Video: Björn bygger bo – Renovera badrum 2024
För att säkerställa en framgångsrik användning av den prediktiva modellen du bygger, kommer du måste tänka på utbyggnad väldigt tidigt. De affärsintressenter bör ha ett uttalande om hur den slutliga modellen ser ut. Sålunda, i början av projektet, var noga med att ditt team diskuterar den nödvändiga noggrannheten för den avsedda modellen och hur det är bäst att tolka resultaten.
Datamodellärerna bör förstå de affärsmål som modellen försöker uppnå, och alla teammedlemmar ska vara bekanta med de mätvärden mot vilka modellen ska bedömas. Tanken är att se till att alla är på samma sida, arbetar för att uppnå samma mål och använder samma mätvärden för att utvärdera fördelarna med modellen.
Tänk på att modellens driftsmiljö sannolikt kommer att skilja sig från utvecklingsmiljön. Skillnaderna kan vara viktiga, från hårdvaru- och mjukvarukonfigurationerna, till dataens natur, till fotavtrycket av själva modellen. Modellerna måste känna till alla krav som krävs för en framgångsrik implementering i produktion innan de kan bygga en modell som faktiskt kommer att fungera på produktionssystemen. Implementeringsbegränsningar kan bli hinder som kommer mellan modellen och dess utplacering.
Att förstå begränsningarna i din modell är också avgörande för att säkerställa dess framgång. Var särskilt uppmärksam på dessa typiska begränsningar:
- Den tid modellen tar för att köra
- De data som modellen behöver källor, typer och volym
- Plattformen som modellen ligger på
Idealiskt har modellen en högre chans att bli deployerad när
- Det avslöjar några mönster inom de tidigare okända data.
- Det kan enkelt tolkas för de berörda parterna.
- De nyupptäckta mönstren är faktiskt smarta affärsmässigt och erbjuder en operativ fördel.
