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Um eine erfolgreiche Implementierung des von Ihnen erstellten Vorhersagemodells zu gewährleisten, werden Sie müssen sehr früh über die Bereitstellung nachdenken. Die Geschäftsinteressenten sollten Einfluss darauf haben, wie das endgültige Modell aussieht. Stellen Sie daher zu Beginn des Projekts sicher, dass Ihr Team die erforderliche Genauigkeit des beabsichtigten Modells und die Interpretation seiner Ergebnisse bespricht.
Datenmodellierer sollten die Geschäftsziele verstehen, die das Modell erreichen soll, und alle Teammitglieder sollten mit den Metriken vertraut sein, gegen die das Modell beurteilt wird. Die Idee besteht darin, sicherzustellen, dass alle auf der gleichen Seite sind, um die gleichen Ziele zu erreichen und dieselben Metriken zu verwenden, um die Vorteile des Modells zu bewerten.
Beachten Sie, dass sich die Betriebsumgebung des Modells höchstwahrscheinlich von der Entwicklungsumgebung unterscheidet. Die Unterschiede können von der Hardware- und Softwarekonfiguration über die Art der Daten bis hin zum Footprint des Modells selbst erheblich sein. Die Modellierer müssen alle Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung in der Produktion kennen, bevor sie ein Modell erstellen können, das tatsächlich auf den Produktionssystemen funktioniert. Implementierungsbeschränkungen können zu Hindernissen zwischen dem Modell und seiner Bereitstellung werden.
Die Einschränkungen Ihres Modells zu verstehen, ist ebenfalls entscheidend für den Erfolg. Achten Sie besonders auf diese typischen Einschränkungen:
- Die Zeit, die das Modell für die Ausführung benötigt
- Die Daten, die das Modell benötigt; Quellen, Typen und Volumen
- Die Plattform, auf der sich das Modell befindet
Idealerweise hat das Modell eine höhere Wahrscheinlichkeit, bereitgestellt zu werden, wenn
- Es einige Muster in den Daten aufdeckt, die zuvor unbekannt waren.
- Es kann leicht an die Geschäftsinteressenten interpretiert werden.
- Die neu freigelegten Muster sind betriebswirtschaftlich sinnvoll und bieten einen operativen Vorteil.
