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QUESTION & ANSWER

AI 비즈니스 분석, 스마트 질문 및 전통적인 BI 진술은 어떤 차이입니까?

BIs는 기본 지표 및 치수에 의해 데이터를 표시하는 것이 좋습니다. AI 비즈니스 분석은 자연 언어, 세만 이해, 결과 해석 및 훈련에 대한 권장 사항을 증가시킵니다. 두 가지는 대체되지 않습니다. 신뢰할 수있는 인텔리전스 질문은 BI 데이터 모델, 지표 캘리브 및 권한을 다시 의존합니다. 기업은 일반적으로 기존 데이터 및 BI 포털에 제어 된 AAI 포털을 추가해야합니다. 따라서 큰 데이터베이스에 의해 직접 액세스 할 수 있습니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

BI은 고정 방식으로 안정될 것으로 예상되는 문제의 문제를 해결하고, AI 사업 분석은 “자연적 언어, 체계적인 해석 구경측정 및 지도 아래로 교련에 있는 광고 걸음 질문을 올리는 것을 위해 더 적당합니다.” AI는 “동중국에 있는 이익에 있는 감소를 위한 주요 이유”를 때, 지역, 이익 지시자 및 낮은 드릴링 차원, 그러나 특정한 조직에서 통제되는 수준에 의하여 통제되는 수준에 옵니다.

DECISION FACTORS

어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?

동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.

기존의 문에 의해 덮은 가장 결정적인 문제작업 인력의 임시 추출 및 요구 사항이 고주파인지 설명지표 Calibre, 데이터 모델 및 권한의 성숙사용자는 클라이언트 주문 라인에 훈련을 계속해야 합니까?
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

최근의 실제 업무 문제와 처리 시간의 수집.

02

유효성 열쇠 의존

고정된 문, 광고 호크 쿼리 및 분석 해석 작업 간의 분산.

03

평가 가능한 결과의 개발

기존 지표와 비교하여 PoCs에서 소형 스마트한 질문을 구축하십시오.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

더 정확하고 대기 시간, 채택률 및 유지 보수 비용.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

프로젝트는 저자의 소스로 원래 BI 보드를 유지하고, 자연적인 언어 쿼리를 추가하고, 지배 지표에 대한 드릴링 액세스를 추가, 전체 문 재건을 피. 예를 들어 특정 클라이언트의 성능을 나타내지 않는다, 실제 결론은 기업의 자신의 비즈니스 볼륨, 샘플, 시스템 및 책임 경계와 함께 검증되어야한다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

AI에 대한 모든 안정적인 BI 보고서 교체

교정 없이, 모델은 비즈니스 단어를 이해할 수 있습니다.

답이 흐르는 경우, 권한이 없는 수치를 볼 수 있습니다.

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

기업은 AI 대답과 권한 성명, 체크 캘리브, 권위, 근원, 주변 및 드릴링 결과를 비교하기 위하여 질문의 조정 세트를 이용해야 하고, 전통적인 BI 또는 자료 인원에 의해 취급되는 것을 계속하는 것을 확인합니다.

공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.

프로젝트 조건은 위의 예에서 다르습니까?

운영 목적, 기존 시스템, 샘플 및 계획된 시간은 컨설턴트가 실제 경계와 관련하여 예비 판단을 만들 수 있기 전에 충돌 할 수 있습니다.

Associate 프로젝트 컨설턴트