Como ir ao vivo com o modelo de análise preditiva
Depois de desenvolver o seu modelo de análise preditiva e com sucesso testá-lo, você está pronto para implantá-lo no ambiente de produção. O objetivo final de um projeto de análise preditiva é colocar o modelo que você construir no processo de produção, por isso torna-se uma parte integrante do negócio de tomada de decisão.
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Como implantar o modelo
O modelo pode ser implementado como uma ferramenta independente ou como parte de uma aplicação. De qualquer forma, a implantação do modelo pode trazer seus próprios desafios.
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Porque o objetivo é fazer uso dos resultados de previsão do modelo e agir sobre eles, você tem que vir acima com uma maneira eficiente de feed de dados para o modelo e recuperar os resultados do modelo depois que analisa os dados.
Nem todas as decisões de previsão são automated-, por vezes, é necessária a intervenção humana. Se um modelo sinaliza uma reivindicação como fraudulentas ou de alto risco, um processador de reivindicação pode examinar a alegação mais completamente e acho que ele seja som, poupando a empresa a partir da perda de oportunidade.
Quanto maior o desafio de uma decisão previsível, mais necessário é incorporar a supervisão e aprovação humana em tais decisões.
O modelo acumula valor real somente quando ele é incorporado em processos de negócios - e quando suas previsões são transformados em decisões acionáveis que impulsionam o crescimento de negócios superior. Isto torna-se especialmente útil quando o modelo implantado fornece recomendações, algumas delas em tempo real, durante as interações dos clientes - ou avalia o risco durante as transações, ou avalia aplicações de negócios. Este contributo das empresas é especialmente poderosa quando repetida em várias transações, sem problemas.
Como monitorar e manter o modelo
Quanto mais tempo o modelo é implantado, o mais provável ele vai perder a sua relevância preditiva como as mudanças do mercado. condições de negócios estão mudando constantemente, novos dados continua vindo, e novas tendências estão evoluindo. Para manter o seu modelo relevante, monitorar seu desempenho e atualizá-la, se necessário:
Execute o modelo implantado nos dados recém-adquiridos.
Use novos algoritmos para refinar a saída do modelo.
Um modelo tende a degradar-se ao longo do tempo. Um modelo bem sucedido deve ser revisto, reavaliado à luz dos novos dados e condições de mudança, e provavelmente nova reciclarem para explicar as mudanças. Atualizando o modelo deve ser uma parte permanente do processo de planejamento geral.