Diagnostic des données à tâche unique
Juger si les données disponibles supportent une scène AIStock de sources, échantillon d'inspection, risque d'autorité, lacunes et recommandations en matière de gouvernance
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PROJECT DECISION GUIDEComment évaluez-vous les coûts de gouvernance, la portée de la mise en œuvre et le cycle des données pour l'entreprise AI
La gouvernance des données AI ne peut pas être basée uniquement sur le nombre de documents ou de tables de base de données. Il en va de même pour 10 000 copies d'information, l'uniformité des formats, la disponibilité des versions et des privilèges, la pertinence des éléments de produit client, la fréquence des mises à jour et les conséquences des erreurs, tout cela change considérablement la portée du travail.
Répondez à la question.
Coûts de gouvernance des données AI
Il est proposé de ventiler les coûts en quatre composantes : diagnostic de mission et d'actif, première ingénierie des connaissances en données, validation de l'application AI et fonctionnement continu. La première phase ne régira qu'un domaine de données dont dépend la mission, avec des questions ou des ensembles de tâches fixes pour valider les références, l'autorité, la qualité et les mises à jour; puis déterminera l'expansion des données primaires, des sources de connaissances et de la capacité de la plateforme.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Premièrement, les apports à la frontière par phase de projet sont clairs
Les niveaux suivants servent à établir une base de référence pour le budget et l'acceptation, et il faudra encore évaluer la portée réelle en fonction du statu quo, des interfaces et des délais requis.
Première compilation de données AI prête
Créer une boucle fermée de connaissances de donnéescalibre des objets, traitement des documents, privilèges, qualité, indexage et collecte d'évaluation
Opérations de données au niveau de l ' entreprise
Prise en charge de multiples applications AI pour une réutilisation continuePrincipaux éléments, catalogues de données, synchronisation progressive, boucles fermées de qualité, régression de libération et panneaux de fonctionnement
DECISION FACTORS
Éléments clés à vérifier pour la prise de décision
Premièrement, les limites de la retenue et de la responsabilité sont identifiées, puis les itinéraires techniques et les modalités de coopération sont comparés.
Mandat et risques
Le support client, les demandes internes et la prise de décision professionnelle à haut risque nécessitent des données et des profondeurs d'acceptation différentes.
Sources des données
Les bases de données, API, les documents numérisés, les images, le courrier et les informations externes sont traités différemment.
Objets commerciaux
Le seul identificateur et la cartographie inter-systèmes des clients, des produits, des contrats, des projets et des organisations auront une incidence sur la portée.
Autorité et respect des dispositions
Plus l'organisation, le rôle, le champ, les privilèges de document et d'utilisation sont détaillés, plus le coût de la conception du test est élevé.
Qualité et étiquetage
Les erreurs historiques manquantes, les conflits et l'étiquetage professionnel exigent la manipulation conjointe du personnel opérationnel.
Mise à jour et fonctionnement
Synchronisation en temps réel, mises à jour quotidiennes et diffusion manuelle à basse fréquence des entrées dans différents projets et transports.
Préparation des recommandations avant la communication ou l'évaluation
Premières tâches AI et utilisateurs ciblesInventaire des données et des sources de connaissancesPrincipaux publics et principaux systèmes de responsabilisationFormat, échelle, version et fréquence des mises à jourNiveaux sensibles de hiérarchie, de compétence et de réservesProblèmes réels, échantillons échoués et labels professionnels
Voies de mise en œuvre suggérées
Le prix doit indiquer le jugement professionnel, l'autorisation de données et l'étiquetage que le client doit fournir, et séparer les coûts de construction et les coûts de mise à jour continue subséquents.
DECISION WORKSHEET
Transformer les coûts de gouvernance des données AI en processus décisionnel exécutoire
Les feuilles de travail suivantes aident les entreprises à organiser des conseils vagues en matière d'apports fondés sur les fournisseurs, d'approbation interne et de réception de projets.
Mandat et risques
Le support client, les demandes internes et la prise de décision professionnelle à haut risque nécessitent des données et des profondeurs d'acceptation différentes.
Si le facteur demeure incertain, il faut organiser un diagnostic ou une validation à petite échelle et il n'est pas approprié d'inclure directement la fourchette de prix fixe non variable.
Sources des données
Les bases de données, API, les documents numérisés, les images, le courrier et les informations externes sont traités différemment.
Si le facteur demeure incertain, il faut organiser un diagnostic ou une validation à petite échelle et il n'est pas approprié d'inclure directement la fourchette de prix fixe non variable.
Objets commerciaux
Le seul identificateur et la cartographie inter-systèmes des clients, des produits, des contrats, des projets et des organisations auront une incidence sur la portée.
Si le facteur demeure incertain, il faut organiser un diagnostic ou une validation à petite échelle et il n'est pas approprié d'inclure directement la fourchette de prix fixe non variable.
Que devrait contenir un résumé comparable des évaluations?
Au moins les premières tâches et les utilisateurs cibles de AI, la liste des sources de données et de connaissances, les principaux objets commerciaux et les systèmes de responsabilité primaire, les formats d'information, la taille, la version et la fréquence des mises à jour, ainsi que le volume d'affaires actuel, le temps moyen de traitement, les anomalies majeures, les systèmes déjà en place, les privilèges en matière de données, la dépendance des tiers et les fenêtres en ligne.
