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QUESTION & ANSWER

AIプロセスの発掘のために企業が準備する必要があるデータは何ですか?

最小限に、ビジネスオブジェクト識別子、アクティビティ名と対応する時間(注文番号、注文ステータス、および発生時間など)が必要です。組織を分析するには、待機、バックツーワーク、およびクロスシステムコラボレーションを分析するには、ユーザーロール、部門、金額、チャネル、および関連するオブジェクトも必要です。データには初期に完璧ではありませんが、ソースシステムに戻って確認できるようにする必要があります。イベントログがない場合、最初のフェーズはサイトまたはタスクを埋めることができます。

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

コアフィールドは、ケース識別、アクティビティ、時間です。例えば、作成、監査、納品から受領までの各注文のステータスの変更です。ボトルネックの説明には、実行者、部門、クライアント、製品、数量、チャンネル、異常原因、システムソースを追加することもできます。クロスシステムシーンは、安定した接続キーの作成と、タイムゾーンの調和、ステータスの意味、および繰り返しイベント処理の調和を必要とします。メール、テーブル、および下段は、システムから自動的に検出されず、ログや新しいポイントや新しいポイントへのインタビューが必要です。

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。

業務オブジェクトの特定と開始点と終了点の処理ステータスの変更が明確で、オペレータであるかどうか業務識別連動のクロスシステム録画過去のデータに削除、追加、およびバッチの変更を含むかどうか
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。

業務価値の高いプロセスと、データの完全なプロセスを選択します。

02

検証キー依存

ケース識別子、アクティビティ、時間、分析寸法を定義します。

03

評価可能な結果の開発

小さなサンプルを取り出し、ソースシステムとオペレータでそれらを確認します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

校正後のデータと解析プロセスのバリエーションを拡大します。

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

調達承認を分析する場合、申請書は現在の状態にあり、復元できません。申請番号は、申請書の提出、返送、承認書の承認書で承認されるたびに必要です。 別のシステムを使用して金融決済が行われた場合、購入注文または契約番号を介して接続されます。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

現況表をイベント全体として移行

異なるシステムがvagueの名前と一致し、エラー接続を引き起こします

運用の調整なしにログベースで個々の効率が評価されます

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

イベントデータはフィールドキャリブレーション、ソース、清掃ルール、カバレッジを伴って行う必要があります。実際のビジネスオブジェクトの抽出は、ソースシステムから主要なイベントや時刻の段階的な再発を可能にします。主要なプロセスの数値、サイクル、ステータスは、操作のステートメントと広範囲に一貫して行う必要があります。カバーできないインラインアクティビティは、明確に記述されず、モデル自体で完了することはできません。

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