base de datos

Estemos al tanto o no de ello, actualmente resulta difícil evitar el análisis predictivo. Se utiliza en una amplia variedad de entornos de datos diferentes, desdecheques con cargo a la tarjeta de crédito hasta la gestión de stock y la supervisión de seguridad y protección.
En cada punto durante el proceso, la entrada de datos y unasituación se comparan con el modelo predictivo que incluye los datos requeridos para que el sistema realice una apreciación. Por ejemplo, cuando se supervisan los sensorespara un sistema de seguridad, es posible que el sistema deba comparar la información entrante del sensor con un modelo que defina si es una situación de aviso o alarma.Si un gato camina cerca del sensor, puede desencadenar una actividad de menor importancia, como la grabación de un video, pero no activará la alarma completa, que requierela identificación de una fuente de calor más importante.
En cada una de estas situaciones, el desafío es combinar los datos entrantes con la información deantecedentes, y luego realizar una apreciación. Generalmente, la utilización de estándares abiertos como PMML es fundamental, pero probablemente desee combinar la estructura PMML conuna historia anterior, o registrar los desencadenantes de datos entrantes como parte de su entorno completo de análisis.
Por ejemplo, con una transacción de tarjeta decrédito el análisis predictivo generalmente se utiliza para capturar el comportamiento inusual, pero necesita contar con un corpus de información que describa lo queconoce acerca del comportamiento existente de los clientes, dónde hacen sus compras, el tamaño típico de sus transacciones, y la hora y fechas en las que las hacen.