tiempo. El aprendizaje automático en la base de datos funciona directamente con los datos donde están almacenados, brindándole información en tiempo real. ¡No más esperas para obtener resultados!

En segundo lugar, el aprendizaje automático en la base de datos permite que una gama más amplia de personas contribuya a iniciativas basadas en datos. Para construir estos modelos inteligentes ya no se requiere un doctorado. en el aprendizaje automático. Al aprovechar comandos familiares que ya se utilizan en las bases de datos, pueden participar incluso personas sin títulos especializados en aprendizaje automático. Es como abrir la puerta a un esfuerzo de equipo, permitiendo que todos los que tienen conocimientos valiosos sobre los datos contribuyan.

En tercer lugar, las soluciones de aprendizaje automático en bases de datos están diseñadas a escala. A medida que su empresa recopile más información, el sistema podrá manejarla con facilidad. Es como una caja de herramientas que se expande a medida que la necesita, lo que garantiza que el sistema siga siendo eficaz incluso cuando sus datos crecen.

Finalmente, el aprendizaje automático en la base de datos mantiene sus datos seguros y protegidos. En lugar de mover sus datos para su análisis, permanecen encerrados de forma segura dentro de los límites de su sistema de base de datos. Esto elimina los riesgos asociados con las transferencias de datos y posibles infracciones.

Las aplicaciones del aprendizaje automático en bases de datos van mucho más allá de los ejemplos tradicionales, como predecir fallas en los equipos o la pérdida de clientes. Se puede utilizar para todo tipo de cosas sorprendentes. Imagine tiendas online que le recomiendan el producto perfecto en función de sus compras anteriores, o instituciones financieras que gestionan los riesgos de forma más eficaz. El aprendizaje automático en bases de datos incluso tiene el potencial de revolucionar campos como la atención médica y los vehículos autónomos.

En esencia, el aprendizaje automático en la base de datos es como darle superpoderes a sus datos. Ayuda a las empresas a desbloquear el verdadero potencial de su información, tomar decisiones más rápidas e inteligentes y mantenerse a la vanguardia en el mundo actual basado en datos.

Referencias:

• Mayo, M. (2023, 17 de mayo). Aprendizaje automático en la base de datos: por qué su base de datos necesita IA. Hacia la ciencia de datos.
• Hackney, H. (2023, 12 de febrero). Cinco razones por las que tiene sentido el aprendizaje automático en bases de datos. Revista Arquitectura y Gobernanza.
• Otto, P. (2022, 10 de junio). Una guía para principiantes de PostgresML. Medio.
• Celkis, I. (2022). PostgreSQL para aprendizaje automático: una guía práctica con TensorFlow y scikit-learn. Publicación de paquetes.
• Singh, A., Thakur, M. y Kaur, A. (2023). Una encuesta sobre el aprendizaje automático en bases de datos: técnicas y aplicaciones. Sistemas Expertos con Aplicaciones, 220, 116822. 
• Verma, N., Kumar, P. y Jain, S. (septiembre de 2020). Aprendizaje automático en bases de datos para análisis de big data. En Conferencia internacional 2020 sobre tendencias innovadoras en comunicación y tecnología computacional (ICTCCT) (págs. 261-265). IEEE. DOI: 10.1109/ICTCCT50032.2020.9218221

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