Datenbanken für maschinelles Lernen werden jetzt erwachsen. Dies bietet enorme Möglichkeiten für Datenbankfachleute, die sich weiterentwickeln können, um von dieser Änderung zu profitieren.
Derzeit gehören Datenbankfachleute, z. B. Datenbankadministratoren (DBA) und Datenbankentwickler, zu den wichtigsten Positionen in jeder IT-Organisation. Ein Datenbankexperte ist für die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von kontrolliertem Zugriff auf eine Datenbank verantwortlich. Die richtige Person als DBA zu haben, kann Unternehmen dabei helfen, Zeit zu sparen und die Anwendungsentwicklungszeit zu verkürzen. Mit dem zunehmenden Zugriff auf eine enorme Datenmenge entwickeln sich die Verantwortlichkeiten eines Datenbankfachmanns jedoch schnell weiter.
Es wurden mehrere Technologien entwickelt, die nicht nur zur Verwaltung und Untersuchung von Daten verwendet werden können, sondern auch dazu beitragen können, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Maschinelles Lernen ist eine solche Technologie, die in den letzten zehn Jahren einen großen Aufschwung erlebt hat. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick darüber, wie sich maschinelles Lernen auf Datenbankberufe auswirken kann und welche Vorteile es hat, maschinelles Lernen als Fähigkeitsset zu haben.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Prozess des Verstehens und Extrahierens nützlicher Muster aus Daten mit Hilfe verschiedener statistischer Algorithmen. Maschinelles Lernen wird weiter in überwachte und unüberwachte Lerntechniken unterteilt. Maschinelles Lernen wird derzeit verwendet, um viele komplexe Probleme zu lösen, z. B. die Klassifizierung von Ham- und Spam-E-Mails, die Vorhersage von Immobilienpreisen, die Generierung von Gedichten, die Bildklassifizierung und so weiter.
Wird maschinelles Lernen Datenbankberufe ersetzen?
Eines der häufigsten Missverständnisse über maschinelles Lernen ist, dass es den Menschen in vielen Jobs ersetzen wird. Während dies für einige sich wiederholende Aufgaben zutreffen mag, werden KI und maschinelles Lernen das menschliche Gehirn im Grunde ergänzen, nicht ersetzen. Für Datenbankprofis werden maschinelle Lerndatenbanken sie nicht ersetzen, sondern ihnen enorm helfen.
Es wird Datenbankfachleuten ermöglichen, sich viel mehr auf Planung und strategische Aufgaben zu konzentrieren, da es langweiligere und autonomere Aufgaben wie Installation, Konfiguration und regelmäßige Datenbankaktualisierungen automatisieren wird. Anstatt die Auswirkungen des maschinellen Lernens auf ihre Arbeit zu befürchten, sollten Datenbankexperten es daher als eine Möglichkeit nutzen, weniger herausfordernde Aufgaben viel schneller und effizienter zu erledigen. .
Der Umgang mit Big Data ist eine Herausforderung
Aufgrund des Aufstiegs des World Wide Web in den letzten zwei Jahrzehnten sind Daten in allen Formen und Größen verfügbar. Tatsächlich wird der Begriff Big Data oft für Datensätze verwendet, die ein riesiges Volumen haben, mit hoher Geschwindigkeit kommen und eine Vielzahl von Inhalten enthalten.
Der Umgang mit riesigen Mengen solcher unstrukturierter Daten ist für DBA zu einer Herausforderung geworden. Es wurde festgestellt, dass Algorithmen, die auf Datenbanken für maschinelles Lernen ausgeführt werden, auch mit unstrukturierten Daten gut funktionieren. Eine riesige Datenmenge kann mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens leicht in aussagekräftige Informationen zerlegt werden, was die Notwendigkeit für Datenbankexperten unterstreicht, sich Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens anzueignen.
Datenbanken für maschinelles Lernen sind da
Unternehmen wie Microsoft und Oracle haben bereits damit begonnen, verschiedene maschinelle Lernfunktionen in Datenbanken zu integrieren. Beispielsweise verfügt Microsoft Azure SQL Database über ein Modul, das verschiedene Strategien zur Leistungsverbesserung vorschlägt und empfiehlt, die automatisch angewendet werden können. In ähnlicher Weise bietet der SQL Server-Abfragespeicher einen Plan zum Identifizieren von Abfragen, die Leistungsengpässe verursachen. Die Oracle 18c-Datenbank enthält Selbstheilungsfunktionen und kann selbst Patches anwenden und aktualisieren, wenn ein Datenbankproblem auftritt. Eine gute Kenntnis des maschinellen Lernens hilft Datenbankentwicklern tatsächlich, die Gründe für die verschiedenen Empfehlungen zu verstehen, die von Datenbanktools für maschinelles Lernen gegeben werden.
Das Aufkommen vollständig autonomer Datenbanken
Aktuelle Datenbanken für maschinelles Lernen haben begrenzte Fähigkeiten. Der Fokus der aktuellen Forschung liegt auf der Entwicklung vollautomatisierter Datenbanken. Wäre es nicht schön, eine Datenbank zu haben, die die auftretenden Probleme vorhersehen kann und proaktiv genug ist, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen? Oder würde es das Leben eines Datenbankprofis nicht viel einfacher machen, wenn sich die Datenbank automatisch sichert, wenn eine wichtige Transaktion auftritt? Es gibt viele Szenarien, in denen Datenbanken für maschinelles Lernen äußerst nützlich sind.
