Como construir implementáveis modelos de análise preditiva
Construindo um modelo para análise preditiva não se traduz automaticamente em implantar esse modelo em produção. Um modelo pode com sucesso e prever com precisão o próximo resultado de negócios e ainda não ser implementável. (Um exemplo seria um modelo que faz a previsão certa, mas leva mais tempo para fazê-lo do que a janela de oportunidade permite.)
Esta limitação pode ser devido a limitações operacionais, tais como processos complexos, grandes conjuntos de dados, ou ambientes heterogéneos que exigem dados enorme esforço para integrar. Outros obstáculos podem incluir problemas de desempenho, ou a enorme quantidade de tempo e os dados necessários para tomar decisões particulares.
A fim de garantir uma implantação bem-sucedida do modelo preditivo que você está construindo, você precisa pensar sobre a implantação muito cedo. As partes interessadas no negócio deve ter uma palavra a dizer no que o modelo final se parece. Assim, no início do projeto, certifique-se de sua equipe discute a precisão requerida do modelo pretendido e a melhor forma de interpretar seus resultados.
modeladores de dados deve compreender os objetivos de negócios o modelo está tentando alcançar, e todos os membros da equipe devem estar familiarizados com as métricas contra as quais o modelo será julgado. A idéia é ter certeza de que todos estão na mesma página, trabalhando para alcançar os mesmos objetivos, e usando as mesmas métricas para avaliar os benefícios do modelo.
Tenha em mente que o ambiente operacional do modelo será sem dúvida diferente do ambiente de desenvolvimento. Os modeladores tem que saber todos os requisitos necessários para uma implantação bem-sucedida na produção antes que eles possam construir um modelo que realmente vai trabalhar sobre os sistemas de produção. dificuldades de implementação podem se tornar obstáculos que surgem entre o modelo e sua implantação.
Compreender as limitações do seu modelo também é fundamental para garantir o seu sucesso. Preste atenção especial a essas limitações típicas:
O tempo que o modelo leva para executar
Os dados do modelo necessidades- fontes, tipos e volumes
A plataforma em que o modelo reside
Video: KES - ANÁLISE PREDITIVA
A comunicação é um aspecto contínuo de desenvolvimento e implantação de um modelo de análise preditiva: Você deve garantir que as saídas do modelo não são apenas fornecidos, mas também corretamente interpretados e claramente explicado ao negócio partes interessadas- o necessário para a implantação operacional buy-in depende disso.
Idealmente, o modelo tem uma maior chance de ficar implantado se
Video: Telecurso 2000 Manutenção - 06 Manutenção preditiva
Ele revela alguns padrões dentro dos dados que eram desconhecidas.
Ele pode ser facilmente interpretado como parte das empresas interessadas.
Os padrões recém-descoberto realmente faz sentido businesswise e oferecer uma vantagem operacional.