数据库内机器学习是数据分析的未来 - BDAN

21-12-23 banq

将数据从数据库移动到机器学习软件,然后再返回数据库,数据科学家来回折腾到原点的唯一选择:
数据库内机器学习是数据分析的发展方向,它对我们提供真正的预测分析和在我们收到数据时使数据可操作的能力产生了巨大的影响。
让我们看看各个行业应用数据库内机器学习的一些方式及其产生的影响。
 
数据库内机器学习是各种行业的理想选择,它是数据分析的未来。数据库内集成AI 和机器学习的速度使不可能的事情变得简单。以下是几个行业如何应用这种有用技术的情况。
 

1. 金融服务
在欺诈发生的那一刻检测并阻止交易可以帮助保护消费者的财务。但要做到这一点,您必须拥有能够根据各种数据点(例如物理位置、IP 地址、购买历史、一天中的时间等)识别正常购买与可疑购买的交易机器学习。
但数据库内机器学习所做的不仅仅是检测欺诈。它还可以帮助客户根据风险和现有投资组合确定理想的投资机会。而对于贷方来说,这有助于他们确定潜在贷方拖欠贷款的可能性,以帮助贷方做出更明智的决定。
 

2. 制造
制造商正在使用机器学习在产品通过生产线之前识别产品缺陷。这样,他们就可以通过市场上没有有缺陷的产品来限制他们的责任和费用。
机器学习在制造业中的另一个重大影响是检测设备的维护需求。一次设备中断可能会使制造公司在清理生产线以解决问题时损失数万美元。减少这些中断正在改变这个行业。
此外,机器学习可以帮助供应链,因为制造商努力限制库存,同时保持足够的供应来制造他们的商品。但直到最近,这是一个必须由人类完成的过程,而且还存在一些缺陷。
  

3. 电信
由于必要容量的波动,电信可能是一个具有挑战性的行业。但是机器学习可以帮助这些公司预测这些波动,从而做好相应的准备。
在几毫秒内分析大量数据的能力使数据库内机器学习对电信行业如此强大。它通过了解客户行为帮助这些公司留住客户群。
 

4. 广告技术
多年来,A/B 测试一直是一种强大的工具,可帮助营销人员确定最佳的消息传递、图像、页面上的位置等。但是在这些测试中,您只能测试两种变体。
通过机器学习,我们能够更深入地了解消费者行为。广告公司不仅可以使用 A/B 测试,还可以使用多变量测试来确定以有意义的方式接触客户的最佳方案。
AdTech 公司现在可以了解和预测消费者参与模式,以提供针对该用户需求的独特体验。
 
过渡到具有内置机器学习的数据库:
转换技术平台绝非易事,可能需要一些停机时间和额外的 IT 资源。虽然没有人认为这是一个好时机,但这种转变可能产生的影响可能是巨大的,并且非常值得进行转变。
现在有一些数据库提供这种尖端技术。BangDB是具有数据库内机器学习功能的 NoSQL 数据库,它正在改变数据科学家对数据分析的看法。