Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
El tradicional BI aborda el tema de lo que se sabe que se espera que sea estable de una manera fija, y el análisis de negocios AI es más adecuado para la escena de “las preguntas ad hoc de aumento de usuarios en idiomas naturales, interpretando sistemáticamente calibraciones y desviando simulacros”. AI puede descomponer “la razón principal para la disminución de las ganancias en China Oriental este mes” en tiempo, región, los indicadores de alcance y las dimensiones de beneficios y los beneficios y los privilegios
¿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.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Recopilar problemas de negocios reales recientes y el tiempo disponible para el procesamiento.
Dependencia de la clave de la validación
Distinguiendo entre las declaraciones fijas, las consultas especiales y las tareas de interpretación analítica.
Desarrollo de resultados evaluables
Construir preguntas inteligentes a pequeña escala de PoCs con indicadores y competencias existentes.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
Más correcto, tiempo de espera, tasa de adopción y costos de mantenimiento.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
El proyecto conserva la tabla original BI como fuente autorizada, agregando consultas de idiomas naturales y acceso a perforaciones para indicadores de gobernanza, evitando la reconstrucción de toda la declaración. Los ejemplos no representan el desempeño de un cliente particular, y las conclusiones reales deben ser validadas junto con el propio volumen de negocio, muestra, sistema y límites de responsabilidad de la empresa.
El pozo más fácil de seguir.
Reemplazar todos los informes estables BI para AI
Sin una calibración, el modelo puede entender las palabras de negocio.
Sólo para ver si las respuestas fluyen, no contra las figuras autoritativas.
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
Las empresas deben utilizar conjuntos fijos de preguntas para comparar las respuestas AI y las declaraciones autorizadas, comprobar el calibre, la autoridad, la fuente, la ambigüedad y los resultados de perforación, e identificar qué preguntas siguen siendo manejadas por el personal tradicional BI o datos.
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.