IMPLEMENTATION PLAYBOOKBagaimana sistem analisis data AI bergerak dari permintaan ke hasil yang dapat diterima
Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian projek dengan daftar fungsional.
Tingkat dasar 01 OperasionalPertama, kita merekam negara nyata sebelum modifikasi.
Proyek ini dimulai dengan rantai bisnis yang paling perlu perbaikan, mewawancarai pengguna yang sebenarnya dan mengambil sampel baru. proses rekaman, rata-rata waktu-yang dikonsumsi, menunggu waktu, jumlah back- kerja, angka yang tidak biasa dan titik kontak manual sekitar "masalah bisnis, standar, dimensi dan akhir bisnis"; dan, jika data yang tersedia tidak lengkap, menggunakan tagihan manual untuk satu sampai dua minggu sebagai baseline. Tanpa sebuah baseline, proyek berakhir dengan evaluasi apakah antarmuka selesai dan sistem analisis telah selesai apakah itu dapat dilakukan oleh sistem XM untuk pemeriksaan yang tidak dapat dilakukan oleh sistem bisnis yang berkelanjutan.
Dasarnya juga harus menunjukkan lingkup statistik dan pengecualian. Sebagai contoh, waktu pemrosesan dimulai dengan ketersediaan informasi atau dengan penyerahan pertama oleh klien, pengecualian gagal untuk menyertakan antarmuka pihak ketiga, dan modifikasi manual adalah proofreading atau pemrosesan ulang kecil.
Cincin Pertama ditutup 02Asumsi kunci validasi dengan lingkup minimum yang tersedia
Tahap pertama tidak mencari untuk menutupi semua sektor, tapi bentuk loop tertutup sekitar "lapisan sintaks, platform indikator, metadata dan hak istimewa data" yang dapat beroperasi dalam istilah nyata: masukan, aturan untuk memproses, tindakan sistem, peran yang bertanggung jawab, gerakan yang abnormal dan keluaran terakhir. Peran kunci termasuk setidaknya pemilik bisnis, pengguna sebenarnya, antarmuka teknis dan penerimaan dan petugas inspeksi, menghindari permintaan digambarkan oleh manajemen dan digunakan di Internet oleh kelompok lain.
Penilaian yang dibutuhkan berhubungan dengan setiap kompetensi pada bisnis, peran pengguna dan penerimaan contoh. Hal yang tidak menyediakan data yang sah, antar-muka atau pembuat keputusan harus dimasukkan sebagai kondisi awal atau tahap berikutnya, dan tidak boleh disertakan diam-diam dalam penawaran jangkauan tetap.
implementasi Projek OnexNameMembuat proses hasil panggung dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan
Jalur ini adalah masalah bisnis dan inventaris data, seperti peta yang terlihat, kontrak antar-muka, catatan uji, atau demonstrasi yang sedang berjalan. Proses pembangunan harus menyimpan catatan perubahan, deficients, resiko, dan decisions.
Demonstrasi panggung tidak "tampak cocok untuk bekerja". Sebuah sampel perwakilan harus digunakan untuk menutupi proses normal, bidang yang hilang, permintaan berulang, otoritas yang tidak memadai, overran waktu dan kelainan data sejarah dari layanan eksternal, dan untuk mengidentifikasi masalah yang muncul hanya dalam lingkungan produksi pada tahap awal.
Operasi penerimaan dan inspeksi 04Penerimaan dan penerimaan umum dengan pengiriman, bukti dan indikator
Proyek ini setidaknya harus mendamaikan daftar masalah bisnis dan indikator, sumber data, model, peresmian. peresmian dan penilaian kualitas, penjemputan bahasa alam dan aplikasi analisis AI, dan mengkonfirmasi sumber atau konfigurasi atgrasicate, manajemen akun, penyebaran data, respon kegagalan dan tanggung jawab pemeliharaan selanjutnya. Selain itu untuk penerimaan fungsional, memeriksa hak istimewa, keamanan, pekerjaan, log, pemulihan, dan pelatihan kunci untuk memastikan tim klien mampu menggunakan dan memahami batas-batas.
Sebuah dasar proses dari 800 item per bulan, rata-rata 18 menit per unit, dan tingkat pengembalian 12 persen, hanya sebuah contoh, bukan kinerja klien. Sebuah baris harus diikuti oleh empat sampai delapan minggu berturut-turut pengamatan pada kalibrasi yang sama, maka penilaian harus dibuat apakah untuk mencapai hak untuk mengambil waktu yang lebih pendek untuk mendapatkan masalah bisnis umum, untuk membuat kalibrasi indikator dan sumber data lebih transparan, dan untuk mengontrol perebutan bahasa alami.
Kata kunci dan deskripsi dari isiHalaman ini berisi konten organisasi dalam sistem layanan nyata seperti analisis data AI, ekstraksi bahasa alami, ChatBI, Android pintar. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, tanpa menyiratkan komitmen untuk memperbaiki efek; lingkup akhir, siklus, anggaran, dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak dan penerimaan baseline.
