Системы управления базами данных (СУБД) необходимы для эффективного хранения, каталогизации и извлечения огромных объемов данных. С появлением больших данных важность использования СУБД для компаний любого размера возросла. Однако традиционные СУБД часто сталкиваются с трудностями при обработке огромного объема и сложности данных. Именно здесь вступают в игру машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI).

Хотя области искусственного интеллекта и машинного обучения существуют уже много лет, они только недавно стали популярными в индустрии СУБД. Они включают применение алгоритмов, позволяющих компьютерам принимать решения, учиться на данных и выполнять действия без явного программирования. ИИ и машинное обучение могут применяться к СУБД для повышения эффективности поиска, анализа и хранения данных.

История ИИ и МО восходит к 1950-м годам, когда были разработаны первые программы ИИ. Эти программы были основаны на логических рассуждениях и символических манипуляциях, и их применение было ограничено. Однако со временем исследователи разработали более продвинутые алгоритмы, в том числе нейронные сети и глубокое обучение, которые позволили машинам учиться на данных более изощренным образом.

Сегодня AI и ML являются неотъемлемой частью современных СУБД. Они позволяют предприятиям быстро и точно хранить, обрабатывать и анализировать огромные объемы данных. Например, алгоритмы AI и ML могут оптимизировать производительность базы данных, анализируя шаблоны запросов и определяя наилучший план выполнения. Их также можно использовать для прогнозной аналитики, позволяя компаниям принимать решения на основе данных и получать представление о поведении клиентов. Кроме того, AI и ML могут помочь в управлении данными путем классификации, категоризации и кластеризации больших наборов данных, упрощая доступ к информации и ее анализ.

Компании могут многое выиграть от использования ИИ и машинного обучения в СУБД. Они могут повысить доступность, точность и эффективность данных. Компании могут улучшить процессы принятия решений, понять поведение клиентов и получить конкурентное преимущество с использованием ИИ и МО.

Однако существуют проблемы и ограничения с применением ИИ и МО в СУБД. Например, разработка и внедрение СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть затруднены для предприятий из-за проблем с защитой данных и требований к квалифицированным специалистам. Поэтому крайне важно тщательно взвесить преимущества и недостатки использования ИИ и машинного обучения в СУБД и создать эффективные планы внедрения.

В этом блоге будут рассмотрены различные приложения искусственного интеллекта и машинного обучения в СУБД и то, как они могут помочь организациям любого размера. Мы также рассмотрим некоторые недостатки и ограничения использования ИИ и машинного обучения в СУБД, а также то, как компании могут обойти эти проблемы, чтобы извлечь выгоду из этих технологий.

ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАПРОСА:

Важнейшим компонентом систем управления базами данных является оптимизация запросов. Традиционные оптимизаторы запросов выбирают наилучшую стратегию выполнения запроса на основе его стоимости. План с наименьшими ожидаемыми затратами выбирается после того, как оптимизатор просмотрит все возможные планы. У этой стратегии есть определенные недостатки, особенно при работе с запросами, включающими несколько таблиц и критериев.

Изучая шаблоны запросов и выбирая наиболее эффективную стратегию выполнения, можно использовать алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения производительности базы данных. В отличие от обычных оптимизаторов запросов, оптимизаторы запросов на основе AI и ML могут учиться на данных выполнения предыдущих запросов и приспосабливаться к изменяющимся рабочим нагрузкам. Это позволяет им эффективно и результативно оптимизировать сложные запросы.

Чтобы извлечь уроки из исторических данных о выполнении запросов, оптимизаторы запросов на основе AI и ML используют такие алгоритмы, как деревья решений, случайные леса и нейронные сети. Чтобы выбрать оптимальную стратегию выполнения для конкретного запроса, они учитывают шаблоны запросов, время выполнения и другие элементы. Чтобы оптимизировать выполнение запросов, они также могут учитывать доступные системные ресурсы, такие как ЦП и память.

Создание прогностической модели, которая использует информацию о времени выполнения предыдущих вопросов для прогнозирования времени выполнения будущих запросов, является одним из методов применения ИИ и машинного обучения для оптимизации запросов. После этого модель можно использовать для создания стратегии выполнения, которая сокращает ожидаемое время выполнения. Было продемонстрировано, что этот метод хорошо работает для оптимизации сложных запросов, с которыми обычным оптимизаторам запросов будет сложно справиться.

Другой стратегией является использование алгоритмов, которые учатся на основе отзывов, полученных при обработке запросов. Изменяя стратегию выполнения в режиме реального времени на основе отзывов, полученных во время выполнения запроса, системы обучения с подкреплением могут улучшить выполнение запроса. Этот метод доказал свою эффективность в оптимизации запросов для различных рабочих нагрузок.

Традиционным оптимизаторам запросов не хватает ряда преимуществ, которые предлагают оптимизаторы запросов на основе AI и ML. Они лучше реагируют на меняющиеся рабочие нагрузки, оптимизируют сложные запросы и повышают производительность базы данных. Однако внедрение оптимизаторов запросов на основе AI и ML может быть затруднено, поскольку требует большого количества данных и ресурсов. Кроме того, для создания эффективных оптимизаторов запросов на основе ИИ и машинного обучения требуются знания как в области администрирования баз данных, так и в области машинного обучения.

Стратегия, которая обещает повысить производительность базы данных, — это использование оптимизаторов запросов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. По сравнению с обычными оптимизаторами запросов они имеют ряд преимуществ и более эффективны при оптимизации сложных запросов. Мы можем ожидать появления все более мощных и сложных оптимизаторов запросов на основе ИИ и машинного обучения в будущем, поскольку эти технологии продолжают развиваться.

Прогнозная аналитика:

Используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, предиктивная аналитика изучает тенденции данных и прогнозирует будущие результаты. Эта технология стала важнейшим инструментом для компаний, пытающихся понять поведение потребителей, определить новые перспективы для бизнеса и сохранить преимущество над конкурентами.

Прогнозную аналитику можно применять к финансовым данным для выявления тенденций, которые можно использовать для выявления мошенничества, оценки рисков и принятия инвестиционных решений. Например, прогнозную аналитику можно использовать для выявления возможного мошенничества с кредитными картами путем просмотра предыдущих транзакций и поиска странных закономерностей или поведения.

Выявляя пациентов с высоким риском заражения определенными расстройствами или заболеваниями, прогностическая аналитика может использоваться в здравоохранении для улучшения результатов лечения пациентов. Например, изучая историю болезни пациента, образ жизни и генетическую предрасположенность, можно использовать прогностическую аналитику для выявления пациентов с риском развития диабета.

Прогнозную аналитику можно применять в розничной торговле для улучшения управления запасами, прогнозирования спроса и оптимизации тактики ценообразования. Прогнозную аналитику, например, можно использовать для изучения прошлых покупок потребителей и поиска продуктов, которые, как ожидается, будут хорошо продаваться в течение определенного сезона или события.

Прогностическая аналитика может использоваться предприятиями, чтобы помочь им принимать решения на основе данных, которые помогут им быть на шаг впереди конкурентов. Предприятия могут прогнозировать будущие результаты и изменять свои планы, анализируя исторические данные и выявляя тенденции. Прогнозная аналитика может использоваться компанией, например, для прогнозирования будущих продаж, а затем при необходимости изменять уровни запасов или маркетинговые планы.

Предиктивная аналитика может выполняться с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения путем анализа огромных объемов данных и поиска закономерностей и связей. На основе обнаруженных закономерностей и взаимосвязей эти алгоритмы впоследствии можно использовать для получения прогнозов. Приложения прогнозной аналитики AI и ML включают нейронные сети, деревья решений и линейную регрессию.

Обеспечение точности и высокого качества анализируемых данных является одной из трудностей использования прогнозной аналитики. Для этого необходимо собирать и обрабатывать данные из различных источников, включая как организованные, так и неструктурированные данные. Предприятия также должны убедиться, что у них есть ресурсы и инфраструктура, необходимые для управления и анализа огромных объемов данных.

Для компаний, которые хотят понять поведение клиентов, выявить новые возможности и быть на шаг впереди конкурентов, прогностическая аналитика является мощным инструментом. Компании могут принимать решения на основе данных, которые могут увеличить их прибыль, используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа тенденций данных и прогнозирования будущих последствий. Однако внедрение прогнозной аналитики требует знаний как в области управления данными, так и в области машинного обучения, а также в стремлении собирать и обрабатывать высококачественные данные.

Обнаружение аномалий:

Практика поиска странных закономерностей или выбросов в значительных наборах данных известна как идентификация аномалий. Поскольку они могут быть не в состоянии распознать сложные закономерности или выбросы, традиционные методы поиска аномалий, такие как статистические методы, могут оказаться неэффективными в больших наборах данных. В этой ситуации могут помочь методы обнаружения аномалий, основанные на машинном обучении и искусственном интеллекте.

Обнаружение аномалий в финансах можно использовать для обнаружения подозрительных операций или других странных тенденций в финансовых данных. Например, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения можно использовать для анализа транзакций по кредитным картам и выявления моделей мошеннического поведения, таких как повторные транзакции из нескольких источников или транзакции, общая сумма которых превышает определенную сумму.

Обнаружение аномалий можно использовать в здравоохранении для выявления пациентов, подверженных риску заражения определенными расстройствами или заболеваниями. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, например, можно использовать для изучения данных о пациентах и ​​паттернов обнаружения, которые указывают на определенные расстройства или заболевания, такие как диабет или рак.

Чтобы обнаружить выбросы или аномалии, системы обнаружения аномалий на основе искусственного интеллекта и машинного обучения ищут закономерности в данных. В зависимости от наличия размеченных данных эти алгоритмы могут быть контролируемыми, неконтролируемыми или полуконтролируемыми. Кластеризация, машины опорных векторов и нейронные сети — вот несколько примеров методов искусственного интеллекта и машинного обучения, используемых для выявления аномалий.

Обеспечение точности и надежности алгоритмов — одна из трудностей использования ИИ и обнаружения аномалий на основе машинного обучения. Для этого необходимо собрать и обработать качественные данные. Кроме того, алгоритмы должны быть разработаны и протестированы на различных наборах данных, чтобы подтвердить их эффективность.

Для таких задач, как обнаружение мошенничества в финансовом секторе или заболеваний в сфере здравоохранения, которые включают в себя массивные наборы данных, могут быть полезны системы обнаружения аномалий на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти алгоритмы могут выявлять аномалии, которые не могут быть обнаружены обычными методами обнаружения аномалий путем поиска закономерностей в данных. Однако применение этих алгоритмов на практике требует знания как управления данными, так и машинного обучения в дополнение к стремлению получать и обрабатывать высококачественные данные.

Обработка естественного языка:

Теперь машины могут понимать и интерпретировать человеческий язык благодаря технике, называемой обработкой естественного языка (NLP). NLP можно применять к СУБД, чтобы улучшить возможности нетехнических пользователей запрашивать данные. Пользователи могут просто вводить свои вопросы на естественном языке с помощью НЛП, а система переводит их в SQL-запросы, которые может выполнять база данных.

Использование НЛП в СУБД имеет много преимуществ. Например, это может сократить время и усилия, которые пользователи должны использовать для изучения и понимания синтаксиса SQL. Это может помочь более широкому кругу потребителей, включая тех, у кого нет технического опыта, получить более легкий доступ к запросам данных. Кроме того, поскольку NLP может автоматически создавать SQL-запросы из входных данных на естественном языке, что устраняет необходимость в ручном создании запросов, это может помочь снизить риск ошибок запросов.

В СУБД можно применять многочисленные методы НЛП. Одним из таких методов является распознавание именованных сущностей (NER), которое включает в себя распознавание и классификацию нескольких типов сущностей в запросе, таких как имена, места и даты. Анализ настроений — это еще один метод, который исследует эмоциональный оттенок вопроса, чтобы выяснить цель пользователя.

Одним из примеров NLP в СУБД является Microsoft Power BI, в котором есть функция под названием «Вопросы и ответы». С помощью функции «Вопросы и ответы» пользователи могут вводить свои запросы на простом английском языке, а система будет создавать сопоставимые SQL-запросы, которые будет выполнять база данных. Чтобы идентифицировать различные элементы в запросе и создать соответствующие SQL-запросы, функция "Вопросы и ответы" использует NER. Это может сделать запрос данных более удобным для пользователя.

Автономная база данных Oracle с функцией, получившей название «Автономное хранилище данных», является еще одним примером НЛП в СУБД. Пользователи Autonomous Data Warehouse могут вводить свои запросы на простом английском языке, и система автоматически создаст и выполнит эквивалентные SQL-запросы в базе данных. Цель пользователя понимается и интерпретируется автономным хранилищем данных, которое затем использует NER и машинное обучение для создания соответствующих SQL-запросов.

В опросе Dresner Advisory Services 48% участников указали, что они заинтересованы в использовании НЛП в своих системах бизнес-аналитики. Это демонстрирует растущий интерес к использованию НЛП для повышения удобства использования запросов данных для нетехнических пользователей. Но для интеграции НЛП в СУБД необходимо знание как НЛП, так и СУБД, а также стремление собирать и обрабатывать высококачественные данные.

NLP можно применять к СУБД, чтобы улучшить возможности нетехнических пользователей запрашивать данные. Пользователи могут легко вводить свои запросы на естественном языке с помощью НЛП, а система будет строить соответствующие SQL-запросы, которые будет выполнять база данных. Это может сократить время и усилия, необходимые пользователям для изучения и понимания синтаксиса SQL, и снизить вероятность сбоев запросов. Но для интеграции НЛП в СУБД необходимо знание как НЛП, так и СУБД, а также стремление собирать и обрабатывать высококачественные данные.

Управление данными:

Современные системы управления базами данных должны включать управление данными. Управление данными и их анализ стали сложными и трудоемкими задачами в результате растущего объема данных. Классифицируя, категоризируя и группируя массивные наборы данных, AI и ML могут помочь в более эффективном управлении данными.

Автоматизация процесса классификации данных — одно из ключевых преимуществ использования ИИ и машинного обучения в управлении данными. Большие наборы данных можно анализировать с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, которые затем могут разделить их на группы в соответствии с заранее определенными стандартами. Это упрощает компаниям быстрый сбор и анализ данных, облегчая принятие решений на основе данных.

Например, системы управления данными могут использоваться в секторе розничной торговли для классификации товаров в соответствии с такими факторами, как размер, цвет и стоимость. Розничные продавцы могут использовать эту информацию, чтобы определить, какие продукты являются наиболее популярными, и при необходимости изменить свои запасы. Кроме того, клиенты могут быть сгруппированы на основе их моделей покупок с использованием технологий управления данными, что позволяет фирмам создавать индивидуальные маркетинговые кампании.

Сектор здравоохранения — еще один пример использования управления данными. Медицинские работники могут анализировать данные пациентов, такие как истории болезни и симптомы, используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для создания индивидуальных программ лечения. Это может снизить расходы на здравоохранение и улучшить результаты лечения пациентов.

AI и ML можно использовать для очистки и нормализации данных в дополнение к классификации и группировке. В то время как нормализация данных включает стандартизацию данных из многих источников, очистка данных устраняет или исправляет ошибочные или неполные данные.

В целом, системы управления данными на основе искусственного интеллекта и машинного обучения предоставляют компаниям мощные средства для более быстрого анализа данных и получения дополнительной информации о поведении клиентов. По оценкам MarketsandMarkets, мировой рынок ИИ для управления данными к 2023 году достигнет 1,3 миллиарда долларов, а среднегодовой темп роста в период с 2018 по 2023 год составит 28,5%.

ПРЕИМУЩЕСТВА

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в СУБД имеет ряд преимуществ, которые могут помочь предприятиям различными способами. Среди основных преимуществ:

Повышенная эффективность: анализируя шаблоны запросов и выбирая наилучшую стратегию выполнения, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут оптимизировать производительность базы данных. Это может привести к ускорению обработки запросов и повышению производительности системы в целом.

Повышенная точность: анализируя огромные объемы данных и обнаруживая закономерности, которые могут быть неочевидны для людей, прогнозная аналитика на основе ИИ и машинного обучения может делать более точные прогнозы будущих событий.

Доступность данных. Предоставляя пользователям возможность отправлять запросы на естественном языке, которые база данных может автоматически преобразовывать в SQL-запросы, обработка естественного языка может повысить доступность запрашиваемых данных.

Улучшение процесса принятия решений: предприятия могут использовать ИИ и машинное обучение, чтобы получать представление о поведении клиентов и использовать эту информацию для обоснованных решений, основанных на данных, которые помогут им быть на шаг впереди конкурентов.

Например, системы рекомендаций, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, могут помочь предприятиям электронной коммерции рекомендовать продукты клиентам на основе их истории просмотров и покупок. Таким образом можно увеличить продажи и повысить вовлеченность потребителей. Согласно анализу McKinsey & Company, компании, внедряющие рекомендательные системы на основе ИИ и МО, могут увеличить продажи на 5–10 %. Сектор здравоохранения США составляет 150 миллиардов долларов в год.

Предприятия могут получить конкурентное преимущество, повысив эффективность, точность и доступность своих данных с помощью СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Согласно отчету Grand View Research, к 2025 году мировой рынок ИИ в СУБД, по прогнозам, достигнет 24,6 млрд долларов, а среднегодовой темп роста составит 37,4% в период с 2019 по 2025 год.

Проблемы и ограничения
Применение ИИ и машинного обучения в СУБД имеет свой собственный набор трудностей и ограничений. Конфиденциальность данных является одним из основных вопросов. Неправомерное использование данных и нарушение конфиденциальности становятся все более вероятными, когда собирается и анализируется больше данных. Например, применение ИИ и МО в здравоохранении может привести к нарушению конфиденциальности конфиденциальных данных пациентов.

Кроме того, поиск квалифицированных специалистов, способных создавать и запускать СУБД на основе ИИ и МО, может оказаться сложной задачей для предприятий. В результате внедрение СУБД на основе машинного обучения и искусственного интеллекта может оказаться дороже и занять больше времени.

Другая проблема заключается в том, что для успешной работы алгоритмов AI и ML требуются качественные, правильно размеченные данные. Производительность СУБД на основе AI и ML может снизиться из-за неточных или отсутствующих данных.

Несмотря на эти трудности, компании могут их преодолеть, потратив деньги на найм и обучение компетентного персонала, а также на создание эффективных правил конфиденциальности данных. Чтобы сократить расходы и ускорить развертывание, они также могут работать с авторитетными внешними поставщиками, специализирующимися на СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Кроме того, организации могут защитить конфиденциальность данных, используя методы деидентификации и псевдонимизации для анонимизации данных. По-прежнему обеспечивая эффективный анализ данных, эти стратегии могут помочь снизить опасность раскрытия конфиденциальных данных.

Хотя существуют препятствия и ограничения для применения ИИ и машинного обучения в СУБД, компании могут преодолеть их, потратив деньги на квалифицированный персонал и строгие законы о конфиденциальности данных. Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в СУБД может повысить доступность, точность и эффективность данных, давая организациям конкурентное преимущество и полезную информацию о поведении потребителей.

В заключение, такие инструменты, как AI и ML, теперь являются важнейшими компонентами современных систем управления базами данных. Для управления массивными наборами данных, анализа шаблонов данных, выявления аномалий и повышения производительности базы данных могут быть развернуты алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. Преимущества СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения включают повышенную производительность, точность и доступность данных.

Например, Walmart прогнозирует спрос, изучает поведение потребителей и прогнозирует уровни запасов, чтобы оптимизировать управление цепочками поставок. Как и в других отраслях, сектор здравоохранения использует ИИ и МО для улучшения ухода за пациентами путем просмотра медицинских карт, прогнозирования результатов для здоровья и выявления потенциальных опасностей для здоровья.

Однако внедрение СУБД на основе ИИ и МО сопряжено с трудностями и ограничениями, включая опасения по поводу конфиденциальности данных и требования к квалифицированным специалистам для создания и развертывания СУБД на основе ИИ и МО. Предприятия должны вкладывать средства в наем и обучение опытного персонала для решения этих проблем, создавать успешные правила конфиденциальности и исследовать новые технологии, которые позволят им в полной мере использовать СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения стали важным инструментом для компаний, пытающихся лучше понять поведение потребителей, ускорить принятие решений и получить конкурентное преимущество. Из-за этого компании, которые инвестируют в СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, скорее всего, увидят множество преимуществ с точки зрения повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения прибыльности. Компании должны тратить средства на наем и обучение опытного персонала для решения этих проблем. , создавать успешные правила конфиденциальности и исследовать новые технологии, которые позволят им в полной мере использовать СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Таким образом, СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения стали важным инструментом для компаний, пытающихся лучше понять поведение потребителей, ускорить принятие решений и получить конкурентное преимущество. Из-за этого компании, которые инвестируют в СУБД на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, скорее всего, увидят множество преимуществ с точки зрения повышения операционной эффективности, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения прибыльности.