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QUESTION & ANSWER

¿Qué diferencia hace AI y la gobernanza tradicional de datos y MDM?

Los principales datos MDM abordan la única identificación y responsabilidad primaria de clientes básicos, productos básicos, organizaciones, etc.; la gobernanza de datos tradicionales también abarca indicadores, calidad, sangre, seguridad y servicios de datos; la gobernanza de datos AI se basa en esto para añadir archivos, información multimodular, versiones de conocimientos, capacitación para evaluar muestras, uso de modelos y resultados de la misión.

Responde a la pregunta.

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

Si el cliente tiene múltiples nombres en CRM, ERP y sistemas financieros, primero y más importante es el problema de datos; si los indicadores de ingresos y pedidos de los diversos departamentos difieren en el calibre, el indicador y la gobernanza de datos; si la calidad de la tarea se reduce después de que RAG se refiere al sistema de registro vencido, la sobreautorización de documentos o actualizaciones de modelos, entonces está dentro del alcance de los datos de la gestión de ZXTERM

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.

¿Hay un sistema único de identificación y responsabilidad primaria para los públicos de negocios básicosCapacidad de gobernanza para los indicadores, campos, calidad y servicios de datosYa sea que las misiones AI se basen en conocimientos no estructurados e información multifacéticaNecesidad de gestionar datos de evaluación de la capacitación y registros modelo de aplicaciones
ACTION STEPS

Orden de anticipación propuesta

01

Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.

Tomar un inventario de los sistemas existentes de MDM, silos, plataformas de datos y documentos.

02

Dependencia de la clave de la validación

Capacidad de gobernanza reutilizable y faltante por asignación AI.

03

Desarrollo de resultados evaluables

Se da prioridad a la terminación de privilegios, versiones, conocimientos y evaluación de anillos cerrados.

04

Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.

Armonizar la responsabilidad e indicadores operacionales para evitar crear nuevas islas de datos.

PRACTICAL EXAMPLE

¿Cómo lo entiendes en el negocio real?

Ejemplo utilizado para ilustrar el método de juicio

La empresa tiene un almacén de datos y BI, pero el cliente RG sigue respondiendo a la vieja política de productos. La razón no es la falta de una plataforma de datos, pero la validez del documento, la liberación de conocimientos y el retorno de la RG no están incluidos en la gobernanza.

COMMON RISKS

El pozo más fácil de seguir.

Reconstruir la gobernanza de datos AI como plataforma independiente

MDM código solamente, no hay posición de negocio en curso

Sólo se rige la base de datos, y no se gestionan archivos y evaluaciones de muestras

ACCEPTANCE

¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?

El plan de gobernanza debería determinar si cada capacidad se utiliza o se construye de nuevo desde las plataformas existentes y que mantiene el objetivo, los indicadores, los conocimientos, las competencias y las evaluaciones, respectivamente, evitando múltiples conjuntos de calibres y superposiciones de responsabilidades.

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.

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