IMPLEMENTATION PLAYBOOKCome il sistema di analisi dei dati AI si muove dalla domanda ai risultati accettabili
I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.
01 Linea di base operativaPrima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.
Il progetto inizia con una catena di business che ha bisogno di maggior miglioramento, intervista gli utenti reali e prende campioni recenti. Elaborazione di registrazione, tempo medio di attesa, numero di back-to-works, numeri insoliti e punti di contatto manuali intorno “problemi aziendali, calibri di indicatori, dimensioni e terminologie aziendali”; e, se i dati disponibili sono incompleti, utilizzando fatturazione manuale per una o due settimane come linea di base.
La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.
02 Primo anello chiusoConvalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile
La prima fase non cerca di coprire tutti i settori, ma piuttosto forma un ciclo chiuso intorno “strati sintassi, piattaforme di indicatori, metadati e privilegi di dati” che possono operare in termini reali: ingresso chiaro, regole per il trattamento, azioni di sistema, ruoli responsabili, movimenti anormali e output finale.
La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.
• Realizzazione di progettiRendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile
Il percorso tipico è quello di questioni aziendali e inventario dei dati, semantica degli indicatori e governance delle autorità, set di domande di base e PoC, gateway di query e applicazioni analitiche. Ogni fase dovrebbe portare a risultati visibili, come grafici di flusso, prototipi, contratti di interfaccia, record di test, note di distribuzione o dimostrazioni in esecuzione.
La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.
04 Operazioni di ricezione e di ispezioneAccettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori
Il progetto dovrebbe almeno conciliare l'elenco semantico di problemi aziendali e indicatori, fonti di dati, modelli, autorizzazioni e valutazioni di qualità, l'estrazione di lingua naturale e le applicazioni analitiche AI, e confermare l'attribuzione di origine o configurazione, la gestione di account, la distribuzione di build, il backup dei dati, la risposta di guasto e le responsabilità di manutenzione successive.
Una linea di base di processo di 800 elementi al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento, è solo un esempio, non una prestazione del cliente. Una linea dovrebbe essere seguita da quattro a otto settimane consecutive di osservazione continua allo stesso calibro, quindi un giudizio deve essere fatto su se per raggiungere il diritto di prendere un numero più breve di giorni per ottenere un problema commerciale comune, per rendere la calibrazione di indicatori e fonti di dati più trasparente, il rischio di lingua naturale.
Parole chiave e descrizione del contenutoQuesta pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come l'analisi dei dati AI, l'estrazione di lingua naturale, ChatBI, sistemi BI intelligenti. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza implicare un impegno per gli effetti fissi; ambito finale, ciclo, budget e indicatori si basano sulla diagnosi del progetto, contratto e sulla base di accettazione.