Beispielsweise führen vorhandene Datenbanken zu einem bestimmten Zeitpunkt automatische Sicherungen durch, aber nicht alle Datenbanktransaktionen sind es wert, gesichert zu werden. In einem solchen Szenario könnten maschinell lernende Datenbanken intelligent genug werden, um zu wissen, wann ein Backup durchgeführt werden muss und wann nicht.
Außerdem können viele Datenbankprobleme im Voraus antizipiert werden. Beispielsweise steigt in Szenarien, in denen mehrere Benutzer auf unterschiedliche Datenbankressourcen zugreifen, die Wahrscheinlichkeit eines Deadlocks um ein Vielfaches. In diesem Fall könnte eine Datenbank für maschinelles Lernen dazu übergehen, kontrollierten Zugriff auf Ressourcen bereitzustellen und einen Stillstand zu vermeiden.
Es gibt mehrere akademische Forschungsgruppen, die versucht haben, vollständig autonome Datenbanken zu entwickeln.
Die Carnegie Mellon Database Research Group hat das Projekt OtterTune entwickelt Dabei werden Techniken des maschinellen Lernens und Workload-Daten aus einer großen Anzahl alter Datenbanken verwendet, um Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, neue Workloads automatisch zu optimieren. Die OtterTune-Datenbank für maschinelles Lernen empfiehlt auch automatisch die optimalen Einstellungen für verbesserten Durchsatz und reduzierte Latenz für neue Datenbankanwendungen.
Das MIT hat auch ein Open-Source-Framework zur Datenbankverwaltung namens DBSee entwickelt r die die Leistung für einen bestimmten Satz von Datenbankressourcen vorhersagt und auch Leistungsengpässe identifiziert.
Lernkurve
Maschinelles Lernen wird oft als Schnittstelle zwischen Informatik und Statistik definiert. Jeder mit Informatik-Kenntnissen kann seine maschinellen Lernfähigkeiten relativ schnell auf einem mittleren Niveau aufbauen, wenn er ein vernünftiges Verständnis für Statistik entwickelt.
Viele GUI-Tools und Cloud-Plattformen wie Google AI, IBM Watson, Amazon Sagemaker und Azure ML haben den Prozess der Implementierung von Machine-Learning-Techniken vereinfacht, indem sie GUI-basierte Drag-and-Drop-Schnittstellen für Machine-Learning-Datenbanken bereitstellen. Benutzer müssen nur wissen, wie man das Tool verwendet, da der Großteil der Arbeit (Hinzufügen von Datensätzen, Auswählen von Vorverarbeitungstechniken, Trainieren des Modells und abschließendes Bewerten des Modells) mit wenigen Mausklicks erledigt werden kann.
Wenn ein Datenbankprofi wirklich eine Karriere im fortgeschrittenen maschinellen Lernen aufbauen möchte, muss er sich jedoch ein gründliches Verständnis der Statistik aneignen. Der Informatik-Hintergrund eines Datenbankprofis ist mehr als gut genug, um die CS-bezogenen Konzepte des maschinellen Lernens schnell zu verstehen.
Wenn ein Datenbankprofi jedoch, wie oben erwähnt, nur daran interessiert ist, maschinelles Lernen zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben einzusetzen, sind Kenntnisse über GUI-basierte maschinelle Lernwerkzeuge mehr als ausreichend.
Mehrere Karrierewege
Der Erfolg von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat Unternehmen dazu veranlasst, engagierte Data-Science-Teams mit erfahrenen Experten für maschinelles Lernen aufzubauen.
Derzeit haben Experten für maschinelles Lernen und Datenbankfachleute unterschiedliche Karrierewege, aber immer mehr Unternehmen erwarten von Experten für maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft ein gewisses Maß an Datenbankexpertise und umgekehrt.
Angesichts der Tatsache, dass sich dies derzeit im Wandel befindet, werden Datenbankfachleute mit Kenntnissen in maschinellem Lernen bevorzugt und haben bessere Chancen, entweder als Datenbankfachmann oder als Experte für maschinelles Lernen oder als jemand mit beiden Aufgabenbereichen eingestellt zu werden.
Endgültiges Urteil
Das Aufkommen von Big Data und verwandten Techniken des maschinellen Lernens wird wahrscheinlich erhebliche Veränderungen in den beruflichen Verantwortlichkeiten von Datenbankfachleuten mit sich bringen, da sich ihr Fokus im Laufe der Zeit auf die Daten aus der Datenbank verlagern wird, da Datenbanken für maschinelles Lernen sich zunehmend selbst verwalten.
Maschinelles Lernen wird Datenbankfachleuten dabei helfen, viele manuelle und mühsame Aufgaben zu automatisieren und ihnen Zeit und Mühe zu geben, um maschinelle Lernfähigkeiten zu erlernen und anzuwenden.
Das Erlernen der Statistiken, die erforderlich sind, um sich von einem Datenbankprofi zu einer breiteren Datenbank und maschinellem Lernen zu entwickeln, ist nicht einfach, zahlt sich jedoch in Bezug auf Karrierewachstum und -chancen aus.
