In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
La tradizionale BI affronta il problema di ciò che si sa essere stabile in modo fisso, e l'analisi aziendale AI è più adatta per la scena di "utente sollevando domande ad hoc in lingue naturali, interpretando sistematicamente le tarature e conducendo trapani". AI può abbattere "la ragione principale per il declino dei profitti in Cina orientale questo mese" in termini di perforazione, regione, indicatori di profitto e dati di minore definizione.
Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?
La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.
Ordine consigliato di anticipo
Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.
Raccogliere i recenti problemi reali di business e il tempo disponibile per l'elaborazione.
Validazione della dipendenza chiave
Distinguono tra dichiarazioni fisse, query ad hoc e compiti di interpretazione analitica.
Sviluppo dei risultati valutabili
Costruire domande intelligenti su piccola scala da PoCs con indicatori e competenze esistenti.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Più corretto, tempo di attesa, tasso di adozione e costi di manutenzione.
Come lo capisci nel vero affare?
Il progetto mantiene la scheda BI originale come fonte autorevole, aggiungendo domande di lingua naturale e accesso di perforazione per gli indicatori di governance, evitando di ricostruire l'intera dichiarazione. Gli esempi non rappresentano le prestazioni di un particolare cliente, e le conclusioni effettive devono essere convalidate in combinazione con il proprio volume di affari, campione, sistema e limiti di responsabilità dell'impresa.
Il pozzo più semplice da fare.
Sostituire tutti i rapporti BI stabili per AI
Senza una calibrazione, il modello può capire le parole d'affari.
Solo per vedere se le risposte fluiscono, non contro le figure autorevoli.
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
Le imprese dovrebbero utilizzare set fissi di domande per confrontare le risposte AI e le dichiarazioni autorevoli, controllare calibro, autorità, fonte, ambiguità e risultati di perforazione, e identificare quali domande continuano ad essere gestite dal personale BI tradizionale o da personale di dati.
In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.