机器学习中的数据管理

数据是我们生活中各个方面的组成部分，企业也需要保持相关性。数据革命了几乎所有行业，带来了更好的洞察力，并增加了业务增长。

但管理所有这些数据可能成本高昂且耗时。数据集的管理会耗费员工大量的时间和精力。安全、审计和组织仅仅是众多职责中的一部分。数据科学家和业务分析师大约 80% 的时间花在清理、组织和查找数据集上。只有 20% 的时间用于创造价值的活动。

随着数据科学家需求日益增长，找到他们也变得更加困难。这使得他们的时间更有价值（也更昂贵）。通过精简他们的工作，有可能减少与他们工作相关的耗时和成本。

这个问题可以通过机器学习 (ML) 来解决。它是一种管理和提高关键数据效率的有用工具。机器学习的爆炸式发展使得技术技能有限的人也能管理曾经只有高技能工人才能进行的工作。

机器学习是数据管理中最重要的趋势之一。由于大数据量和快速增长，机器学习现在已成为许多公司的重要工具。它非常适合帮助组织解决数据管理挑战。

本文将解释什么是机器学习，它如何改善数据管理，以及实施它的最佳技巧。

机器学习如何改进数据管理

机器学习是人工智能的一个子集，它允许计算机程序从过去的经验中学习。有许多机器学习和深度学习技术可供公司使用，以协助完成关键任务，例如

• 解决安全和合规性问题
• 安排 SLA 以及批处理/备份作业
• 模型计算

从最广泛的意义上讲，这些技术可以分为三种主要类型

监督学习通过期望的输出示例进行教学。系统可以使用标记对来映射输入和输出。基于这些示例，它还可以决定实际输入的类标签。回归和分类是监督机器学习中最流行的两种技术。这种类型也用于推荐系统。

无监督学习是系统使用未标记的数据进行学习。它可以识别数据相似性，并通过分析新数据来响应它们。由于用户不期望特定的输出，而是想对数据进行分组，因此无监督学习在学习数据结构方面可能非常有帮助。以下是一些最流行的形式

• 神经网络
• 聚类
• 异常检测

强化学习通常用于需要顺序操作的情况。输出相互依赖，下一步的输出取决于之前步骤的输出。强化学习是指一个应用程序在不确定的环境中学习如何实现目标。这类机器学习用于游戏开发，其中游戏与人类玩家对战。

这些系统允许将机器学习驱动的智能嵌入到数据管理工具中。

机器学习在数据管理方面的优势

机器学习算法为数据管理带来的最重要好处包括

• 优化：机器学习可以自动选择数据分布方法、查询优化策略和表连接方法。这将带来更具响应性和更快的系统性能。
• 容量管理：随着数据量的增长，扩展成为许多组织的难题。机器学习能够进行实例购买和工作负载感知的自动伸缩。
• 自动化：机器学习可以减少与数据管理相关的一些耗时开发任务。它可以执行许多功能，包括映射源到目标、入职和编目新源。

机器学习让公司有机会摆脱传统的基于规则的管理。基于规则的管理高度依赖于人工监督和预测所有可能场景的能力。相反，机器学习通过寻找最佳方法来减轻员工的负担，从而帮助公司实现其目标。

这些好处可以为机器学习在许多用户中的组织带来优势。

例如：

• 技术技能不高的用户可以执行以前只有数据科学家才能完成的高级功能。
• 开发人员可以将许多任务委派给其他人，以便他们能够更具生产力，并专注于更高价值的任务。
• 即使需要更少的管理员参与，机器学习也可以用来提高系统的性能。
• IT 部门的负担将大大减轻，因为他们不必处理大量数据。

哪里可以使用机器学习

随着公司认识到数据管理的诸多好处，机器学习变得越来越受欢迎。机器学习几乎可以用于所有行业，以提高生产力和准确性。

机器学习提供了许多优势，可用于自动化或优化数据管理。

异常检测

数据收集的准确性取决于其准确性。识别异常值或不相关点可能需要大量时间。随着数据量的快速增加，这个领域很难进行扩展。机器学习能够快速准确地处理大量数据集。随着时间的推移，它会不断适应，变得越来越精确和准确。

数据编目

随着数据收集量每年都在增加，而且还在持续增长。机器学习可以减少组织搜索、发现和治理数据所需的时间和精力。机器学习可以检测模式，并在学习用户行为时利用机器学习使数据更用户友好。

它可以帮助提高对 GDPR 的合规性，并确保隐私功能。

数据映射

通过机器学习，企业可以更有效地利用其数据，因为它以易于管理且易于理解的方式进行结构化。机器学习算法能够识别和分类数据以供将来使用，从而使组织能够个性化营销和细分数据。它还可以通过数据统一和清理来清理数据。

安全性

数据安全是当今组织面临的一个主要问题。在美国，数据泄露的平均成本为 424 万美元。机器学习可以检测恶意活动并分析移动端点，以帮助自动化重复性安全任务。

数据域

企业可以利用机器学习算法自动识别和编目特定域中的数据结构和源。这使得人们可以搜索和浏览重要领域，例如客户领域或产品领域。在某些情况下，高级机器学习可以检测不同数据集之间的域关系，从而使浏览和搜索更加容易。

因此，机器学习和数据用例的数量正在不断增长。机器学习可能对系统性能、治理、容量规划和治理产生影响。

使用机器学习进行数据管理的技巧

这三个步骤将帮助我们充分利用机器学习在数据管理中的优势。

• 从领域知识开始：查看我们的员工手动使用的流程和规则，以确定从哪里开始。我们可能有一些长期未完成的未完成合同，需要关闭。然后，我们可以创建一个模型来帮助我们找到未匹配的合同。
• 通过无监督学习自动化新模式：机器学习可用于发现错误的序列、拼写错误和其他潜在的错误。
• 查找为企业增加价值的模式：在我们的在线业务的这个阶段，我们可能甚至不需要知道客户的位置。识别对我们公司最有用的模式，并通过常识性测试进行验证。

这些不是一次性的步骤。继续寻找将机器学习纳入我们学习过程的方法。随着组织的变革和发展，机器学习将变得越来越重要。认识到机器学习可以提高生产力和性能的领域，并评估我们目前使用机器学习是否具有益处。

IT 部门必须确保他们不将所有数据馈送到使用机器学习的无监督学习模型中。团队的参与对于确保 ML 模型不过于复杂而无法提取足够的见解非常重要。

通过机器学习提高数据性能

机器学习可以改变组织组织和使用数据的方式。公司可以更有效地利用他们的数据来获得更深入的见解，并快速找到他们所需的信息。通过使用机器学习，公司可以变得更具适应性、灵活性和效率。

企业收集更多数据以保持相关性。这通常会导致 IT 部门的生产力下降。机器学习可以成为一个有用的工具，用于组织数据和扩展运营，而不会损害安全性或准确性。机器学习可以通过不断评估机器学习需求并让 IT 部门了解情况，在数据管理中发挥至关重要的作用。