随着企业越来越多地使用预测分析来更准确地预测其业务结果、改进其绩效并最终提高其盈利能力，管理这些模型变得更加重要。但今天，许多组织缺乏真正的预测模型治理所需的透明度和治理。模型治理（研究新模型和持续治理）定义了一组过程、角色/职责和见解，以确保模型的用户了解模型的风险、限制和主要假设，并且模型输出的使用是适当的。简言之，预测模型治理可能是预测建模QA框架中最重要的元素，因为它管理风险并确保适当的签核。使结果和方法尽可能透明，淘客论坛，有助于使模型更有效，并通过鼓励研究人员进行更彻底的检查来提高质量标准。此外，向广泛的外部专家开放方法和结果会激发他们对现有模型的质疑、辩论和进一步改进。这最终可以通过重复使用以前显示有价值的相同分析和模型来推动组织的一致性。生命周期通过仔细观察创建预测模型所涉及的典型步骤，我们可以确定几个常见步骤：型号规格请求或确定要创建的模型的业务目标模型构建与验证找到、理解并信任数据请求访问所需数据开发和验证模型模型通信和监控结果分析和相关报告管理和监控模型一个坚实的治理平台在优化上述一些步骤方面起着重要作用。它也使研究人员在他们所做的事情上更有效，大数据中心，这使得他们的结果更有影响力。首先，组织可以使用治理系统来跟踪组织中的不同需求，并围绕如何处理这些请求帮助构建一个可靠的流程。其次，它帮助组织使用数据字典、数据目录和业务术语表。治理平台可以大大减少查找组织中可用数据并为其提供额外上下文所花费的时间。此外，云免费，策略和数据质量指标可以为研究人员提供有关相关数据质量的信息。最后，一旦一个组织完成了分析并创建了模型，治理平台就可以帮助认证结果报告和模型并将其传达给必要的人员，同时仍然提供透明度。治理平台还可以作为一个公共场所来查找关于模型或报表的评论和问题。潜在问题在数据源更新的情况下，与源数据相关的预测模型变得不可靠。各组织应相应地予以更新。但是为了完成这项任务，我们必须了解哪些模型、报表和业务流程依赖于数据。在治理系统中使用影响分析，人们可以预先发现数据源更改将影响哪些模型、业务流程或报告，并可以预先预测必要的更改。研究人员通常遇到的另一个问题是研究人员之间共享模型的能力。多个研究工作在同一个源数据和/或数据集上，但不知道其他研究人员先前提供和用于分析的数据集和模型（因此很容易获得）。在治理系统中，包含这些信息的可搜索业务词汇表和目录可以帮助研究人员更有效地工作。数据隐私的趋势很明显：组织必须有透明度和政策。这同样适用于预测模型。在构建模型时，不能自由使用所有数据元素。为了避免意外和不必要地使用数据元素，淘客吧，组织应该对其数据进行分类，并将其与策略和流程联系起来。拥有企业元数据存储库和治理系统是本练习的关键。科利布拉能帮上什么忙Collibra可搜索数据目录和数据字典帮助研究人员发现哪些数据和数据集是可用的，以及这些数据是否具有足够的质量。Collibra还提供了商业背景，以进一步提高他们的理解。此外，研究人员能够请求对所需数据的访问，而受治理的进程可以用来提供这种访问。在Collibra中，预测模型是一种资产类型（与其他资产类型一致，如报告、政策等），组织可以将其链接到业务需求、参数、数据集、包含信息的报表、记录系统，以及在模型本身及其风险、限制和假设中理解和提供透明度的其他基本属性。此外，淘客推广渠道，Collibra数据治理中心可以容纳所有重要的生命周期工作流。对数据元素进行隐私分类并将其与隐私政策和流程联系起来是Collibra平台不可或缺的一部分。这进一步提高了组织保护所需要素和避免相关风险的能力。在业务术语表中公开模型并将其与相关的业务语言链接起来，有助于其他研究人员以及知识工作者轻松地找到、理解和信任模型及其使用的数据。此外，它还为他们提供了相关的策略和业务规则，以确保正确的使用。预测模型是组织的重要资产。因此，围绕他们建立治理是创造价值和信任的关键一步。强大的预测模型治理还使研究人员能够限制在发现、理解和信任所需数据上花费的时间，并专注于其工作的核心：构建预测模型。此外，强有力的治理通过提供模型本身的透明度和所用数据的隐私限制来限制预测建模所涉及的风险。