پیش بینی الگوی داده ها به معنای استفاده از مدل‌ها و ابزارهای مختلف برای پیش‌بینی رفتار یا تغییرات در داده‌ها است. این فرایند بر پایه دانش و الگوریتم‌های مختلفی انجام می‌شود که به کمک آنها می‌توان به تحلیل رفتارهای آینده داده‌ها پرداخت.
با پیش بینی الگوی داده ها، می‌توان به طور مثال به پیش‌بینی رفتار مشتریان، پیش‌بینی فروش یا تقاضا برای محصولات، تحلیل بازدهی مالی و سرمایه‌گذاری‌ها، تحلیل داده‌های پزشکی، تحلیل رفتارهای اجتماعی و … پرداخت.
محققان تکنیک جدیدی در یادگیری ماشین توسعه داده‌اند که به سیستم های کامپیوتری کمک می کند الگوهای داده‌ای آینده را پیش بینی کرده و ذخیره داده ها را بهینه سازی کند. طبق تحقیقات به عمل آمده، پیش بینی الگوی داده ها می توانند سرعت را در مجموعه های داده واقعی تا ۴۰٪ افزایش دهند.
این روش جدید می تواند سرعت پایگاه های داده را بسیار سریعتر کند و در نتیجه مراکز داده بهینه تر شوند.
در حال حاضر ساختار داده متداولی به نام “آرایه لیبل گذاری لیست”، در ذخیره سازی داده ها استفاده می شود که اطلاعات را به ترتیب در داخل حافظه کامپیوتر ذخیره می کند. به ترتبب نگه داشتن داده‌ها، باعث می شود کامپیوتر سریع داده های مورد نظر را پیدا کند، مانند ترتیب الفبایی یک لیست طولانی از نام‌ها، که پیدا کردن نام یک شخص را آسان می کند.
ولی حفظ بهینه ترتیب داده ها هنگام ورود داده‌های جدید، ممکن است چالش برانگیز باشد. سیستم‌های کامپیوتری به طور مداوم داده‌ها را جابجا می کنند تا جای کافی برای موارد جدید ایجاد کنند. این روش سرعت عملیات ذخیره سازی را کند می کند و از لحاظ محاسباتی هزینه بر است.
این روش جدید یادگیری ماشین به این ساختارهای داده‌ای، قدرت پیش بینی می دهد. کامپیوتر الگوهای داده‌های اخیر را آنالیز کرده و پیش بینی می‌کند که چه داده ای ممکن است دریافت شود و خود را بهینه‌سازی کنند. هرچه پیش‌بینی‌ها بهتر باشند، عملکرد ذخیره سازی سریعتر انجام می شود.
ساختارهایی مانند درخت‌های جستجو، جداول هش و گراف‌ها می‌توانند با پیش بینی الگوهای داده‌ای مورد انتظار، هوشمندتر و سریع تر عمل کنند. محققان امیدوارند که این روش الهام بخش راه های جدیدی برای طراحی الگوریتم‌ها و سیستم‌های مدیریت داده باشد.
پیش بینی الگوی داده ها می‌تواند منجر به پایگاه‌های داده سریعتر، بهبود کارآمدی مراکز داده و سیستم‌های عامل هوشمندتر شود.