Wie man Go Live mit dem Predictive Analysis Modell

Nach dem prädiktiven Analysemodell entwickelt und testet es erfolgreich, sind Sie bereit, es in die Produktionsumgebung zu implementieren. Das ultimative Ziel eines Predictive Analytics-Projektes ist es, das Modell zu setzen Sie in den Produktionsprozess zu bauen, so dass es ein integraler Bestandteil der Geschäfts Entscheidungsfindung wird.

Wie das Modell zu implementieren

Das Modell kann als eigenständiges Tool oder als Teil einer Anwendung eingesetzt werden. So oder so, das Modell bereitstellen kann seine eigenen Herausforderungen mit sich bringen.

• Da das Ziel Verwendung der Modellvorhersageergebnisse zu machen ist, und wirken auf sie, haben Sie eine effiziente Möglichkeit zu kommen Daten an das Modell zu füttern und Abrufen von Ergebnissen aus dem Modell, nachdem es die Daten analysiert.

• Nicht alle prädiktive Entscheidungen automated- manchmal menschliches Eingreifen erforderlich ist. Wenn ein Modell Fahnen ein Anspruch als betrügerisch oder mit hohem Risiko kann ein Anspruch Prozessor den Anspruch gründlicher untersuchen und finden es gesund sein, das Unternehmen aus dem Verlust der Möglichkeit zu sparen.

  Je höher die Einsätze eines prädiktiven Entscheidung ist, desto notwendiger ist es menschliche Aufsicht und Genehmigung in diesen Entscheidungen zu integrieren.

Das Modell zufließt einzige wirkliche Wert, wenn es in die Geschäftsprozesse integriert ist - und wenn ihre Vorhersagen in umsetzbare Entscheidungen gedreht werden, das Unternehmenswachstum höher treiben. Dies wird besonders dann nützlich, wenn die eingesetzte Modell Empfehlungen bietet, einige von ihnen in Echtzeit, während Interaktionen Kunden - oder bewertet Risiko bei Transaktionen oder wertet Business-Anwendungen. Dieser Beitrag der Unternehmen ist besonders stark, wenn über mehrere Transaktionen wiederholt, nahtlos.

Wie zu überwachen und das Modell halten

Je länger das Modell eingesetzt wird, desto wahrscheinlicher wird es seine prädiktive Relevanz, da die Veränderungen des Marktes verlieren. Geschäftsbedingungen ändern sich ständig, neue Daten kommt immer in, und neue Trends entwickeln sich. Damit Ihr Modell relevant, überwachen ihre Leistung und aktualisieren Sie sie bei Bedarf:

• Führen Sie den eingesetzten Modell auf den neu erworbenen Daten.

• Verwenden Sie die neuen Algorithmen, um die Ausgabe des Modells zu verfeinern.

Ein Modell neigt im Laufe der Zeit verschlechtern. Ein erfolgreiches Modell muss für die Änderungen zu berücksichtigen umschulen angesichts neuer Daten und wechselnden Wetterbedingungen und wahrscheinlich neu überarbeitet, neu bewertet werden. Aktualisieren des Modells sollte ein ständiger Teil des gesamten Planungsprozesses sein.