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구축중인 예측 모델의 성공적인 배포를 보장하기 위해 개발 초기에 생각해야합니다. 비즈니스 이해 관계자는 최종 모델이 어떻게 생겼는지 말해야합니다. 따라서 프로젝트 초기에 팀이 의도 한 모델의 요구되는 정확성과 결과를 가장 잘 해석 할 수있는 방법에 대해 논의해야합니다.
데이터 모델러는 모델이 달성하고자하는 비즈니스 목표를 이해해야하며 모든 팀원은 모델을 평가할 기준에 대해 잘 알고 있어야합니다. 아이디어는 모든 사람이 같은 페이지에 있는지, 같은 목표를 달성하기 위해 노력하는지, 동일한 측정 항목을 사용하여 모델의 이점을 평가하는 것입니다.
모델의 운영 환경은 개발 환경과 다를 가능성이 높습니다. 차이점은 하드웨어 및 소프트웨어 구성에서부터 데이터의 특성, 모델 자체의 발자국에 이르기까지 중요 할 수 있습니다. 모델 작성자는 실제로 프로덕션 시스템에서 작동 할 모델을 빌드하기 전에 프로덕션에서 성공적인 배치에 필요한 모든 요구 사항을 알아야합니다. 구현 제약 조건은 모델과 배포 사이에 오는 장애물이 될 수 있습니다.
모델의 한계를 이해하는 것도 성공을 보장하는 데 중요합니다. 다음과 같은 일반적인 제한 사항에 특히주의하십시오.
- 모델 실행에 걸리는 시간
- 모델에 필요한 데이터. 소스, 유형 및 볼륨
- 모델이 상주하는 플랫폼
이상적으로 모델은 이전에 알려지지 않은 데이터 내의 일부 패턴을 발견 할 때 배포 가능성이 높습니다.
- 비즈니스 이해 관계자에게 쉽게 해석 될 수 있습니다.
- 새롭게 발견 된 패턴은 실제 비즈니스 관점에서 의미가 있으며 운영상의 이점을 제공합니다.
