Quelle différence fait-elle entre la gouvernance des données en premier lieu et la gouvernance traditionnelle des données?
Il n'est pas approprié d'entrer directement dans le projet sans la véritable tâche et responsabilité.
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KNOWLEDGE TOPICENTERPRESS AI Gouvernance des données et données de préparation AI
Pour les équipes qui se préparent à construire RAG, Agent et application AI, décrivez comment évaluer les données de préparation AI, les versions des connaissances en gouvernance, les données de base, l'autorité, la qualité, l'indexation, l'évaluation et la mise à jour continue.
Quelle différence fait-elle entre la gouvernance des données en premier lieu et la gouvernance traditionnelle des données?Quelles conditions sont requises pour les données prêtes à AI?Comment les connaissances et la documentation des entreprises régissent-elles et sont-elles utilisées pour RAG?Comment le projet de gouvernance des données AI offre-t-il et reçoit-il et traite-t-il?
Résultats directs
Comment utiliser le thème de la gouvernance des données AI enterprise et des données conformes à AI
La gouvernance des données dans l'enterprise AI devrait inverser les données de la tâche réelle, plutôt que de compiler d'abord toutes les informations. Clarifier ce que AI doit faire, ce que les gens d'affaires et ce que les connaissances qu'il utilise, qui a accès, comment les résultats sont vérifiés et acceptés, puis établir les données maîtresses, versions de documents, privilèges, qualité, index et l'évaluation boucles fermées.
TOPIC DECISION MAP
Construisez un jugement complet sur la préparation à AI, comment la gouvernance des données AI est faite, acceptation de la qualité des données AI, préparation des données RAG, processus de gouvernance des données de base de connaissances
Le sujet n'est pas un recueil d'articles, mais un cheminement décisionnel depuis l'identification des problèmes, la sélection des programmes et l'acceptation des projets.
Quelles conditions sont requises pour les données prêtes à AI?
Le PCI est harmonisé en termes de portée, de données, d'interfaces, de privilèges, de qualité et de transport, et chaque conclusion doit être faite pour décrire les hypothèses et les exclusions et éviter de comparer uniquement le nombre de fonctions ou un prix total sans limite.
Comment les connaissances et la documentation des entreprises régissent-elles et sont-elles utilisées pour RAG?
Choisir un échantillon représentatif pour valider les tâches normales, inhabituelles et frontalières, tout en enregistrant la qualité, le temps de traitement, l'intervention manuelle, les coûts de fonctionnement et les conséquences, en créant une base repetitible pour la prise de décisions.
Comment le projet de gouvernance des données AI offre-t-il et reçoit-il et traite-t-il?
L'acceptation et l'inspection en ligne devraient concilier la livraison, les données techniques et les indicateurs opérationnels, et clarifier les numéros de compte, les données, le code source, la configuration, la documentation, la formation et les responsabilités opérationnelles ultérieures, ce qui permettrait à l'entreprise de maintenir sa capacité d'utiliser et de prendre le relais.
Utilisation suggérée du sujet
La première lecture permet d'entrer dans les articles les plus proches du problème actuel, et de compiler les termes, les risques et les pistes de candidats; la préparation des articles est suivie d'un examen des pages de service, des solutions et des cas de compétences correspondants, ce qui amène le volume des affaires, l'échantillon, les systèmes existants, les niveaux budgétaires et le temps de planification.
Les exemples de données qui apparaissent sur la page thématique sont utilisés pour expliquer la méthode et ne représentent pas les résultats d'un client particulier. L'entreprise devrait établir sa propre base de référence avant le début du projet et s'entendre sur la portée statistique, les sources de données et le cycle d'observation.
IMPLEMENTATION METHOD
Du jugement du procédé à l'exploitation de la production
Méthodologie complète fondée sur la valeur opérationnelle, la conception nodale, la connectivité du système et les opérations d'acceptation.
Commencez par les missions AI plutôt que l'achat de plateforme
La portée de la gouvernance ne peut être estimée et acceptée que si une tâche de grande valeur est sélectionnée, en énumérant les intrants, les extrants, les connaissances, les objets opérationnels, les compétences et les conséquences des erreurs.
Enregistrement des tâches réelles et des niveaux de référence manuels
Identification des sources de données structurées et non structurées
Identification des données et jugement professionnel
Harmonisation des objets commerciaux, des versions des connaissances et des compétences
Les clients, les marchandises, les organisations, les projets et les contrats doivent être associés à l'identification et les documents doivent être fournis, la version, la validité, la portée de l'application et l'autorité.
Les principales données continuent d'être la responsabilité du système spécifié.
Contenu des connaissances conservé dans la langue et la version originales
Les autorisations sont efficaces avant la recherche et la réponse
Évaluer si les données sont disponibles avec une tâche réelle
La qualité n'est pas seulement un contrôle des valeurs et des répétitions vides, mais aussi un contrôle de la capacité de AI à trouver la bonne base, à gérer les conflits, à ne pas répondre et à respecter l'autorité.
Créer un ensemble de tâches anormales normales
Enregistrement des données et des versions des connaissances
Il met un échantillon raté dans le cercle de gouvernance.
