In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
Se il cliente ha più nomi in CRM, ERP e sistemi finanziari, in primo luogo il problema principale dei dati; se gli indicatori di reddito e ordine dei vari dipartimenti differiscono in calibro, l'indicatore e la governance dei dati; se la qualità dell'attività è ridotta dopo RAG si riferisce al sistema scaduto, agente over-authorization dei documenti o degli aggiornamenti del modello, allora è all'interno del campo di gestione dei dati AI
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.
Sfruttate le risorse esistenti di MDM, silos, piattaforme di dati e sistemi di documenti.
Validazione della dipendenza chiave
Capacità di governance riutilizzabile e mancante da assegnazione AI.
Sviluppo dei risultati valutabili
La priorità è data al completamento dei privilegi, delle versioni, della conoscenza e della valutazione degli anelli chiusi.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Armonizzare la responsabilità e gli indicatori operativi per evitare di creare nuove isole di dati.
Come lo capisci nel vero affare?
L'impresa ha un data warehouse e BI, ma il client RG risponde ancora alla vecchia politica del prodotto. La ragione non è mancanza di una piattaforma di dati, ma la validità del documento, il rilascio della conoscenza, e il ritorno del RG non sono inclusi nella governance.
Il pozzo più semplice da fare.
Ricostruire la governance dei dati AI come piattaforma stand-alone
Codice MDM solo, nessuna posizione aziendale in corso
Solo il database è governato, e nessun file e valutazioni dei campioni sono gestiti
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
Il modello di governance dovrebbe identificare se ogni capacità viene riutilizzata o di nuova costruzione da piattaforme esistenti e che mantiene rispettivamente l'obiettivo, gli indicatori, le conoscenze, le competenze e le valutazioni, evitando più serie di calibri e responsabilità sovrapposte.
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.