Home / FAQs / AI Bisnis Site Seleksi dan Desiasi Produksi-Membuat
QUESTION & ANSWER

Bisnis tidak memiliki peta pengetahuan.

Ini dapat dimulai dengan domain data yang terbatas, tapi tidak melewatkan tata pemerintahan data. Hal ini diperlukan untuk mendefinisikan entitas, hubungan, sumber, versi waktu dan aturan diskriminasi, dan kemudian membangun peta evaluasi secara otomatis mengekstrak dan sampel buatan. Tanpa stabilisasi masalah dan tanggung jawab data, tidak layak untuk membangun besar, skala penuh peta pertama.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Pilih satu jenis objek bisnis dan 20 sampai 50 masalah nyata dan membuat model hubungan fisik minimum. Ekstraksi otomatis hanya digunakan untuk efisiensi, dan entitas kunci, hubungan dan konflik harus mempertahankan sumber mereka dan mampu koreksi manual. Peta juga perlu disinkronkan dengan peningkatan sistem sumber, bukan menjadi salinan statis dari impor satu waktu.

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.

Keberadaan objek bisnis yang stabil dan kodeAkses terpercaya untuk informasiFrekuensi pemutakhiran sumber pengetahuan dan orang-orang yang bertanggung jawabPartipasiahinsioperasional dalamkonfirmasisampel
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Tentukan masalah dan domain data.

02

Dependence Kunci Validasi

Mendefinisikan hubungan entitas dan sumbernya.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Membangun peta minimum dan menghilangkan diskriminasi.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Pertanyaan - set penilaian digunakan untuk mengukur nanti.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Pemetaan lokal dibangun di sekitar produk, komponen, kegagalan, dan catatan pemeliharaan, daripada mencakup semua pengetahuan bisnis pada awalnya. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu divalidasi dalam hubungannya dengan perusahaan sendiri volume bisnis, sampel, sistem dan batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Jangan sinkronisasi setelah satu impor

Hubungan oto- ekstrak tidak diulas

Diulang atau tidak diproses oleh entitas yang sama

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Hubungan Entitas, konflik, pemutakhiran, kompetensi dan kualitas masalah dapat dilacak, dan personil bisnis dapat mengubah dan mengimplementasikan penilaian regresi.

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