IMPLEMENTATION PLAYBOOKComment le système d'analyse des données AI passe de la demande à des résultats acceptables
Les éléments suivants sont utilisés pour expliquer la méthodologie de mise en oeuvre, le calibre des données et les limites de responsabilité, et ne sont pas utilisés comme substituts pour le jugement du projet par des listes fonctionnelles.
01 Données opérationnelles de référencePremièrement, nous enregistrons l'état réel avant la modification.
Le projet commence par une chaîne d'affaires qui a besoin de plus d'amélioration, interroge les utilisateurs réels et prend des échantillons récents. Traitement de l'enregistrement, temps moyen, temps d'attente, nombre de back-to-works, nombres inhabituels et points de contact manuels autour de --questions d'affaires, calibres d'indicateurs, dimensions et terminologies d'affaires.
Le niveau de référence devrait également indiquer la portée des statistiques et des exclusions. Par exemple, le temps de traitement commence par la disponibilité des informations ou par la première présentation par le client, l'exception ne comprend pas les interfaces tierces, et les modifications manuelles sont des corrections ou des retraitements mineurs.
02 Première bague ferméeValider les hypothèses clés avec une portée minimale disponible
La première phase ne vise pas à couvrir tous les secteurs, mais constitue plutôt une boucle fermée autour des couches -syntaxe, des plates-formes d'indicateurs, des métadonnées et des privilèges de données-- qui peuvent fonctionner en termes réels : entrée claire, règles de traitement, actions système, rôles responsables, mouvements anormaux et sorties finales.Les rôles clés comprennent au moins les propriétaires d'entreprises, les utilisateurs réels, les interfaces techniques et les agents de réception et d'inspection, évitant que la demande ne soit décrite par la direction et utilisée sur Internet par un autre groupe.
L'évaluation des besoins correspond à chaque compétence au lieu d'affaires, au rôle de l'utilisateur et à l'acceptation d'un échantillon. Les questions qui ne fournissent pas de données, d'interfaces ou de décideurs légitimes devraient être incluses comme condition préalable ou étape ultérieure et ne devraient pas être incluses discrètement dans une offre à fourchette fixe.
• Mise en œuvre du projetFaire du processus un résultat d'étape réversible et réversible
Le cheminement typique est le problème d'affaires et l'inventaire des données, la sémantique des indicateurs et la gouvernance des pouvoirs, les ensembles de questions de base et PoC, les passerelles de requêtes et les applications analytiques. Chaque étape devrait donner des résultats visibles, tels que les organigrammes, les prototypes, les contrats d'interface, les dossiers de test, les notes de déploiement ou les démonstrations en cours.
La démonstration de l'étape n'est pas adaptée au travail. Un échantillon représentatif devrait être utilisé pour couvrir les processus normaux, les champs manquants, les demandes répétées, l'autorité inadéquate, les dépassements de temps et les anomalies de données historiques provenant de services externes, et pour identifier les problèmes qui ne se posent que dans l'environnement de production à un stade précoce.
04 Opérations de réception et d'inspectionAcceptation et acceptation communes avec livraison, preuves et indicateurs
Le projet devrait au moins concilier la liste sémantique des problèmes et indicateurs d'affaires, les sources de données, les modèles, les autorisations et les évaluations de qualité, les applications d'extraction en langage naturel et les applications d'analyse AI, et confirmer l'attribution de la source ou de la configuration, la gestion des comptes, le déploiement de la construction, la sauvegarde des données, la réponse aux défaillances et les responsabilités de maintenance subséquentes.
Un point de référence de 800 éléments par mois, une moyenne de 18 minutes par unité et un taux de rendement de 12 % ne sont qu'un exemple, et non pas le rendement d'un client. Une ligne devrait être suivie de quatre à huit semaines consécutives d'observation continue au même calibre, puis il faudrait se demander s'il faut obtenir le droit de prendre un nombre plus court de jours pour obtenir un problème commercial commun, pour rendre plus transparent l'étalonnage des indicateurs et des sources de données et pour contrôler le risque de demandes de renseignements en langage naturel.
Mots clés et description du contenuCette page contient du contenu organisationnel autour de vrais problèmes de service tels que l'analyse de données AI, l'extraction de langage naturel, ChatBI, les systèmes intelligents BI. Les mots clés sont utilisés pour aider les utilisateurs et les systèmes de recherche à identifier les thèmes, sans impliquer un engagement à des effets fixes; la portée finale, le cycle, le budget et les indicateurs sont basés sur le diagnostic de projet, le contrat et le niveau de référence d'acceptation.
