5.5　本章小结

以下是本章的重点内容。

■　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。

■　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。

■　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。

■　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。

■　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。

■　不要把传统基于ADS的分析项目简单地迁移到库内分析架构中，而是应该把ADS升级为更加规范的企业分析数据集（EADS）架构。

■　EADS是一个预定义好的汇总表和概要视图，它可以方便地访问成百上千个分析所需的通用指标。

■　EADS提升了系统性能，减少了数据冗余，增加了透明度，并确保各项分析所用数据一致。

■　EADS的使用对象和范围不应该局限于分析专家与分析应用，应该开放给其他的应用和用户使用。EADS里包含重要的信息，应该被广泛地使用。

■　嵌入式评分过程可以部署在沙箱环境或者EADS环境内，并提供了评分程序，这些程序可以很容易地被各种用户和应用访问。

■　嵌入式评分的实现方式包括SQL、UDF、嵌入式过程或者PMML。

■　如果企业开始广泛地使用模型，那么就应该建立模型和评分管理流程。

■　模型与评分管理系统有4个主要组件：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。