資料庫內機器學習是資料分析的未來 - BDAN

1. 金融服務
在欺詐發生的那一刻檢測並阻止交易可以幫助保護消費者的財務。但要做到這一點，您必須擁有能夠根據各種資料點（例如物理位置、IP 地址、購買歷史、一天中的時間等）識別正常購買與可疑購買的交易機器學習。
但資料庫內機器學習所做的不僅僅是檢測欺詐。它還可以幫助客戶根據風險和現有投資組合確定理想的投資機會。而對於貸方來說，這有助於他們確定潛在貸方拖欠貸款的可能性，以幫助貸方做出更明智的決定。
 

2. 製造
製造商正在使用機器學習在產品透過生產線之前識別產品缺陷。這樣，他們就可以透過市場上沒有有缺陷的產品來限制他們的責任和費用。
機器學習在製造業中的另一個重大影響是檢測裝置的維護需求。一次裝置中斷可能會使製造公司在清理生產線以解決問題時損失數萬美元。減少這些中斷正在改變這個行業。
此外，機器學習可以幫助供應鏈，因為製造商努力限制庫存，同時保持足夠的供應來製造他們的商品。但直到最近，這是一個必須由人類完成的過程，而且還存在一些缺陷。
  

3. 電信
由於必要容量的波動，電信可能是一個具有挑戰性的行業。但是機器學習可以幫助這些公司預測這些波動，從而做好相應的準備。
在幾毫秒內分析大量資料的能力使資料庫內機器學習對電信行業如此強大。它透過了解客戶行為幫助這些公司留住客戶群。
 

4. 廣告技術
多年來，A/B 測試一直是一種強大的工具，可幫助營銷人員確定最佳的訊息傳遞、影像、頁面上的位置等。但是在這些測試中，您只能測試兩種變體。
透過機器學習，我們能夠更深入地瞭解消費者行為。廣告公司不僅可以使用 A/B 測試，還可以使用多變數測試來確定以有意義的方式接觸客戶的最佳方案。
AdTech 公司現在可以瞭解和預測消費者參與模式，以提供針對該使用者需求的獨特體驗。
 
過渡到具有內建機器學習的資料庫：
轉換技術平臺絕非易事，可能需要一些停機時間和額外的 IT 資源。雖然沒有人認為這是一個好時機，但這種轉變可能產生的影響可能是巨大的，並且非常值得進行轉變。
現在有一些資料庫提供這種尖端技術。BangDB是具有資料庫內機器學習功能的 NoSQL 資料庫，它正在改變資料科學家對資料分析的看法。