まず、意思決定に使用できる結論をあげます
AIのデータガバナンスの規模は、運用タスクによって決定されなければなりません。 契約上の質問と回答を使用して、例えば、ガバナンス契約文書、クライアントプロジェクト、テンプレートシステム、バージョン、権限、および有効期間が必要です。 Copilotの販売については、例えば、顧客、連絡先担当者、ビジネス、製品、価格方針、および歴史的コミュニケーションが必要です。 どちらのシナリオも「enterprise AI」と呼ばれ、データオブジェクトやエラーリスクに依存しています。
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。
値が高いAIタスクを選択し、手動でplowedできます。
検証キー依存
タスク、データ、知識、システム、権限、説明責任関係のマッピング
評価可能な結果の開発
現行線の小型処理と固定評価コレクションの確立
次のステップを実際の結果で決定してください。
タスクの品質や運用証拠によって、エクステンションが決定されます。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
チームは、最初に共有ディスクをすべてインポートしませんが、製品モデル、マニュアルバージョン、サービス発表、ワークシート結果をチェックし、製品と販売を担当する人物を設計し、見積り、回答や超過について真の質問をテストするだけでなく、製品モデルを検査します。最初のフェーズが通過した後、より多くの製品ラインが展開されます。
一番簡単なピットでステップアップ。
運用マンデートを文書やテーブルの数に置き換える
データのインポート後のソース、バージョン、責任の人は一切ありません
空の重複だけをチェックし、AIタスクと権限を検証しません
受診と確認を終わらせる方法は?
最初の問題は、データ知識、主的な説明責任システム、権限のルール、品質質問、評価、および更新メカニズムの対象です。
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。