Cómo mantener predictivo análisis de datos al día
Después de la etapa de carga de extraer, transformar, cargar, después de obtener sus datos en esa base de datos separada, data mart, o almacén para el análisis, usted necesita para mantener los datos frescos por lo que los modeladores pueden ejecutar modelos previamente construidas sobre nuevos datos.
La implementación de un data mart para los datos que desea analizar y mantenerlo al día le permitirá actualizar los modelos. Usted debe, para el caso, actualizar los modelos operativos con regularidad después de que se deployed- nuevos datos puede aumentar la capacidad predictiva de los modelos. Nuevos datos pueden permitir que el modelo para representar nuevas ideas, tendencias y relaciones.
Tener un ambiente separado para los datos también le permite lograr un mejor rendimiento de los sistemas que se utilizan para ejecutar los modelos porque no estás sobrecargando los sistemas operativos con las consultas o análisis intensivos requeridos para los modelos para correr.
Datos sigue llegando. La implementación de la automatización y la separación de tareas y entornos puede ayudarle a manejar ese flujo de datos y apoyar la respuesta en tiempo real de sus modelos predictivos.
Para asegurarse de que está capturando los flujos de datos y que está actualizando sus modelos, mientras que el apoyo a los procesos automatizados de ETL, arquitectura analítica debe ser altamente modular y adaptable. Si se mantiene este objetivo de diseño en mente para cada parte a construir para su proyecto global de análisis predictivo, la mejora continua y ajustes que van junto con el análisis predictivo será más suave para mantener y lograrán más éxito.
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