Операционализация аналитики
Что такое ModelOps?
Ключевой фактор быстрой окупаемости инвестиций в аналитику.
Стараетесь окупить серьезные вложения в аналитику? Вы не одиноки. В среднем, в бизнес внедряются только 50% разработанных аналитических моделей. Это означает, что половина ресурсов сотрудников, вложенных в ПО, а также в аппаратную часть, затрачены впустую. SAS поможет изменить эту ситуацию.
Внедрение модели — Последняя миля в аналитике
На этапе внедрения, на так называемой «последней миле», локализована наибольшая часть задержек и рисков в рамках жизненного цикла модели. Их можно устранить с помощью управляемого структурированного подхода.
Приведите модели в состояние, которое будет соответствовать требованиям со стороны IT и бизнеса.
Ускорьте внедрение модели.
Оцените бизнес-эффект и производительность моделей на этапе эксплуатации.
ModelOps: навстречу бизнес-эффекту
ModelOps – методика ускорения Time-to-Market аналитических проектов, которая позволяет своевременно внедрять и получать ожидаемый бизнес-эффект от моделей. Принципы ModelOps основаны на подходе DevOps, популярном среди сообщества разработчиков приложений. В то время как DevOps-практика фокусируется на разработке софта, ключевая задача ModelOps – организовать правильную работу модели в бизнес-окружении, пройдя этапы валидации, тестирования и внедрения в рамках системного управляемого процесса. ModelOps также фокусируется на постоянном мониторинге и повторном обучении моделей в целях достижения максимальной эффективности применения аналитики.
Преодоление последней мили внедрения
Чтобы быстро пройти последнюю милю и достигнуть нужного эффекта от использования моделей, фреймворк ModelOps создает культуру работы с аналитикой, определяя правильные процессы и технологии, обеспечивая таким образом эффективный и бесперебойный процесс разработки и внедрения полезных для бизнеса аналитических моделей.
Организуйте эффективное взаимодействие аналитиков и сотрудников IT-подразделений, независимо от языка разработки, источников данных и схемы применения моделей.
Создайте централизованный источник информации о моделях, их метаданных и фактическом качестве их работы.
Ускорьте прохождение всех этапов жизненного цикла моделей, начиная от разработки до эксплуатации.
Начало работы в рамках подхода ModelOps
Культура работы с аналитикой
Установление нового уровня кросс-функционального взаимодействия для достижения общей цели – внедрения в бизнес аналитических моделей, которые обеспечивают нужный результат. У всех сотрудников, включая дата-сайентистов и ИТ-разработчиков, должны быть четко определены процессы, KPI и правила работы. Речь идет об объединении результатов работы различных отделов, занимающихся разработкой и внедрением аналитических моделей. По мере эксплуатации модели должна быть осуществлена фиксация метрик эффективности.
Централизованное хранилище
Разработчики моделей, пользующиеся различными инструментами и языками разработки, хранят все полученные артефакты в едином репозитории. Наличие такого централизованного хранилища позволяет решать задачи масштабирования аналитических моделей, предоставляя избыточную информацию для их эксплуатации, включая скоринговый код, метаданные, определяемые роли моделей-чемпионов и моделей-претендентов. Обеспечивается версионность и трекинг истории изменений. Универсальный репозиторий моделей облегчает процессы мониторинга за счет целостной оценки качества работы всего доступного арсенала моделей. Такой подход будет полезен и компании в целом, поскольку выстраивает работу с моделями как с ценным интеллектуальным активом, и конкретным пользователям системы, снижая риск утечки кадров.
Автоматизация и стандартизация
Достижение нужного уровня автоматизации и оптимизации «ручных» задач, что повышает управляемость процесса, снижает ресурсоемкость и риски возникновения человеческого фактора. В рамках подхода ModelOps автоматизируются задачи оценки качества работы модели, отчетности, оповещения и повторного обучения моделей.
Обеспечение нужного уровня управляемости моделями
Сформируйте целостное представление о всех моделях без лишних трудозатрат. Узнайте, как модели справляются с задачами и какие работы выполняются для поддержания их в нужном состоянии.
Сравнивайте различные алгоритмы между собой, чтобы определить модель-чемпиона. Каждый раз выбирайте лучшую модель из доступных, независимо от языка разработки.
Убедитесь, что модель-чемпион работает стабильно, исходя из анализа различных свойств используемых данных и выбора правильной версии алгоритма. Автоматизируйте систему оповещений, чтобы не упустить момент, когда качество работы модели станет неудовлетворительным. В нужный момент принимайте решение о перетренировке, пересмотре либо списании модели.
Отслеживайте историю изменений и взаимозависимости каждой модели в вашей организации. Следите за математическими, техническими и бизнес-метриками.
Рост показателя ROI с помощью ModelOps
ModelOps помогает справиться с главным вызовом в жизненном цикле аналитики и способствуют своевременному получению бизнес-эффекта от использования моделей.
Качественное управление
Прозрачная картина состояния вашего арсенала моделей и используемых данных, исходя из которой можно проследить каждый пройденный шаг.
Ускоренное внедрение
Внедрение моделей не за несколько месяцев, а за считанные минуты в условиях тесного сотрудничества дата-сайентистов и IT-специалистов.
Непрерывный мониторинг
Использование различных методов мониторинга моделей на этапе эксплуатации, позволяющих аналитикам отслеживать и повторно обучать модели по мере снижения их предиктивных свойств.
Как SAS реализует ModelOps
SAS ® ModelOps
Устраните злободневные проблемы, связанные с операционализацией аналитики, с помощью решения, которое сочетает программное обеспечение SAS Model Manager и услуги консалтинга, для того, чтобы внедрить практику ModelOps независимо от используемого фреймворка.
Сервис оценки эффективности ModelOps
Узнайте, что потребуется для успешной операционализации аналитики в вашей компании. Наш сервис помогает оценить текущее состояние бизнес-процессов и сформировать рекомендации для повышения эффективности использования ваших моделей SAS и open source.
