Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Wenn der Client mehrere Namen in CRM, ERP und Finanzsystemen hat, ist dies in erster Linie das Hauptdatenproblem; wenn sich die Einkommens- und Auftragsindikatoren der verschiedenen Abteilungen in Kaliber, Indikator und Datenverwaltung unterscheiden; wenn die Qualität der Aufgabe reduziert wird, nachdem sich RAG auf das abgelaufene System, die Agentenüberautorisierung von Dokumenten oder Modellaktualisierungen bezieht, dann liegt dies im Rahmen der AI-Datenverwaltung. Eine AI-Produktionsanwendung stützt sich oft auf drei Ebenen der Fähigkeit und sollte daher keine separaten "AI-Daten" erstellen, die vollständig vom ursprünglichen Datensystem isoliert sind. Der richtige Ansatz besteht darin, die Primärdaten und Objektidentifikatoren zu identifizieren, die vorhandenen Integrations-, Katalogisierungs-, Qualitäts- und Zugriffsmöglichkeiten wiederzuverwenden und zu Dokumentenverarbeitung, Wissensindexierung, Aufgabenbewertung und Modellanwendungsprotokolle hinzuzufügen.
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.
Bestandsaufnahme bestehender MDM, Silos, Datenplattformen und Dokumentensysteme.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Wiederverwendbare und fehlende Governance-Kapazität durch AI-Zuweisung.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Vorrang hat die Vervollständigung von Privilegien, Versionen, Kenntnissen und der Bewertung geschlossener Ringe.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Harmonisierung von Verantwortung und operativen Indikatoren, um die Schaffung neuer Dateninseln zu vermeiden.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Das Unternehmen hat ein Data Warehouse und BI, aber der Kunde RG beantwortet immer noch die alte Produktpolitik. Der Grund ist nicht das Fehlen einer Datenplattform, sondern die Gültigkeit des Dokuments, die Freigabe von Wissen und die Rückgabe der RG sind nicht in der Governance enthalten.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
AI Data Governance als eigenständige Plattform neu aufbauen
Nur MDM-Code, keine Geschäftslage im laufenden
Nur die Datenbank wird verwaltet, und es werden keine Dateien und Stichprobenbewertungen verwaltet.
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
In dem Governance-Blueprint sollte angegeben werden, ob jede Kapazität wiederverwendet oder neu von bestehenden Plattformen aus aufgebaut wird und wer die Ziele, Indikatoren, Kenntnisse, Kompetenzen und Bewertungen aufrechterhält, wobei mehrere Kalibersätze und sich überschneidende Verantwortlichkeiten vermieden 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.