L'efficacité du projet enterprise AI est instable et dépasse souvent la question de la modélisation. Sans responsabilité principale, version, autorité et règles de qualité pour les clients, les marchandises, les contrats, les systèmes, la documentation et les tâches historiques, RAG, Agent et analyse de données ne peuvent fournir des résultats crédibles au fil du temps.
Les entreprises ne devraient pas d'abord construire une plateforme de données
Le niveau d'incertitude est réduit par étapes avant de décider de l'ampleur des apports et des modalités de coopération.
Récupérer les affectations des utilisateurs, faire l'inventaire des données structurées, des connaissances documentaires, du chef de système, des privilèges, des mises à jour et des conséquences d'erreurs.
Des auditoires commerciaux harmonisés, créant des mémoires, des métadonnées, des privilèges, de la qualité, de l'indexation et des ensembles d'évaluation fixes.
Accès aux systèmes opérationnels et aux applications AI, et établissement d'indicateurs pour la diffusion des retours, des boucles de problèmes, des personnes responsables et des opérations.
La gouvernance des données peut améliorer la crédibilité et la fonctionnalité des systèmes AI, mais rien ne garantit que le modèle est erroné avec tous les problèmes, et les résultats à haut risque nécessitent toujours une vérification manuelle et un contrôle opérationnel.
Il y a beaucoup de données, mais nous ne savons pas ce qui est légalement et en toute sécurité utilisé dans AI.
Document n'a qu'un nom de fichier et aucun objet commercial, version, validité ou application
Le même client, produit ou projet a des noms différents dans plusieurs systèmes et AI ne peut pas stabiliser les connexions
Aucune évaluation de régression après mise à jour des connaissances, problème non détecté jusqu'à ce que l'utilisateur plainte
La gouvernance des données est au niveau de la plateforme et du terrain, sans relier les tâches réelles de AI aux résultats d'affaires
Scène AI, sources de données, cible opérationnelle et inventaire responsable
Contrôler les données primaires, telles que les clients, les produits, les organisations, les projets et les identifiants uniques
Classification, mise en page, métadonnées, version, validité et portée de la conception de la demande
Données structurées, connaissances non structurées et traitement de l'information multimodulaire des lignes actuelles
Organisation, rôles, documents, domaines et contrôle au niveau des tâches
Règles de qualité des données, connaissances en conflit, duplicata, champs manquants et boucles fermées anormales
RAG coupe, index, réorganiser, devis, rejet et mise à jour incrémentale
Formation, validation, essais et gestion de la version d'évaluation aurifère et examen de la qualité
Les limites des services, les bases budgétaires et les modalités de mise en œuvre des différentes phases du projet ne sont pas identiques et peuvent être évaluées en parallèle avec les éléments suivants.
Les limites de la prestation finale sont définies en fonction de l'étendue des services, de la phase de construction et des modalités de coopération, et sont décrites ci-après comme des résultats communs.
Couverture du service et fermeture des activités nécessaires pour la première phase : scène AI, sources de données, inventaire conjoint des clients et des titulaires de droits d'entreprise, client, produit, organisation, projet, etc., et gouvernance d'identification unique
Niveau d'intégrité des codes, données, systèmes, équipements et documents existants et portée de la couverture à vérifier, à déplacer ou à réorganiser
Nombre d'interfaces tierces, responsabilités en matière de coordination, qualité des données, rémunération inhabituelle et coopération avec les fournisseurs extérieurs
Exigences non fonctionnelles telles que performance, disponibilité, sécurité, autorité, vérification, conformité et fenêtres d'accès
Profondeur de la prestation et responsabilité à long terme : autorisation, citation, refus d ' intervention, rapports d ' audit et d ' essai de sécurité, fonctionnement des données, mise à jour des connaissances et publication des manuels de régression, assurance de la qualité, plage de continuité des opérations de maintien de la paix
Les objectifs du projet, les personnes responsables et les critères d'acceptation ne sont pas établis
Comptes clés, données, interfaces ou autorisations d'affaires non disponibles
Seul le prix maximum ou le cycle très court est recherché, et les tests nécessaires et le contrôle de la qualité ne sont pas acceptés.
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.
Le projet commence par sélectionner un lien commercial qui nécessite le plus d'amélioration, en interrogeant l'utilisateur réel et en prenant des échantillons récents. Enregistrer le nombre de traitements, le temps moyen, le temps d'attente, le retour au travail, les numéros inhabituels et les points de contact manuels autour de la scène --AI, les sources de données, la cible opérationnelle et l'inventaire conjoint de la personne responsable.
