まず、意思決定に使用できる結論をあげます
スマートの調整には、少なくともデータ取得、標準化、候補マッチング、ルール判定、差分分類、手動レビュー、および結果書き込みバックが含まれます。各層は独立してサポートする必要があります。自動マッチングは高く、エラーマッチは隠されていますが、リスクは大きく、非常に低い許容範囲で深刻なエラーを設定する必要があります。テストデータは、一対一、一対一、部分的な量、過度、繰り返し、払い戻し、エラーは、自動的に削除されるべきではありません。テストデータは、誤ったモデルを手動で削除し、エラーをキャンセルすることはできません。
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。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
校正、差異、重大なエラーを定義します。
検証キー依存
凍結は、通常の異常の独立したコレクションが含まれています。
評価可能な結果の開発
アイテムを、ルールの権限を一致させるために、バックとログを記述する項目でチェックします。
次のステップを実際の結果で決定してください。
練習インターフェイスは、繰り返され、中断され、元通りにしました。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
銀行払い戻しは3つの受取人に対応しており、システムではクライアント、金額、時間ごとに候補の割り当てを生成しますが、割引差のせいで手動で確認されます。その後、金融確認はERPに返され、候補、規則、変更、最終証明書が維持されます。
一番簡単なピットでステップアップ。
統計的なエラーマッチングなしで自動化レートを公開するだけ
開発中の全てのサンプルが受入可
重複したバウチャーや書き込みオフを生成します。
受診と確認を終わらせる方法は?
配信には、データバージョンの受領と検査、マッチングと矛盾、深刻なエラー、マニュアルの修正、権限、パフォーマンス、インターフェイス、回復の報告、および企業担当者による再操作とレビューの認定が含まれる必要があります。
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。