Établir la responsabilité de la mise à jour et de la diffusion continues
Les opérations, les fichiers, les modèles et les systèmes changent tous et doivent être conçus pour synchroniser progressivement, pour avertir la qualité, pour attribuer la responsabilité du retour et des problèmes.
Définir le contenu et le détenteur des obligations de données
Mettre à jour et revenir à la tâche fixe
Qualité de l'observation, rapidité et coûts de fonctionnement
GUIDES
Articles et directives thématiques pour la conduite des travaux
Du jugement des entreprises, de la conception méthodologique à l'exécution des projets, une compréhension complète du problème est en cours de développement.
ENGINEERING NOTES
Profondeur originale et pratique d'ingénierie
Examen continu de la structure, de l'exécution et de l'expérience de mise en œuvre en rapport avec le sujet.
Lignes directrices concernant les coûts
AI coûts et cycles de gouvernance des données
Démantèlement des données par mission, domaine de données, source de connaissances, autorité, qualité et fonctionnement
Pour plus d'informations.Questions relatives au démarrageQuelle est la première étape de la gouvernance AID?
Couverture des données, responsabilité et méthode d'acceptation des premières affectations AI
Pour plus d'informations.Recherche d'applicationsRecherche de renseignements sur les graphiques et les entreprises
Comparaison des mots-clés, vecteurs, recherche de cartes et itinéraires de cartographie des connaissances
Pour plus d'informations.DECISION FAQ
Regardez les 265 questions.Questions communes relatives aux projets en cours
AI gouvernance de données et marketing application intelligente
Qu'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 complèteDéveloppement de AI, produits AI et modélisationComment les grands modèles devraient-ils choisir la base de connaissances fine-tune et RAG knowledge?
Le modèle est habituellement classé par ordre de priorité lorsqu'il est nécessaire d'obtenir des faits à jour, des informations commerciales et une référence. Il est nécessaire de modifier de façon stable les formats de sortie, les termes professionnels, les classifications ou les comportements propres à la mission, et d'évaluer l'ajustement du modèle lorsqu'il existe un échantillon de qualité suffisante.
Voir la réponse complèteEntreprise AI Organisation et mise en œuvre des transportsLes entreprises n'ont pas les données à trier. Peut-elles démarrer la transition AI?
Le diagnostic de scène et l'inventaire des données peuvent être initiés, mais il n'est pas approprié de s'engager directement à des effets AI complets lorsque les conditions de données ne sont pas connues. Les entreprises peuvent prioriser les connaissances relativement centralisées, des échantillons facilement disponibles, et les résultats peuvent être vérifiés manuellement, tout en exécutant de petits PoC, et la gouvernance affectera vraiment les données de scène.
Voir la réponse complèteFROM INSIGHT TO ACTION
Passer du savoir à l'action du projet
Le contenu thématique est utilisé pour comprendre les problèmes, les services professionnels et les solutions pour développer des voies exécutoires qui combinent l'état actuel de l'entreprise.
Services professionnels
ENTERPRESS AI Gouvernance des données
Fournit des services de gouvernance des données AI enterprise, de préparation AI, d'ingénierie des données de connaissances et de gouvernance des données non structurées, couvrant l'inventaire des données, les données de base, les connaissances documentaires, l'autorité, la qualité, le sang, l'évaluation des échantillons et la mise à jour continue, et établit une base de données crédible pour les applications RAG, AI Agent et AI enterprise.
Pour plus d'informations.Services professionnelsBase de connaissances commerciales avec RG
Le projet fournit des données de cas de connaissances commerciales, le développement de systèmes RAG et le développement privé, couvrant l'inventaire des connaissances, la gouvernance des documents, la séparation des pouvoirs, le soutien aux références, l'évaluation des questions et des réponses et la mise à jour continue.
Pour plus d'informations.Services professionnelsBI et la plateforme de gouvernance des données d'entreprise
Fournit BI analyse des activités, MDM de données de base et plate-forme de gouvernance des données d'entreprise, couvrant la configuration des données, l'étalonnage des indicateurs, la qualité des données, le poste de pilotage de fonctionnement, l'alerte précoce et l'analyse boucles fermées.
Pour plus d'informations.Services professionnelsAI Gouvernance et évaluation des applications
Fournit des services pour la gouvernance interentreprises AI, l'évaluation des applications AI, la gouvernance intelligente du corps, l'évaluation des modèles, RAG, l'hallucinogénisation, l'audit des compétences et les opérations de qualité continue pour permettre aux systèmes AI d'être mesurables, traçables, suspendus et améliorés.
Pour plus d'informations.SolutionsPlateforme de données d'entreprise
:: Harmoniser les données et les calibres des indicateurs critiques et mettre en place des plates-formes de données allant de la collecte de données, de la gouvernance à l ' analyse des activités, des avertissements inhabituels et du suivi opérationnel.
Pour plus d'informations.SolutionsTransition de l'entreprise AI
Fournir AI planification de transformation, mélange de scénarios et préparation des données pour les entreprises et les PME, mettre en œuvre de grands modèles de la base de connaissances d'affaires, AI service invité, AI Agent, fichiers intelligents, AI analyse des données, l'automatisation des flux de travail et la privatisation.
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