Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Si le client a plusieurs noms dans CRM, ERP et systèmes financiers, avant tout le principal problème de données; si les indicateurs de revenu et d'ordre des différents départements diffèrent en termes de calibre, d'indicateur et de gouvernance des données; si la qualité de la tâche est réduite après RAG se réfère au système expiré, à la surautorisation des agents de documents ou aux mises à jour de modèles, alors elle est dans le champ d'application de la gouvernance des données AI. Une application de production AI repose souvent sur trois niveaux de capacité en même temps, et ne devrait donc pas créer une donnée -AI distincte qui est complètement isolée du système de données original. La bonne approche consiste à identifier les identifiants primaires de données et d'objets, à réutiliser les capacités existantes d'intégration, de catalogage, de qualité et d'accès, et à ajouter au traitement des documents, à l'indexation des connaissances, à l'évaluation des tâches et aux journaux d'applications modèles.
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.
Faites le point sur les systèmes existants de MDM, de silos, de plates-formes de données et de documents.
Validation Dépendance des clés
Capacité de gouvernance réutilisable et manquante par affectation AI.
Élaboration de résultats évaluables
La priorité est donnée à l'achèvement des privilèges, des versions, des connaissances et de l'évaluation des anneaux fermés.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Harmoniser les responsabilités et les indicateurs opérationnels afin d'éviter de créer de nouvelles îles de données.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
L'entreprise possède un entrepôt de données et BI, mais le client RG répond toujours à l'ancienne politique de produit. La raison n'est pas l'absence d'une plate-forme de données, mais la validité du document, la diffusion des connaissances, et le retour du RG ne sont pas inclus dans la gouvernance.
La fosse la plus facile à monter.
Reconstruire la gouvernance des données AI en tant que plateforme autonome
Code MDM seulement, pas de position opérationnelle en cours
Seule la base de données est régie et aucun dossier et échantillon d'évaluation n'est géré
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Le plan de gouvernance devrait déterminer si chaque capacité est réutilisée ou nouvellement construite à partir des plates-formes existantes et qui maintient la cible, les indicateurs, les connaissances, les compétences et les évaluations, respectivement, en évitant de multiples ensembles de calibres et de responsabilités qui se chevauchent.
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.