Implantação de solução (Analysis Services – Mineração de Dados)
A última etapa do processo de mineração de dados, como realçado no diagrama a seguir, é implantar os modelos que tiveram o melhor desempenho em um ambiente de produção.
.gif "Sexta etapa de mineração de dados: implantando modelos de mineração")
Depois que os modelos de mineração tiverem sido movidos para um ambiente de produção, você poderá realizar várias tarefas de acordo com suas necessidades. Algumas tarefas comuns que você pode executar são mostradas a seguir:
Use modelos para criar previsões. Depois, essas previsões poderão ser usadas para tomar decisões nos negócios. O SQL Server fornece a linguagem DMX, que pode ser usada para criar consultas de previsão, e o Construtor de Consultas de Previsão para ajudá-lo a criar as consultas.
Incorpore funcionalidade de mineração de dados diretamente em um aplicativo. Você pode incluir AMO (Objetos de Gerenciamento de Análise) ou um assembly que contém um conjunto de objetos que seu aplicativo pode usar para criar, alterar, processar e excluir estruturas e modelos de mineração. Como alternativa, você pode enviar mensagens XMLA (XML for Analysis) diretamente para uma instância do Analysis Services.
Use o Integration Services para criar um pacote no qual um modelo de mineração é usado para separar dados recebidos, de forma inteligente, em diversas tabelas. Por exemplo, se um banco de dados for atualizado continuamente com clientes potenciais, será possível usar um modelo de mineração juntamente com o Integration Services para dividir os dados recebidos entre os clientes que têm probabilidade de adquirir um produto e os que têm probabilidade em não adquirir o produto.
Crie um relatório que permita que os usuários consultem diretamente um modelo de mineração existente.
A atualização do modelo é parte da estratégia de implantação. À medida que mais dados chegam à organização, você deve reprocessar os modelos e, com isso, melhorar sua eficácia.