Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Die Daten müssen in Bezug auf Objektidentifikation, Feldkaliber, Zeit und Hauptverantwortung strukturiert sein; Dokumente müssen Quelle, Version, Gültigkeit, Anwendungsbereich und Erlaubnis enthalten; fotografische Stimmen müssen unter Bedingungen, Kategorien und Genehmigungen gesammelt werden; Bewertungsproben müssen auch normale, abnormale, unbestrittene, ultravirale und hochriskante Situationen abdecken. Die Datenqualität kann nicht von der durchschnittlichen Berechnung des operationellen Risikos getrennt werden, wie z. B. eine kleine Anzahl kritischer Preisfehler, die schwerwiegender sein können als das Fehlen einer großen Anzahl gemeinsamer Felder. Sobald die Governance abgeschlossen ist, sollte ein unabhängiger Aufgabensatz eingefroren werden, der AI mit Änderungen von Referenzen, Antworten, Tools und operativen Ergebnissen vergleicht.
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.
Definieren Sie Zielaufgaben und schwerwiegende Fehler.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Erstellt ein Datendokument Qualität und Berechtigung Checksheet.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Qualitäts- und Ultra-Vire-Tests werden mit einem eigenständigen Aufgabensatz durchgeführt.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
Eine Aktualisierung, Rücknahme und Neubewertung von Daten.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Die Liste der Dokumente ist sehr groß, aber nicht für Fragen und Antworten geeignet. Die ergänzende Version des Unternehmens gilt als das erste AI-fähige Wissen nach der Anwendung, dem Downline-Inhalt und der Erstellung eines antwortlosen Tests. Die Beispiele geben nicht die Leistung eines bestimmten Kunden wieder und die tatsächlichen Schlussfolgerungen müssen in Verbindung mit dem eigenen Geschäftsvolumen, dem eigenen Muster, dem System und den Haftungsgrenzen des Unternehmens überprüft werden.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Je größer die Daten sind, desto besser ist es für AI.
Wir müssen eine Trainingsprobe verwenden, um die Inspektion und Inspektion abzuschließen.
Update fehlgeschlagen ohne Vorwarnung, Index langfristig in alter Version
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Das Empfangs- und Inspektionsmaterial sollte das Kaliber des Objekts, die Quellversion, die Erlaubnis, die Qualitätsregeln, die Fehlerprotokolle, unabhängige Aufgaben und Einzelergebnisse enthalten und nachweisen, dass das Unternehmenspersonal die Bewertung aktualisieren, zurückziehen und erneut durchführen kann.
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.