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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。
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■ 评分过程的特定执行过程与开发原则的比较报表。
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■ 特定的统计分析或验证报告，例如，每一次模型运行完后，都要研究提升率和收益图。
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■ 模型的比较以及变量分布的总结。
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报表可以在评分完成后自动生成，也可以在有需要时生成。这些报表通常是对模型评分效率进行持续监控的关键步骤。随着时间推移与业务环境的变化，所有模型的评分效率都会下降。这些报表可以帮助人们选择什么时候重新开发模型。
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不要失去控制！
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如果不对模型和分析流程进行监控管理，企业就有可能错误地使用模型，甚至完全忘记了某个模型的存在。模型与评分管理系统可以保证这种情况不会发生。有了这个系统，当某一个分析流程更新后，就能很容易地发现那些会受到影响的其他分析流程。
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4．模型评分输出
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最后一个组件是模型与分析流程的输出，即评分结果。这些输出结果可以描述任何一类实体，如客户、区域或者产品。监控的信息包括以下几项。
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■ 评分是多少？保存在哪里？评分的实体，如客户或产品，其范围是什么？
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■ 获得这个评分的时间戳。
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■ 如果有必要，除了当前评分，还可以保存历史评分。某些企业会保留一段时间内的历史评分，有一些则不会。你需要决定你的企业使用哪一种方式更合理。
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5.5 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 部署了分析流程和模型并不意味着就能获得价值。更新分析流程来充分利用分析的可扩展性，这对于驾驭大数据是非常关键的。
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■ 分析专家比其他类型的用户更需要系统资源与权限。分析沙箱这种机制使得分析专家自由地探索数据，还能让IT人员保证系统资源的平衡。
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■ 沙箱最适合数据探索、分析开发以及原型创建这些活动，它不适合那些重复性或生产性的任务。
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■ 有多种类型的沙箱环境，包括内部沙箱、外部沙箱以及混合式沙箱。每一种沙箱都可以与MapReduce环境组合在一起处理大数据。
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■ 分析数据集是可以直接用于分析的数据集合，例如，客户、区域、产品、供应商等。
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