Diagnóstico de datos de una sola pieza
Efectivamente si los datos disponibles soportan una escena AIinventario de fuentes, inspección de muestras, riesgo de autoridad, lagunas y recomendaciones de gobernanza
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PROJECT DECISION GUIDE¿Cómo estima los costos de gobernanza, alcance de implementación y ciclo de datos para intelprise AI
La gobernanza de los datos AI no puede basarse únicamente en el número de documentos o tablas de bases de datos. Lo mismo ocurre con 10.000 copias de información, la uniformidad de formatos, la disponibilidad de versiones y privilegios, la pertinencia de los artículos de productos del cliente, la frecuencia de las actualizaciones y las consecuencias de los errores, todo cambia significativamente el alcance del trabajo.
Responde a la pregunta.
Gastos de gobernanza de datos AI
Se propone descomponer los costos en cuatro componentes: diagnóstico de misión y activos, ingeniería de conocimientos de primera información, validación de aplicaciones AI y funcionamiento continuo. La primera fase sólo gobernará un dominio de datos en el que depende la misión, con preguntas fijas o conjuntos de tareas para validar referencias, autoridad, calidad y actualizaciones; y luego determinará la ampliación de los datos primarios, fuentes de conocimiento y capacidad de plataforma.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Primero, los insumos claros al límite por fase de proyecto
Se utilizan las siguientes capas para establecer una base de referencia para el presupuesto y la aceptación, y el alcance real todavía tendrá que evaluarse en relación con el statu quo, la interfaz y los requisitos de tiempo.
Primero AI-ready data build
Crear un bucle cerrado de conocimiento de datos ejecutableCalidad, indexación y colección de evaluaciones de objetos, procesamiento de documentos, privilegios
Operaciones de datos a nivel institucional
Soporte para múltiples aplicaciones AI para reutilización continuaDatos principales, catálogos de datos, sincronización incremental, lazos cerrados de calidad, regresión de lanzamiento y paneles operativos
DECISION FACTORS
Los elementos clave que se deben revisar para la adopción de decisiones
En primer lugar, se determinan los límites de la moderación y la responsabilidad, y se comparan las rutas técnicas y las modalidades de cooperación.
Mandato y riesgo
El apoyo al cliente, las consultas internas y la toma de decisiones profesionales de alto riesgo requieren diferentes datos y profundidades de aceptación.
Fuentes de datos
Bases de datos, API s, documentos escaneados, imágenes, correo e información externa se manejan de manera diferente.
Objetos de negocios
El único identificador y la cartografía de sistemas cruzados de clientes, productos, contratos, proyectos y organizaciones afectará el alcance.
Autoridad y cumplimiento
Cuanto más detallada sea la organización, el papel, el campo, los documentos y los privilegios de uso, más alto es el costo de diseñar la prueba.
Calidad y etiqueta
Los errores históricos y el etiquetado profesional que se pierden, se contradicen y requieren la gestión conjunta del personal operacional.
Actualización y operación
Sincronización en tiempo real, actualizaciones diarias y liberación manual de baja frecuencia de entradas a diferentes proyectos y transporte.
Preparación de recomendaciones antes de la comunicación o evaluación
Primeras tareas AI y usuarios objetivoInventario de fuentes de datos y conocimientosPrincipales audiencias empresariales y sistemas de rendición de cuentas primariosFormato, escala, versión y frecuencia de las actualizacionesNiveles sensibles de jerarquía, competencia y requisitos de reservasProblemas reales, muestras fallidas y etiquetadores profesionales
Sendero sugerido para la aplicación
El precio debe identificar el juicio profesional, la autorización de datos y el etiquetado que el cliente necesita proporcionar, y separar los costos de construcción y los costos de actualización continuos posteriores.
DECISION WORKSHEET
Convertir los costos de gobernanza de datos AI en adopción de decisiones ejecutables
Las siguientes hojas de trabajo ayudan a las empresas a organizar consejos vagos en insumos basados en proveedores, de aprobación interna y de receptividad de proyectos.
Mandato y riesgo
El apoyo al cliente, las consultas internas y la toma de decisiones profesionales de alto riesgo requieren diferentes datos y profundidades de aceptación.
Si el factor sigue siendo incierto, se debe organizar una validación de diagnóstico o en pequeña escala y no es apropiado incluir directamente el rango de precios fijos no variable.
Fuentes de datos
Bases de datos, API s, documentos escaneados, imágenes, correo e información externa se manejan de manera diferente.
Si el factor sigue siendo incierto, se debe organizar una validación de diagnóstico o en pequeña escala y no es apropiado incluir directamente el rango de precios fijos no variable.
Objetos de negocios
El único identificador y la cartografía de sistemas cruzados de clientes, productos, contratos, proyectos y organizaciones afectará el alcance.
Si el factor sigue siendo incierto, se debe organizar una validación de diagnóstico o en pequeña escala y no es apropiado incluir directamente el rango de precios fijos no variable.
¿Qué debería contener un resumen comparable de las evaluaciones?