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.
La première phase ne vise pas à couvrir tous les secteurs, mais forme plutôt une boucle fermée autour de -"client, marchandise, organisation, projet, etc. et gouvernance unique d'identification" qui peut fonctionner en termes réels: entrée claire, règles de manipulation, actions système, rôles responsables, mouvement inhabituel et sortie finale. Les rôles clés comprennent au moins les propriétaires d'entreprise, les utilisateurs réels, les interfaces techniques et les gestionnaires d'acceptation, évitant que la demande soit décrite par la direction et utilisée en ligne 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.
Le parcours typique consiste à identifier les premières tâches et les risques opérationnels de AI, à faire le point sur les connaissances en matière de données et le système de responsabilité principale, à construire un modèle d'étalonnage et de permission du client, à construire des lignes de traitement et de débit de qualité.
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.
Le projet devrait au moins concilier les données AID avec le rapport d'inventaire des biens de connaissances, l'auditoire opérationnel, la matrice de responsabilité des données et du système, la classification des connaissances, les métadonnées, la version et le modèle de permission, et confirmer le code source ou l'attribution de configuration, la gestion des comptes, le déploiement de la construction, la sauvegarde des données, la réponse aux défaillances et la responsabilité de maintenance subséquente.
Si l'on suppose qu'un processus de référence est de 800 éléments par mois, soit une moyenne de 18 minutes par unité et un taux de rendement de 12 p. 100, ce n'est qu'un exemple, et non le rendement d'un client. La ligne devrait être suivie de quatre à huit semaines consécutives d'observation continue au même calibre, avant de juger s'il faut obtenir la réponse AI en fonction d'une traçabilité plus facile, de connaissances plus claires et de responsabilités de mise à jour des données, et d'une convergence progressive entre le public et le calibre opérationnel du système.
Cette page contient du contenu organisationnel autour de problèmes de service réels tels que la gouvernance des données AI d'entreprise, la gouvernance des données AI, les données de préparation AI, les données prêtes AI. Les mots clés sont utilisés pour aider les utilisateurs et les systèmes de recherche à identifier les thèmes, à ne pas s'engager 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.
Chaque étape a des objectifs clairs, des rôles participatifs et des résultats évaluables, et les décisions importantes ne sont pas laissées à la fin du projet.
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
La gouvernance traditionnelle des données est une base de données, un rapport et un indicateur de référence; la gouvernance AID traite également la documentation, l'information multimodule, les versions des connaissances, les références, les compétences, les échantillons d'évaluation de la formation et les dossiers d'utilisation des modèles.
Non. Une tâche de grande valeur devrait être sélectionnée pour régir les données, les connaissances, les privilèges et les échantillons sur lesquels la tâche est réellement basée. La première boucle fermée est validée et ensuite le champ objet et données est élargi par la valeur de réutilisation.
Seuls les rapports de qualité des données, sans résultats de mission, ne se révèlent pas appropriés pour AI.
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 intelligenteLa 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 intelligenteLa 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 complèteIngénierie du contexte d'entreprise, migration de modèles et intelligence des processusPremièrement, le rôle de l'utilisateur, la sortie réelle d'entrée, la source de connaissances, l'objet commercial, l'interface système, l'autorité et les enregistrements de traitement historiques de la première affectation ne doivent pas commencer par une agrégation complète des données de l'entreprise entière. La clé n'est pas la quantité de données, mais s'il est possible d'expliquer qui maintient chaque information, quand elle est valide, qui peut y accéder et comment elle est corrigée quand elle est erronée.
Voir la réponse complèteComprendre comment les résultats de la gouvernance des données sont utilisés pour les recherches multientités, les relations multi-trip et la traçabilité des recherches entreprises
Pour plus d'informations.Programme de donnéesHarmonisation de la collecte de données, des indicateurs, de la qualité, des compétences et de la base d'analyses commerciales
Pour plus d'informations.Application des connaissancesGouvernance des connaissances, récupération, citation, pouvoir et refus de répondre sont des demandes disponibles
Pour plus d'informations.Base de donnéesGouvernance des principaux publics d'affaires, calibre des indicateurs et responsabilités en matière de qualité des données
Pour plus d'informations.Lignes directrices concernant les coûtsEstimation des entrées par mission, domaine de données, source de connaissances, qualité, privilèges et ligne de streaming
Pour plus d'informations.