Home / FAQs / Enterprise AI Organisasi Transportasi dan Implementasi
QUESTION & ANSWER

Bisnis tidak memiliki data untuk diurutkan bisakah mereka memulai transisi AI?

Diagnosa dan data inventaris dapat dijalankan, tapi tidak tepat untuk melakukan seluruh efek AI secara langsung ketika kondisi data tidak diketahui.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

"Data buruk" bukanlah alasan untuk menghentikan semua kerja AI, atau alasan untuk melewatkan pemerintahan. Bisnis harus mempersempit masalah ke tugas-tugas tertentu, mengambil stok pengetahuan, data terstruktur dan sampel sejarah yang diperlukan.

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.

Tugas pertama membutuhkan pengetahuan, data transaksi atau status real-time.Apakah data berasal dari jelas, kaliber, otoritas dan tanggung jawabSampel normal dan tidak biasa dengan representasi yang cukupMenentukan apakah galat terdeteksi secara manual, dikoreksi, dan diberikan
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Mengidentifikasi tugas operasional dengan frekuensi tinggi dan hasil untuk didamaikan.

02

Dependence Kunci Validasi

(b) Inventaris data, kesenjangan, otoritas dan isu-isu kualitas diperlukan untuk tugas tersebut.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Sebuah dasar manual didirikan dan dikendalikan PoC selesai dengan sampel kecil.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Mengurangi data, memproses ulang proses atau menyesuaikan adegan berdasarkan klasifikasi kegagalan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Alih-alih menjadi asisten bisnis terbuka, perusahaan dapat pertama kali memilih untuk menghasilkan laporan penjualan mingguan, dan memperbaiki kalibrasi perintah dikonfirmasi dan kembali; dan secara bertahap memperbaiki data master klien sementara pada saat yang sama memverifikasi nilai. Contoh tidak mewakili kinerja dari klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi secara konjunksi dengan perusahaan sendiri volume bisnis, sampel, sistem dan batas-batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Dirasakan bahwa seluruh perusahaan data pemerintahan harus diselesaikan sebelum pilot bisa diimplementasikan.

Tangan tidak dikenal data historis atas langsung ke model

Hanya menyesuaikan petunjuk ketika masalah data muncul, tanpa mengoreksi sumber proses

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Masalah pertama dari inventaris data TKP, sumber dan tanggung jawab, baseline kualitas, tuduhan, sampel dan pilihan manajemen celah harus disampaikan; laporan PoC perlu membedakan antara pemodelan dan isu-isu data dan untuk menggambarkan masalah pemerintahan yang harus diselesaikan sebelum produksi berjalan online.

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