Home / Services / perusahaan AI data goverance, AI- compliant data dan ilmu data engineering

PROFESSIONAL SERVICE

Enterprise AI data goverance, AI-ready data and knowledge data engineering

Efektivitas dari proyek interaksi AI tidak stabil, dan seringkali melampaui masalah pemodelan. Tanpa tanggung jawab utama, versi, otoritas dan kualitas aturan untuk klien, komoditas, kontrak, sistem, dokumentasi, dan tugas sejarah, Agen dan analisis data tidak dapat memberikan hasil yang kredibel dari waktu ke waktu.

Lebih mudah untuk melacak jawaban AI.Meningkatkan kejelasan pengetahuan dan data memperbaharui tanggung jawabHarmonisasi progresif dari objek sistem dan kalibrasi operasionalModel dan aplikasi mengijinkan retrometri tugas yang sama

Submisi penilaian proyek awal Lihat Layanan

Kualitas dan penilaian contoh hak-hak pengetahuan bagi berkas data bisnis untuk enderurse AI data goverance

Keputusan proyek-membuat kesimpulan

Bagaimana seharusnya pemerintahan data dimulai

Usaha seharusnya tidak membangun platform data yang "besar tapi penuh". Sebuah rute yang lebih aman adalah memilih misi PoC untuk memasukkan loop AgentOps atau menghasilkan, daftar objek bisnis, berkas, bidang, hak istimewa, batas waktu dan evaluasi yang diperlukan, pertama membuat data yang diperbarui, dilacak dan dikembalikan tertutup, dan kemudian memperluas data master, memproses dan aturan kualitas untuk lebih banyak layar.

START WITH EVIDENCE

Dari penilaian awal sampai penerimaan dan penerimaan pengiriman

Tingkat ketidakpastian berkurang oleh tahap sebelum memutuskan skala masukan dan modalitas kerjasama.

Tahap 1

Diagnosa misi dan aset

Identifikasi data yang benar-benar mempengaruhi hasil AI

Tugas pengguna recover, ambil inventaris data terstruktur, pengetahuan dokumentasi, memimpin sistem, hak istimewa, pemutakhiran dan konsekuensi kesalahan.

Tahap 2

Rekayasa pengetahuan data

Membentuk link perawatan untuk PoC dan produksi

Penonton bisnis yang harmonisasi, menciptakan disertasi, metadata, hak istimewa, kualitas, indeks dan penilaian tetap.

Tahap 3

Operasi produksi

Simpan data, pengetahuan dan penilaian up to date

Akses ke sistem operasional dan aplikasi AI, dan pembentukan indikator untuk rilis dari hasil, loop masalah, orang yang bertanggung jawab dan operasi.

CLIENT INPUTS

Rekomendasi kesiapan sebelum-pendahuluan

Objective AI mandat, pengguna dan hasil operasiDaftar sistem data, platform dokumentasi dan sumber pengetahuanKlien, produk, organisasi, proyek, dll.Tingkat sensitivitas data dan hak peran dibutuhkanContoh normal, tidak biasa, misi tak terjawab dan sangat hebatFrekuensi pemutakhiran konten, pembawa tugas dan catatan historis

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bukti yang akan dilihat dalam penerimaan.

Objek kunci dan sistem master data jelas didokumentasikanSumber pengetahuan, versi, hak istimewa dan perioda validitas dapat dilacakCara menangani hilang, duplikasi, konflik dan konten yang sudah usangSet tugas tetap memungkinkan untuk perbandingan perubahan pemerintahan dan rilisOtoritas yang menggembirakan, kegagalan untuk menjawab dan gagal untuk memperbarui dapat dideteksi dan dibuangGaris air, aturan, konfigurasi, penilaian dan data transportasi dapat diambil alih

Batas kerja sama dan tanggung jawab

Klien bertanggung jawab untuk mengkonfirmasi otorisasi hukum, kaliber profesional dan tingkat kerahasiaan data, dokumentasi dan pengetahuan bisnis.

Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan

Ada banyak data, tapi kita tidak tahu apa yang legal dan aman digunakan dalam AI.

Dokumen hanya memiliki nama berkas dan tidak ada objek bisnis, versi, validitas atau aplikasi

Klien yang sama, produk atau proyek memiliki nama yang berbeda dalam beberapa sistem dan AI tidak dapat menstabilkan koneksi

Tidak ada penilaian regresi setelah pembaruan pengetahuan, masalah tidak terdeteksi sampai keluhan pengguna

Administrasi data berada di platform dan tingkat lapangan, tanpa menghubungkan tugas AI yang sebenarnya ke hasil bisnis

Layanan utama kami

Gabungan adegan AI, sumber data, target bisnis dan inventaris bertanggung jawab

Mengendalikan data primer, seperti klien, komoditas, organisasi, proyek dan identifikasi unik

Klasifikasi dokumen, tata letak, metadata, versi, validitas dan lingkup dari desain aplikasi

Data yang terstruktur, pengetahuan yang tidak terstruktur dan multi- modular informasi pengobatan baris saat ini

Organisasi, peran, dokumen, bidang dan tingkat penapis dan audit

Aturan kualitas data, pengetahuan konflik, isi duplikat, bidang hilang dan loop tertutup tidak normal

RAG dipotong, indeks, urut ulang, kutip, tolak dan pembaharuan bertahap

Pelatihan, validasi, pengujian dan penilaian emas versi manajemen dan kualitas tinjauan

PROJECT DECISION PATH

Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini

Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.

Sentres TemaENTERPRESS AI tema pemerintahan dataFokus pada data compliance AI, teknik pengetahuan, otoritas, kualitas, biaya dan metode penerimaan Metode AwalApa langkah pertama dalam pemerintahan data?Informasi terbalik, tanggung jawab dan kompetensi dari misi AI yang sebenarnya Metode penerimaan dan pemeriksaanBagaimana hakim data AIR. dan menerima?Bukti didasarkan pada tugas-tugas nyata, kualitas, otoritas, resep dan traceabilitas Pemerintahan kualitasAI Pemerintah dan Peringkat PembuatanMenghubungkan versi data, efek model, kesalahan serius dan melepaskan hambatan pintu Pencarian KompleksGraphRG dan Pencarian Intelijen EnterprisePerbandingan kata kunci, vektor, grafik pencarian dan pemetaan rute pengetahuan dengan masalah nyata

Provitables

Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.

DELIVERABLEA. Laporan inventaris tentang AI data dan aset pengetahuan

DELIVERABLEPendengar bisnis, master data dan sistem akuntabilitas matriks

DELIVERABLEKlasifikasi pengetahuan, metadata, versi dan model perizinan

DELIVERABLEMengumpulkan, membersihkan, dekomposisi, indeks dan pemutakhiran bertahap dari baris kini

DELIVERABLEAturan kualitas data, masalah akun meja dan proses loop tertutup

DELIVERABLEAI Job Assession Collection, Notasi Code and Versi Record

DELIVERABLEOtoritas, kutipan, penyangkalan, audit dan laporan tes keamanan

DELIVERABLEOperasi data, pemeliharaan pengetahuan dan publikasi manual regresi

Bagaimana anggaran proyek dinilai

Pendekatan layanan dan penutupan bisnis diperlukan untuk tahap pertama: AI, sumber data, inventaris bersama klien bisnis dan pembawa sampah, klien, komoditas, organisasi, proyek, dll., dan pemerintahan identifikasi tunggal

Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa

Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: otoritas, kutipan, penolakan respon, audit dan laporan tes keamanan, operasi data, pemeliharaan pengetahuan, dan rilis manual regresi, dan jaminan kualitas, jangkauan kelanjutan penjaga perdamaian

Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.

Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan

Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia

Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Bagaimana mengatur data 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 Operasional

Pertama, kita merekam negara nyata sebelum modifikasi.

