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QUESTION & ANSWER

AIと従来のデータガバナンスとMDMの違いは?

主要なデータMDMは、コアクライアント、商品、組織などの唯一の識別と主要な責任を担います。伝統的なデータガバナンスは、指標、品質、血液、セキュリティ、データサービスもカバーしています。 AIのデータガバナンスは、ファイル、マルチモーラ情報、知識バージョン、サンプルの評価のためのトレーニング、モデルの使用とミッション結果を追加します。 3つは代替ではありません。 企業は、AIのミッションのための既存のマスターデータとデータプラットフォーム機能を使用して、唯一のギャップ、知識、および作業の効率性、および作業の効率性を把握するためにのみを埋めるために使用します。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

If the client has multiple names in CRM, ERP and financial systems, first and foremost the main data problem; if the income and order indicators of the various departments differ in calibre, the indicator and data governance; if the quality of the task is reduced after RAG refers to the expired system, Agent over-authorization of documents or model updates, then it is within the scope of AI data governance. A production AI application often relies on three tiers of capability at the same time, and therefore should not create a separate “AI data” that is completely isolated from the original data system. The correct approach is to identify the primary data and object identifiers, to re-use the existing integration, cataloguing, quality and access capabilities, and to add to document processing, knowledge indexing, task evaluation and model application logs.

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

コアビジネスの聴衆のための単一の同一証明および第一次説明責任システムがあります指標、フィールド、品質、データサービスのガバナンス能力AIのミッションが非構造の知識とマルチモジュール情報に依存しているかどうかトレーニング評価データとモデルアプリケーションの記録を管理する必要があります
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

既存のMDM、サイロ、データプラットフォーム、文書システムの在庫を取る。

02

検証キー依存

AIの割り当てによる再利用可能なおよび欠落したガバナンス能力。

03

評価可能な結果の開発

優先順位は、特権、バージョン、知識、クローズドリングの評価の完了に与えられます。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

責任感と運用指標を発揮し、新しいデータアイランドを創造しないようにします。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

エンタープライズにはデータウェアハウスとBIがありますが、クライアントRGは依然、古い製品ポリシーに答えています。 理由はデータプラットフォームの欠如ではありませんが、文書の妥当性、知識の解放、およびRGのリターンはガバナンスに含まれていません。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

AIのデータガバナンスをスタンドアローンプラットフォームとして再構築

MDMコードのみ、営業職の継続的

データベースのみが管理され、ファイルやサンプルの評価は管理されていません

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

ガバナンスの青写真は、各容量が再使用または既存のプラットフォームから新しく構築されているかどうかを識別し、ターゲット、指標、知識、能力、評価を維持し、それぞれ、複数のキャリブと重複した責任を避けます。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント