Como manter Predictive Analysis dados atualizados

Após o passo de carregamento Extract, Transform, Load, Depois de obter os seus dados para esse banco de dados separado, data mart ou armazém para análise, você vai precisar para manter os dados atualizados para que os modeladores pode executar novamente modelos previamente construídas em novos dados.

A implementação de um data mart para os dados que você deseja analisar e mantê-lo até à data irá permitir que você atualizar os modelos. Você deve, para que o assunto, atualizar os modelos operacionais regularmente depois que eles estão deployed- novos dados pode aumentar o poder preditivo de seus modelos. Novos dados pode permitir que o modelo para representar novas perspectivas, tendências e relacionamentos.

Ter um ambiente separado para os dados também permite alcançar um melhor desempenho para os sistemas utilizados para executar os modelos porque você não está sobrecarregando os sistemas operacionais com as consultas intensivas ou análises necessárias para os modelos a serem executados.

Dados continua a vir. Implementando automação e a separação de tarefas e ambientes podem ajudá-lo a gerenciar esse fluxo de dados e apoiar a resposta em tempo real de seus modelos preditivos.

Para garantir que você está capturando os fluxos de dados e que você está atualizando seus modelos, apoiando processos de ETL automatizados, arquitetura analítica deve ser altamente modular e adaptável. Se você manter essa meta de projeto em mente para cada parte de construir para o seu projecto global analítica preditiva, a melhoria contínua e ajustes que vão junto com a análise preditiva será mais suave para manter e serão realizados com maior sucesso.