Proyek ini dimulai dengan memilih sebuah link bisnis yang membutuhkan banyak perbaikan, mewawancarai pengguna yang sebenarnya dan mengambil contoh-contoh baru. Merekam jumlah pemrosesan, rata-rata waktu yang dikonsumsi, menunggu waktu, kembali kerja, angka-angka yang tidak biasa dan titik kontak manual di sekitar adegan "AI, sumber data, target bisnis, dan daftar kerja bersama yang bertanggung jawab"; dan menggunakan tabel manual, yang menghabiskan satu sampai dua minggu dalam sebuah baseline jika data yang tersedia tidak lengkap. Tanpa adanya persediaan, sistem yang bertanggung jawab dari sistem tersebut adalah tidak dapat diselesaikan oleh sistem yang mungkin untuk proses yang mungkin jika terjadi selama 12 minggu ke dua kali dalam proses yang mungkin jika terjadi apakah sistem tersebut tidak dapat diselesaikan oleh perusahaan tersebut hanya akan bisa diselesaikan oleh perusahaan tersebut yang bisa dilakukan oleh perusahaan tersebut.

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 02

Asumsi kunci validasi dengan lingkup minimum yang tersedia

Tahap pertama tidak mencakup semua sektor, tapi membentuk lingkaran tertutup di sekitar "pelanggan, komoditas, organisasi, proyek, dan pemerintahan identifikasi tunggal" yang dapat beroperasi dalam istilah nyata: masukan yang jelas, aturan penanganan, aksi sistem, peran yang bertanggung jawab, gerakan yang tidak biasa dan keluaran akhir. Peran kunci termasuk setidaknya pemilik bisnis, pengguna yang sebenarnya, antar-muka teknis dan manajer penerimaan, menghindari permintaan yang digambarkan oleh manajemen dan digunakan pada baris 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 OnexName

Membuat proses hasil panggung dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan

Jalan tipikal adalah mengidentifikasi tugas-tugas AI pertama dan risiko operasional, mengambil saham pengetahuan data dan sistem tanggung jawab utama, membangun sebuah model kalibrasi dan izin klien, membangun proses dan alur kualitas. Setiap tahap harus menghasilkan hasil yang dapat diidentifikasi, seperti grafik aliran, prototipe, kontrak antar-muka, catatan tes, catatan penyebaran atau demonstrasi yang sedang berjalan.

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 04

Penerimaan dan penerimaan umum dengan pengiriman, bukti dan indikator

Proyek ini setidaknya harus mendamaikan data AID dengan laporan inventaris pengetahuan, pemirsa bisnis, matriks data dan sistem, klasifikasi pengetahuan, metadata, versi dan model ijin, dan konfirmasi kode sumber atau konfigurasi atgrambel, manajemen akun, penyebaran data, respon kegagalan dan tanggung jawab pemeliharaan selanjutnya. Selain itu untuk penerimaan fungsional, cek akses, keamanan, kinerja, log, recoverability dan pelatihan pengguna kunci untuk memastikan tim klien mampu menggunakan dan sistem yang independen.

Asumsikan bahwa sebuah proses baseline adalah 800 item per bulan, rata-rata 18 menit per unit, dan kembali tingkat 12 persen, ini hanya sebuah contoh, bukan kinerja klien. Baris harus diikuti oleh empat sampai delapan minggu berturut-turut pengamatan yang berkelanjutan pada kaliber.dengan kaliber yang sama, sebelum menilai apakah mencapai respon AI berdasarkan traceabilitas lebih mudah, pengetahuan dan data meningkatkan tanggung jawab, dan konvergensi bertahap di seluruh sistem dan bisnis.

Kata kunci dan deskripsi dari isi

Halaman ini berisi konten organisasi mengenai isu-isu layanan nyata seperti perusahaan AI, pengelolaan data, AI, AI kesiapan data, AI Ready Data. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, bukan untuk melakukan efek tetap; lingkup akhir, siklus, anggaran, dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak dan penerimaan baseline.

DELIVERY PATH

Jalur pengiriman dan implementation

Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.

