Home / FAQs / AI data goverance dan aplikasi cerdas pemasaran
QUESTION & ANSWER

Apa data AI-siap, dan bagaimana perusahaan harus menerima dan menerima?

Data kesiapan AIS tidak "diaktifkan dalam database" tapi cukup lengkap, tepat waktu, diinterpretasikan, dan terus diperbarui untuk misi target. Menerima dan inspeksi membutuhkan pemeriksaan simultan pada objek operasional, bidang dan kualitas dokumen, sumber versi, hak akses, tidak ada jawaban dan proses konflik, dan efek dari misi nyata. Hal ini juga membutuhkan pengakuan bahwa pelatihan, validasi, dan data pengujian independen dari satu sama lain, dan bahwa mereka tidak melakukan dengan baik pada contoh yang tersedia.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Data perlu terstruktur dalam hal identifikasi objek, kaliber bidang, waktu dan tanggung jawab utama; dokumen membutuhkan sumber, versi, validitas, lingkup aplikasi dan izin; suara fotografi perlu dikumpulkan dalam kondisi, kategori dan dokumen; sampel penilaian juga perlu menutupi normal, abnormal, vires, ultra dan situasi beresiko tinggi. Kualitas data tidak dapat dilepas dari perhitungan rata-rata resiko operasional, seperti jumlah kesalahan yang kritis yang mungkin lebih parah daripada jumlah kerja paksa, hasil yang diselenggarakan dalam jumlah yang sama dengan dua kali kerja yang sama.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah data mencakup normal dan tidak biasa keadaan misi targetRetroaktivitas sumber, versi, waktu dan objek bisnisApakah pengguna hanya dapat mengambil dan menggunakan jangkauan yang diijinkanUpdate data, alarm gagal dan performa pengembalian misi
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Tentukan target tugas dan kesalahan serius.

02

Dependence Kunci Validasi

Membuat data kualitas dokumen dan izin lembar cek.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Kualitas dan pengujian ultra vires dilakukan menggunakan set tugas berdiri-sendiri.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Pemutakhiran data, retreat dan evaluasi ulang.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Daftar dokumen sangat besar, tapi tidak cocok untuk pertanyaan dan jawaban. Versi tambahan perusahaan dianggap sebagai AI-pengetahuan pertama yang siap setelah aplikasi, isi downline, dan tes jawaban telah ditetapkan. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi dalam hubungannya dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem dan batas-batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Semakin besar datanya, semakin baik untuk AI.

Kita harus menggunakan sampel pelatihan untuk menyelesaikan inspeksi dan inspeksi.

Pemutakhiran gagal tanpa peringatan, indeks panjang-term dalam versi lama

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Bahan penerimaan dan inspeksi harus termasuk kaliber objek, versi sumber, izin, aturan kualitas, catatan kegagalan, set tugas independen dan hasil kasus-oleh, dan menunjukkan bahwa personil perusahaan dapat memperbarui, mundur dan kembali - menjalankan evaluasi.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi