Cómo construir desplegables modelos predictivos de análisis

categoría Computadoras y software / Big Data / La ciencia de datos

La construcción de un modelo para el análisis predictivo no se traduce automáticamente en la implementación de ese modelo en producción. Un modelo puede predecir con éxito y precisión el siguiente resultado de negocio y todavía no sea desplegable. (Un ejemplo podría ser un modelo que hace la predicción correcta, pero necesita más tiempo para hacerlo que la ventana de oportunidad permite.)

Esta limitación podría ser debido a las limitaciones operacionales, tales como procesos complejos, grandes conjuntos de datos, o entornos de datos heterogéneos que requieren gran esfuerzo para integrar. Otros obstáculos podrían incluir problemas de rendimiento, o la gran cantidad de tiempo y los datos necesarios para tomar decisiones particulares.

Con el fin de garantizar una implementación exitosa del modelo predictivo que estás construyendo, tendrá que pensar en el despliegue muy pronto. Los accionistas de la empresa deben tener voz y voto en lo que el modelo final se parece. Así, al inicio del proyecto, asegúrese de que su equipo discute la precisión requerida del modelo previsto y la mejor manera de interpretar sus resultados.

Modeladores de datos deben comprender los objetivos de negocio el modelo está tratando de lograr, y todos los miembros del equipo deben estar familiarizados con las métricas contra el que se juzgará el modelo. La idea es hacer que todos estén en la misma página, trabajando para lograr los mismos objetivos, y utilizando los mismos indicadores para evaluar los beneficios del modelo.

Tenga en cuenta que el entorno operativo del modelo será, sin duda, ser diferente del entorno de desarrollo. Los modeladores tienen que saber todos los requisitos necesarios para una implementación exitosa de la producción antes de que puedan construir un modelo que realmente funciona en los sistemas de producción. Limitaciones de implementación pueden convertirse en obstáculos que se interponen entre el modelo y su implementación.

La comprensión de las limitaciones de su modelo también es fundamental para garantizar su éxito. Preste especial atención a estas limitaciones típicas:

  • El tiempo que el modelo necesita para ejecutar

  • Los datos del modelo necesidades- fuentes, tipos y volumen

  • La plataforma en la que reside el modelo

La comunicación es un aspecto permanente de desarrollo y despliegue de un modelo de análisis predictivo: Debe asegurarse de que las salidas de la modelo no sólo se proporcionan, sino también correctamente interpretados y explicados claramente a la empresa partes interesadas- el buy-in necesario para el despliegue operacional depende de ello.

Idealmente, el modelo tiene una mayor probabilidad de ser desplegados si

  • Se destapa algunos patrones dentro de los datos que antes eran desconocidos.

  • Se puede interpretar fácilmente a los accionistas de la empresa.

  • Los patrones recién descubiertas en realidad tienen sentido empresarialmente y ofrecen una ventaja operativa.



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