01Misi AI pertama dan risiko operasional diidentifikasi

02Inventaris pengetahuan data dan sistem tanggung jawab utama

03Buat kalibrasi objek dan model permission

04Konstruksi dari perawatan dan aliran air kualitas garis

05Akses ke penilaian misi RG atau Agen

06Buat pembaruan bertahap dan operasi yang sedang berlangsung

FAQ

FAQs

Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.

Apa bedanya antara pemerintahan data pada awalnya dan pemerintahan data tradisional?+

Sistem data tradisional adalah basis data fokus konstan, laporan dan indikator; AID juga proses dokumentasi, multi- module informasi, versi pengetahuan, referensi, kompetensi, penilaian pelatihan sampel dan catatan penggunaan model. Keduanya berbagi data primer, kualitas dan akuntabilitas, tetapi proyek-proyek AI perlu menghubungkan hasil pemerintahan ke tugas-tugas tertentu.

Apakah tidak mungkin untuk mendapatkan semua data perusahaan tetap sebelum melakukan AI?+

Tidak. Tugas bernilai tinggi harus dipilih untuk mengatur data, pengetahuan, hak istimewa dan sampel di mana tugas tersebut benar-benar berbasis. Loop pertama yang ditutup divalidasi dan kemudian obyek dan data field diperluas oleh nilai kembali.

Bagaimana seharusnya data AI-ready diverifikasi dan diterima?+

Hanya laporan kualitas data, tanpa hasil misi, tidak terbukti cocok untuk AI.

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.

AI data goverance dan aplikasi cerdas pemasaran

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.

Lihat jawaban lengkapAI data goverance dan aplikasi cerdas pemasaran

Apa yang harus dilakukan pada langkah pertama dari pemerintahan data?

Langkah pertama adalah jangan mengumpulkan semua data perusahaan, atau membeli platform data terlebih dahulu, tetapi untuk memilih tugas AI untuk persiapan operasi. Ini adalah untuk mengidentifikasi siapa yang menggunakan, apa yang masuk, bagaimana hasil diperiksa, bagaimana konsekuensi kesalahan dan bottom- up manual, dan kemudian untuk mendaftar objek bisnis yang diperlukan, dokumen, bidang, sistem, dan tanggung jawab. Masalah pertama adalah untuk mengelola hanya data dan pengetahuan bahwa tugas ini tergantung pada rantai yang diperlukan, dan validasi untuk mengatur tugas.

Lihat jawaban lengkapAI data goverance dan aplikasi cerdas pemasaran

Apa perbedaan AI dan tradisional pemerintahan data dan MDM buat?

Data utama MDM mengatasi identifikasi tunggal dan tanggung jawab utama dari klien inti, komoditas, organisasi, dll.; pemerintahan data tradisional juga mencakup indikator, kualitas, darah, keamanan dan layanan data; AI membangun pada ini untuk menambahkan berkas, multimodular informasi, versi pengetahuan, pelatihan untuk menilai sampel, model, dan hasil misi. Ketiga tidak boleh menggunakan data utama yang ada dan kemampuan data yang tersedia untuk AI, hanya untuk mengatur ulang informasi, dan penggambaran, dan pengelolaan, dan peningkatan otoritas dalam proses.

Lihat jawaban lengkapInsinyur konteks Enterprise, migrasi model dan proses intelijen

Apa data dan sistem yang dilakukan perusahaan perlu mempersiapkan untuk pekerjaan konteks Agen?

Pertama, peran pengguna, keluaran masukan yang sebenarnya, sumber pengetahuan, objek bisnis, antar-muka sistem, otoritas dan catatan pemrosesan sejarah dari tugas pertama tidak perlu dimulai dengan kumpulan lengkap dari seluruh data perusahaan. Kunci bukan jumlah data, tetapi apakah mungkin untuk menjelaskan siapa yang mempertahankan setiap informasi, ketika valid, yang dapat mengaksesnya dan bagaimana hal itu dikoreksi ketika itu salah.

Lihat jawaban lengkap

Layanan, bimbingan dan kasus

Dapatkan saran Anda.

Aplikasi topik pemandangan