Wie halten Daten Predictive Analysis auf dem neuesten Stand

Nach dem Ladeschritt ETL-Prozess, nachdem Sie Ihre Daten in das separate Datenbank, Data Mart oder Lager für die Analyse zu erhalten, müssen Sie die Daten frisch zu halten, so dass die Modellierer zuvor gebaut Modelle auf neuen Daten erneut ausführen können.

Data Mart für die Daten, die Sie und es auf dem neuesten Stand zu halten analysieren möchten Implementierung ermöglicht es Ihnen, um die Modelle zu aktualisieren. Sie sollten, für diese Angelegenheit, aktualisieren Sie die Betriebsmodelle regelmäßig, nachdem sie neue Daten sind deployed- die Vorhersagekraft der Modelle zu erhöhen. Neue Daten kann das Modell darzustellen neue Erkenntnisse, Trends und Beziehungen ermöglichen.

eine separate Umgebung für die Daten ermöglicht es Ihnen, auch die verwendeten Modelle eine bessere Leistung für die Systeme zu erreichen, zu laufen, weil Sie nicht operativen Systeme mit den intensiven Abfragen und Analysen für die Modelle erforderlich Überlastung zu laufen.

Daten hält auf kommende. Die Implementierung Automatisierung und die Trennung von Aufgaben und Umgebungen können Sie diese Datenflut zu verwalten helfen und die Reaktion in Echtzeit Ihrer Vorhersagemodelle zu unterstützen.

Um sicherzustellen, dass Sie die Datenströme sind die Erfassung und dass Sie Ihre Modelle sind erfrischend, während automatisierte ETL-Prozesse unterstützen, sollten analytische Architektur sehr modular und anpassungsfähig sein. Wenn Sie das Design-Ziel für jeden Teil im Auge behalten Sie für Ihre allgemeine Predictive Analytics-Projekt zu erstellen, das die kontinuierliche Verbesserung und Optimierungen, die zusammen mit Predictive Analytics gehen glatter zu erhalten und wird eine bessere Erfolge zu erzielen.