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■ 用户自定义函数（UDF）让事情更有趣了，它把定期评分过程嵌入到数据库中，作为数据库的自由函数执行。
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■ 预测建模标记语言（PMML）可以在一个系统内开发模型，然后把模型部署到另外一个系统。PMML传输的信息可以确保接收模型的新系统自动地生成评分结果。
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■ 最后，嵌入式过程让分析工具直接在数据库内运行程序，不需要把分析工具的语言转换为其他语言。
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读者可以回顾第4章来了解这4种方案的详细内容。在这里进行强调的目的是，所有这些应用方案同样适用于嵌入式评分过程。
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驾驭大数据 [:1700430599]
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5.4.2 模型与评分管理
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要管理完成开发的模型与分析流程，企业需要管理4个主要组件，如图5-9所示，包括输入分析数据集、模型定义、模型验证与报表制作、模型评分输出。一些商业化的可用工具可以用于模型和评分的管理，也可以开发客户化的解决方案来满足企业的特定需求。我们来说明一下这4个组件。
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图5-9 模型与评分管理组件
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1．输入分析数据集
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有必要监控那些用于分析流程的分析数据集和EADS，监控的信息包括数据集的各类细节信息，以及创建与保存数据集的技术细节。模型与评分管理系统的这个组件会管理分析数据集本身的信息。请注意，这些数据集可以是企业分析数据集，也可以是个性化的数据集，或者两者的组合。监控的具体信息包括以下几项。
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■ 提供数据给用户的各类数据集的名称，包括SQL脚本、数据存储脚本、UDF、嵌入式过程、表格、视图等。
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■ 运行这些数据处理任务的参数。例如，某个分析也许只针对某一时间范围或有限的几类产品。
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■ 数据处理过程中创建的输出表或者视图，以及这些输出包含的信息。
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■ 分析数据集与分析流程之间的关系。一个分析数据集可以被多个分析流程使用，而一个分析流程可以使用多个分析数据集。
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2．模型定义
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有必要监控每一个模型和分析流程的描述信息。请注意，这里的模型可以是一个预测模型，也可以是一个分析流程，如客户按销售收入从高到低的排序，这些模型需要定期更新并被广泛使用。模型或分析流程在创建时需要到模型管理系统进行注册。监控的具体信息包括以下几项。
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■ 模型的使用目的。模型解决的业务问题是什么？使用模型的业务场景是什么？
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■ 模型的历史。什么时候创建的？谁创建的？模型经历了几个版本？
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■ 模型的状态。它是处于开发阶段么？正在生产环境下使用，还是已经退出了？
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■ 模型的类型。模型使用了什么算法？开发方案是什么？
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■ 模型的评分功能。那些能给出评分结果的程序名称是什么？包括SQL脚本、存储过程、UDF、嵌入式过程。请注意，假设这里的评分功能可以获得所需的任何数据集。
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■ 模型的输入变量信息。输入的分析数据集里，哪些变量被模型使用了？模型使用了一个还是多个分析数据集？
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3．模型验证与报表制作
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通常还需要建立一套模型验证与报表来帮助管理模型和分析流程。这些报表覆盖了很多主题和目标。监控的具体信息包括以下几项。