Al menos las primeras tareas de AI y los usuarios destinatarios, la lista de datos y fuentes de conocimiento, los principales objetos de negocio y los sistemas de rendición de cuentas, formatos de información, tamaño, versión y frecuencia de actualizaciones, junto con el volumen de negocio actual, tiempo de procesamiento promedio, anomalías importantes, sistemas ya existentes, privilegios de datos, dependencia de terceros y ventanas en línea. La misma versión de la información se proporciona a diferentes proveedores y descripciones separadas de supuestos, exclusiones, total de la cooperación de la aceptación de los clientes, evitar la aceptación de los precios, la aceptación de la total de la frontera.
Por ejemplo, la empresa espera que el proyecto ahorre 160 horas de trabajo al mes, pero esta cifra debe desglosarse en el número de tareas, ahorros de tiempo único, tasas de adopción y tasas de revisión manual. Si sólo el 40% de los usuarios utilizan el primer período, o si el nuevo proceso aumenta el proceso de examen, los beneficios reales serán significativamente inferiores a la estimación aparente.
Cuatro tipos de pruebas recomendadas para el interrogatorio durante la comunicación de proveedores
The first is scope evidence: consistency of demand versions, business processes, prototypes, interfaces and exclusions; the second is engineering evidence: whether similar technologies have accessible structures, code management, testing, deployment and trouble management methods; the third is personnel evidence: whether actual participants, input stages, responsibilities and replacement mechanisms are clear; and the fourth is delivery evidence: how source codes, data, account numbers, documents, training, quality assurance and transport are handed over. It is normal for suppliers to be unable to provide customer confidentiality at the bidding stage, but should be able to explain their own methods and the evidence that can be developed under this project.
Se recomienda que se fije por separado la claridad de alcance, la dependencia crítica, la capacidad de equipo, la aplicabilidad de la aceptación y la toma a largo plazo y que se registre la base de cada puntuación. Si un programa es más barato, se excluye la interfaz, la migración, las pruebas o la responsabilidad en línea, entonces debe convertirse al mismo calibre de entrega antes de la comparación.
El principio de la sentencia
Esta página proporciona un marco de toma de decisiones que no constituye una oferta fija o compromiso de rendimiento.
FAQ
FAQs
Las cuestiones más comunes antes de la cooperación se señalan claramente con antelación.
¿Hay una tarifa por el número de documentos disponibles para la empresa?+
El número de documentos es sólo un factor. Formato, duplicado, versión, privilegios, vínculos comerciales, calidad de exploración y actualización es más probable que determinen el volumen de trabajo que se debe manejar.
¿Puede simplemente ordenar la base de conocimiento y no ejecutar los datos maestros?+
Una simple pregunta y respuesta puede comenzar con la gobernanza del conocimiento; si la cuestión requiere un cliente, producto, proyecto o estado comercial relacionado, debe abordar tanto los datos primarios clave como las responsabilidades del sistema.
¿Se necesitará mantenimiento después de que se complete la gestión de datos?+
Necesidad. Los objetos, sistemas, productos y sistemas de negocios cambian y los resultados de gobernanza deben mantenerse mediante la actualización incremental, los controles de calidad y el regreso de la misión.
DECISION FAQ
Echa un vistazo a las 265 preguntas.Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso
Gestión de datos AI y aplicación inteligente de marketing
¿Qué se debe hacer en el primer paso de la gobernanza de los datos?
El primer paso no es agregar todos los datos de la empresa, ni comprar plataformas de datos primero, sino seleccionar una tarea AI para la preparación de la operación. Es identificar quién utiliza, qué entra, cómo se verifican los resultados, cómo son las consecuencias de error y los fondos manuales, y luego enumerar los objetos de negocio necesarios, documentos, campos, sistemas, autoridad y responsabilidades. El primer problema es gestionar sólo los datos y el conocimiento fijo que establece esta tarea
Ver respuesta completaGestión de datos AI y aplicación inteligente de marketing¿Qué es los datos que AI tiene lista, y cómo deben aceptar y aceptar las empresas?
Los datos de preparación AIS no se pueden "en la base de datos", sino que son lo suficientemente completos, oportunos, autorizados, interpretables y actualizados continuamente para la misión objetivo. Recibir e inspeccionar requiere cheques simultáneos sobre el objeto operativo, la calidad de campo y documento, la versión de origen, privilegios de papel, sin respuestas y procesamiento de conflictos, y los efectos de la misión real.
Ver respuesta completaGestión de datos AI y aplicación inteligente de marketing¿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.
Ver respuesta completa%1 %1¿Qué diferencia hay entre una entrada o una búsqueda de un documento normal?
La búsqueda normal ayuda principalmente a los usuarios a encontrar la ubicación de archivos o palabras clave, y el usuario también es necesario generar respuestas citadas basadas en contenido autorizado. Requiere gestionar fuentes, versiones, privilegios, divisiones, recuperaciones, negaciones y actualizaciones de contenido. La carga de un archivo sólo puede formar una demostración y no puede convertirse automáticamente en una base de datos de producción creíble.
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