Par exemple, l'entreprise prévoit que le projet permettra d'économiser 160 heures de travail par mois, mais ce chiffre devrait être ventilé en nombre de tâches, en économies de temps uniques, en taux d'adoption et en taux d'examen manuel. Si seulement 40 % des utilisateurs utilisent la première période ou si le nouveau processus augmente le processus d'examen, les avantages réels seront nettement inférieurs à l'estimation apparente.
Quatre types de preuves recommandées pour les interrogatoires pendant la communication avec le fournisseur
La première est la preuve de la portée : cohérence des versions de la demande, des processus opérationnels, des prototypes, des interfaces et des exclusions; la deuxième est la preuve technique : si des technologies similaires ont des structures accessibles, une gestion de code, des essais, des déploiements et des méthodes de gestion des problèmes; la troisième est la preuve du personnel : si les participants réels, les étapes d'entrée, les responsabilités et les mécanismes de remplacement sont clairs; et la quatrième est la preuve de la livraison : comment les codes source, les données, les numéros de compte, les documents, la formation, l'assurance de la qualité et le transport sont remis.
Il est recommandé que la clarté de la portée, la dépendance critique, la capacité de l'équipe, l'applicabilité de l'acceptation et la prise en charge à long terme soient notées séparément et que la base de chaque score soit enregistrée.
Le principe du jugement
Cette page fournit un cadre décisionnel qui ne constitue pas une offre fixe ou un engagement de rendement.
FAQ
FAQs
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
Y a-t-il des frais pour le nombre de documents disponibles pour l'entreprise?+
Le nombre de documents n'est qu'un facteur : format, duplicata, version, privilèges, liens commerciaux, qualité de la numérisation et mise à jour sont plus susceptibles de déterminer le volume de travail à traiter.
Pouvez-vous trier la base de connaissances et ne pas exécuter les données de base?+
Une question et une réponse simples peuvent commencer par la gouvernance des connaissances; si la question exige un client, un produit, un projet ou un état commercial connexe, elle doit porter à la fois sur les principales responsabilités en matière de données et de systèmes.
Sera-t-il nécessaire de procéder à une maintenance une fois la gouvernance des données terminée?+
Besoin. Les objets, systèmes, produits et systèmes d'affaires changent et les résultats de gouvernance doivent être maintenus par des mises à jour progressives, des vérifications de qualité et le retour des missions.
DECISION FAQ
Regardez les 265 questions.Questions communes relatives aux projets en cours
AI gouvernance de données et marketing application intelligente
Que devrait-on faire dans le cadre de la première étape de la gouvernance des données?
La première étape consiste à ne pas regrouper toutes les données d'entreprise, ni à acheter d'abord des plateformes de données, mais à sélectionner une tâche AI pour la préparation de l'opération. C'est à identifier qui utilise, ce qui entre, comment les résultats sont vérifiés, comment les conséquences d'erreurs et les bas-ups manuels sont, puis à lister les objets d'affaires, documents, champs, systèmes, autorité et responsabilités requis.
Voir la réponse complèteAI gouvernance de données et marketing application intelligenteQu'est-ce que les données AI prêtes, et comment les entreprises devraient-elles accepter et accepter?
Les données AIS ne sont pas disponibles dans la base de données, mais sont suffisamment complètes, opportunes, autorisées, interprétables et continuellement mises à jour pour la mission cible. La réception et l'inspection nécessitent des contrôles simultanés sur l'objet opérationnel, la qualité du champ et du document, la version source, les privilèges de rôle, aucune réponse et le traitement des conflits, et les effets de la mission réelle.
Voir la réponse complèteAI gouvernance de données et marketing application intelligenteQuelle différence AI et la gouvernance traditionnelle des données et MDM font-ils?
La gestion des données traditionnelles couvre également les indicateurs, la qualité, le sang, la sécurité et les services de données; la gestion des données AI s'appuie sur cette méthode pour ajouter des fichiers, des informations multimodulaires, des versions de connaissances, une formation pour évaluer les échantillons, l'utilisation des modèles et les résultats des missions. Les trois ne sont pas des substituts. Les entreprises devraient utiliser les capacités de gestion des données et des plates-formes de données existantes pour les missions AI pour combler uniquement les lacunes en matière de connaissances, d'autorité, d'évaluation et de continuité des opérations.
Voir la réponse complète%1 %1Quelle différence cela fait-il entre une entrée ou une recherche d'un document normal?
La recherche normale aide principalement les utilisateurs à trouver l'emplacement des fichiers ou des mots-clés, et l'utilisateur est également tenu de générer des réponses citées en fonction du contenu autorisé. Il faut gérer les sources, les versions, les privilèges, les scissions, les extractions, les dénis et les mises à jour de contenu.
Voir la réponse complèteRELATED
Présentation de l ' évaluation du projetGardez vos connaissances des services
Objet
Service de gouvernance de données d'entreprise AI
Voir les scénarios applicables, la couverture de la gouvernance, les produits livrables et les pratiques de production
Pour plus d'informations.ObjetBase de connaissances et RG de l'entreprise
Analyse des connaissances, recherche, citation, autorité et mécanismes de refus des réponses
Pour plus d'informations.ObjetBI et coûts de la plate-forme de gouvernance des données
Comparer l'étendue de la construction de plates-formes de données traditionnelles, de données de base et de gouvernance de données AI
Pour plus d'informations.