In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
“Data bad” non è un motivo per fermare tutto il lavoro AI, né una scusa per saltare la governance. Le aziende dovrebbero restringere il problema a compiti specifici, prendendo in considerazione la conoscenza, i dati strutturati e i campioni storici necessari.
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.
Identificare un compito operativo con alta frequenza e risultati da riconciliare.
Validazione della dipendenza chiave
b) Inventario dei dati, delle lacune, dell'autorità e delle questioni di qualità richieste per l'attività.
Sviluppo dei risultati valutabili
Una linea di base manuale è stata stabilita e controllata PoC è stata completata con piccoli campioni.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Reinserzione dei dati, rielaborazione dei processi o regolazione delle scene in base alla classificazione dei guasti.
Come lo capisci nel vero affare?
Invece di essere un assistente di business aperto, l'azienda può prima scegliere di generare rapporti settimanali di vendita, e fissare la calibrazione di ordini e ritorni confermati; e gradualmente riparare i dati master del cliente mentre allo stesso tempo verificano il valore. Gli esempi non rappresentano le prestazioni di un particolare cliente, e le conclusioni effettive devono essere verificate in combinazione con il proprio volume di affari, campione, sistema e limiti di responsabilità dell'impresa.
Il pozzo più semplice da fare.
Si è ritenuto che l'intera governance dei dati dell'azienda doveva essere completata prima che il pilota potesse essere implementato.
Consegna dei dati storici non riconosciuti direttamente al modello
Regolare solo gli accenni quando si presentano problemi di dati, senza correggere il processo di origine
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
Il primo numero di inventario, fonti e responsabilità dei dati della scena, basi di qualità, autorizzazioni, campioni e opzioni di gestione dei gaps dovrebbe essere consegnato; il rapporto PoC deve distinguere tra modelli e problemi di dati e descrivere questioni di governance che devono essere completate prima che la produzione vada online.
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.