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Per garantire una distribuzione efficace del modello predittivo che stai costruendo, dovrai bisogna pensare allo spiegamento molto presto. Gli stakeholder aziendali dovrebbero avere voce in capitolo su come sarà il modello finale. Pertanto, all'inizio del progetto, assicurati che il tuo team discuta la precisione richiesta del modello previsto e il modo migliore per interpretarne i risultati.
I modellatori di dati dovrebbero comprendere gli obiettivi di business che il modello sta cercando di raggiungere e tutti i membri del team dovrebbero avere familiarità con le metriche su cui verrà valutato il modello. L'idea è di assicurarsi che tutti siano sulla stessa pagina, lavorando per raggiungere gli stessi obiettivi e utilizzando le stesse metriche per valutare i benefici del modello.
Tenere presente che l'ambiente operativo del modello sarà molto probabilmente diverso dall'ambiente di sviluppo. Le differenze possono essere significative, dalle configurazioni hardware e software, alla natura dei dati, all'impronta del modello stesso. I modellisti devono conoscere tutti i requisiti necessari per una distribuzione di successo nella produzione prima di poter costruire un modello che funzionerà effettivamente sui sistemi di produzione. I vincoli di implementazione possono diventare ostacoli tra il modello e la sua implementazione.
Comprendere i limiti del modello è anche fondamentale per garantirne il successo. Prestare particolare attenzione a questi limiti tipici:
- Il tempo impiegato dal modello per eseguire
- I dati necessari al modello; fonti, tipi e volume
- La piattaforma su cui il modello risiede
Idealmente, il modello ha una maggiore possibilità di essere implementato quando
- Trova alcuni modelli all'interno dei dati che erano precedentemente sconosciuti.
- Può essere facilmente interpretato dagli stakeholder aziendali.
- I modelli appena scoperti hanno senso per gli affari e offrono un vantaggio operativo.
