Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Die traditionelle BI befasst sich mit dem Problem, von dem bekannt ist, dass es in einer festen Weise stabil sein wird, und die AI-Geschäftsanalyse eignet sich besser für die Szene, in der „Benutzer Ad-hoc-Fragen in natürlichen Sprachen stellen, Kalibrierungen systematisch interpretieren und Bohrer abführen. AI kann „den Hauptgrund für den Rückgang der Gewinne in Ostchina in diesem Monat in Zeit, Region, Gewinnindikatoren und niedrigere Bohrabmessungen aufschlüsseln, aber die Definition von Gewinn, Organisationsumfang und Datenprivilegien muss von der kontrollierten semantischen Ebene kommen.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Sammeln der jüngsten realen Geschäftsprobleme und der Zeit für die Verarbeitung.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Unterscheidung zwischen festen Aussagen, Ad-hoc-Abfragen und analytischen Interpretationsaufgaben.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Erstellen Sie kleine intelligente Fragen aus PoCs mit vorhandenen Indikatoren und Kompetenzen.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Korrekter, Wartezeit, Adoptionsrate und Wartungskosten.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Das Projekt behält das ursprüngliche BI-Board als maßgebliche Quelle bei, fügt natürliche Sprachabfragen hinzu und bohrt Zugang zu Governance-Indikatoren, um eine Neugestaltung der gesamten Aussage zu vermeiden. Die Beispiele repräsentieren nicht die Leistung eines bestimmten Kunden, und die tatsächlichen Schlussfolgerungen müssen in Verbindung mit dem eigenen Geschäftsvolumen, der Stichprobe, dem System und den Haftungsgrenzen des Unternehmens validiert werden.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Ersetzen Sie alle stabilen BI-Berichte für AI
Ohne eine Kalibrierung kann das Modell die Geschäftswörter verstehen.
Nur um zu sehen, ob die Antworten fließen, nicht gegen die maßgeblichen Zahlen.
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Unternehmen sollten feste Fragensätze verwenden, um AI-Antworten und maßgebliche Aussagen zu vergleichen, Kaliber, Autorität, Quelle, Mehrdeutigkeit und Bohrergebnisse zu überprüfen und zu ermitteln, welche Fragen weiterhin von traditionellem BI oder Datenpersonal bearbeitet werden.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.