Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
La BI traditionnelle aborde la question de ce qui est connu pour être stable d'une manière fixe, et AI analyse les affaires est plus approprié pour la scène de l'utilisateur soulevant des questions ad hoc dans les langues naturelles, interprétant systématiquement les calibrations et les exercices de descente.. AI peut décomposer...
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Recueillir les problèmes commerciaux réels récents et le temps disponible pour le traitement.
Validation Dépendance des clés
Distinguer entre des déclarations fixes, des questions ponctuelles et des tâches d'interprétation analytique.
Élaboration de résultats évaluables
Créer des questions intelligentes à petite échelle à partir de PoCs avec des indicateurs et des compétences existants.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Plus correct, temps d'attente, taux d'adoption et frais de maintenance.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Le projet conserve le tableau BI original comme source faisant autorité, ajoutant des requêtes en langage naturel et perçant l'accès pour les indicateurs de gouvernance, évitant de reconstruire l'ensemble de l'énoncé. Les exemples ne représentent pas la performance d'un client particulier, et les conclusions réelles doivent être validées en conjonction avec le volume d'affaires propre de l'entreprise, échantillon, système, et limites de responsabilité.
La fosse la plus facile à monter.
Remplacer tous les rapports BI stables pour AI
Sans calibrage, le modèle peut comprendre les mots d'affaires.
Juste pour voir si les réponses se produisent, pas contre les chiffres faisant autorité.
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Les entreprises devraient utiliser des séries de questions fixes pour comparer les réponses et les énoncés faisant autorité de AI, vérifier le calibre, l'autorité, la source, l'ambiguïté et les résultats de forage, et déterminer les questions qui continuent d'être traitées par le personnel traditionnel de BI ou de données.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.