まず、意思決定に使用できる結論をあげます
「データ悪」は、AIの全ての作業を中止する理由ではなく、ガバナンスをスキップする際の言い訳ではありません。ビジネスは、必要な知識、構造化されたデータ、履歴サンプルの株式を取る、特定のタスクに問題が狭くなります。
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。
高周波で作業タスクを識別し、再調整される結果。
検証キー依存
(b) タスクに必要なデータ、ギャップ、権限、品質の問題の発生。
評価可能な結果の開発
マニュアルベースラインを新設し、小型サンプルでPoCを制御しました。
次のステップを実際の結果で決定してください。
データの再構成、プロセスの再処理、または障害分類に基づいてシーンを調整する。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
営業アシスタントである代わりに、会社は最初に、確認された注文と返品の校正を生成し、修正することを選択できます。そして、クライアントのマスターデータを同時に検証しながら徐々に修理します。例は特定のクライアントのパフォーマンスを表すものではありません。実際の結論は、企業の独自のビジネスボリューム、サンプル、システム、および責任と組み合わせて検証する必要があります。
一番簡単なピットでステップアップ。
パイロットが実施される前に、社内のデータガバナンス全体を完成させる必要があると感じました。
直接モデルに、歴史データを認識できない
ソースプロセスを修正することなく、データの問題が発生したときにヒントを調整するだけ
受診と確認を終わらせる方法は?
シーンデータの在庫、ソース、責任、品質基準、認証、サンプル、およびギャップ管理オプションの最初の問題は、配信されるべき; PoC レポートは、モデリングとデータの問題と生産がオンラインになる前に完了しなければならないガバナンスの問題を区別する必要があります。
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。