Cómo mantener predictivo análisis de datos hasta la fecha
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Después de la etapa de carga de extraer, transformar carga, después de obtener sus datos en la base de datos separada, mercado de datos, o de un depósito para el análisis, que necesita para mantener los datos actualizados por lo que los modeladores pueden volver a ejecutar modelos previamente construidas sobre nuevos datos.
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La implementación de un mercado de datos para los datos que desea analizar y mantenerlo al día le permitirá actualizar los modelos. Usted debe, para el caso, actualizar los modelos operativos regularmente después de que se deployed- nuevos datos puede aumentar el poder predictivo de los modelos. Los nuevos datos pueden permitir que el modelo para representar nuevas ideas, tendencias y relaciones.
Tener un entorno separado de los datos también le permite lograr un mejor rendimiento para los sistemas que se utilizan para ejecutar los modelos porque no estás sobrecargando los sistemas operativos con las consultas intensivas o análisis requeridos para los modelos para correr.
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Los datos sigue llegando. La implementación de la automatización y la separación de tareas y entornos puede ayudarle a gestionar esa inundación de los 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 ETL automaticos, la arquitectura analítica debe ser altamente modular y adaptable. Si se mantiene este objetivo de diseño en mente para cada parte se construye 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 facilitará la consecución de éxito.