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QUESTION & ANSWER

¿Cómo se pregunta el análisis de negocios y el lenguaje natural de AAI cómo asegurar que los números sean correctos?

El modelo grande no puede ser permitido especular directamente sobre los indicadores o generar SQLs a voluntad. Las empresas deben definir la calibración de los indicadores y derechos de datos, como ingresos, clientes, pedidos, ganancias, etc., y luego utilizar las capas semánticas controladas, plantillas de búsqueda, listas blancas y resultados para verificar los datos generados. Las respuestas deben mostrar marcos de tiempo, condiciones de filtro, simulacros de calibre y fuentes, y permitir a los usuarios.

Responde a la pregunta.

Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones

La credibilidad del análisis de negocios de AI se deriva en gran medida de los datos y la gestión de consultas en lugar de las habilidades de lenguaje modelo. Los principales datos y calibraciones de indicadores determinan a qué “ordenes” “ingresos” se refieren, respectivamente; mapas de semántica palabras de negocios a campos controlados, dimensiones y cálculos; capas de acceso limitan la organización y gama de datos que los usuarios pueden pedir; capas ejecutivas de calibre SQL;

DECISION FACTORS

¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?

La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.

Disponibilidad de versiones de un solo calibre, responsables y válidos de indicadores claveCómo se mapean los idiomas naturales a las semánticas controladas y las consultasCómo se aplican los privilegios de datos para diferentes funciones y organizaciones¿Puede mostrar el filtro, la fuente y el taladro inferior?
ACTION STEPS

Orden de anticipación propuesta

01

Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.

Seleccione 10 a 30 problemas de negocios reales para establecer una base de referencia.

02

Dependencia de la clave de la validación

Coteja indicadores, dimensiones, sinónimos, permisos y plantillas de consulta.

03

Desarrollo de resultados evaluables

Limite el alcance de la consulta y verifique que los resultados sean compatibles con el informe existente.

04

Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.

Agregue las preguntas de no respuestas, ambigüedad y error a la prueba de regresión.

PRACTICAL EXAMPLE

¿Cómo lo entiendes en el negocio real?

Ejemplo utilizado para ilustrar el método de juicio

Los usuarios preguntan “Nuevos clientes este mes” si el sistema confirmará primero la nueva entrada en las ranuras de primera o primera vez, luego buscar los privilegios organizativos del usuario, mostrar el tiempo y el calibre, y permitir detalles del cliente. Si la compañía tiene dos calibres, se le pedirá al asistente que elija en lugar de decidir.

COMMON RISKS

El pozo más fácil de seguir.

Entregar la estructura de la base de datos al modelo para consultas de generación libre

El único número de sectores diferentes aún regresó.

Compara el flujo de texto únicamente y no se reconcilia con las declaraciones autorizadas

ACCEPTANCE

¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?

Compruebe la semántica, SQLs o esquemas de búsqueda, privilegios, números, calibres y fuentes utilizando conjunto fijo de preguntas; la ambigüedad, excesos, preguntas super-altas e indicadores perdidos debe ser rechazado o aclarado correctamente.

Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.

¿Sus condiciones de proyecto son diferentes de los ejemplos anteriores?

Los objetivos operacionales, los sistemas existentes, el tiempo de muestreo y el tiempo previsto podrían cotejarse antes de que los consultores pudieran emitir juicios preliminares en relación con los límites reales.

Consultores asociados en proyectos