Cómo ir a vivir con el modelo de análisis predictivo

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

Después de desarrollar su modelo de análisis predictivo y con éxito; para ello, ya está listo para implementarlo en el entorno de producción. El objetivo final de un proyecto de análisis predictivo es poner el modelo se construye en el proceso de producción por lo que se convierte en una parte integral de la toma de decisiones empresariales.

Cómo implementar el modelo

El modelo se puede implementar como una herramienta independiente o como parte de una aplicación. De cualquier manera, la implementación del modelo puede traer sus propios desafíos.

  • Debido a que el objetivo es hacer uso de los resultados de predicción del modelo y actuar sobre ellos, hay que llegar a una forma eficiente de alimentar datos al modelo y recuperar los resultados del modelo después de que los análisis de esos datos.

  • No todas las decisiones predictivas se automated- veces es necesaria la intervención humana. Si un modelo banderas una reclamación como fraudulentas o de alto riesgo, un procesador de reclamación puede examinar el reclamo más a fondo y encontrar que sea sonido, ahorrando a la empresa de la pérdida de oportunidades.

    Cuanto mayor sea la apuesta de una decisión predictiva, más necesario es incorporar la supervisión y aprobación humana en esas decisiones.

El modelo se acumula el valor real sólo cuando se ha incorporado en los procesos de negocio - y cuando sus predicciones se convierten en decisiones recurribles que impulsan el crecimiento del negocio superior. Esto es especialmente útil cuando el modelo desplegado proporciona recomendaciones, algunas de ellas en tiempo real, durante las interacciones de los clientes - o evalúa el riesgo durante las transacciones, o evalúa las aplicaciones de negocio. Esta contribución empresarial es especialmente potente cuando se repite la mayoría de las transacciones, sin problemas.

Cómo controlar y mantener el modelo

Cuanto más tiempo el modelo se implementa, es más probable que perderá su relevancia predictiva como los cambios del mercado. Las condiciones de negocio están en constante cambio, los nuevos datos sigue llegando, y las nuevas tendencias están evolucionando. Para mantener el modelo relevante, monitorear su desempeño y actualizarla cuando sea necesario:

  • Ejecute el modelo desplegado en los datos recientemente adquiridos.

  • Utilice nuevos algoritmos para filtrar la salida del modelo.

Un modelo tiende a degradarse con el tiempo. Un modelo de éxito debe ser revisada, revalorizado a la luz de nuevos datos y las condiciones cambiantes, y probablemente nueva nueva formación para dar cuenta de los cambios. Actualizar el modelo debe ser una parte activa del proceso de planificación global.



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