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QUESTION & ANSWER

AI 및 전통적인 데이터 관리 및 MDM은 어떤 차이를합니까?

주요 데이터 MDM은 핵심 클라이언트, 상품, 조직 등의 유일한 식별 및 기본 책임을 요구합니다. 전통적인 데이터 관리도 지표, 품질, 혈액, 보안 및 데이터 서비스를 포함합니다. AI 데이터 관리는 이 파일, 다중 정보, 지식 버전, 샘플, 모델 사용 및 임무 결과를 평가하는 교육이 추가하기 위해 빌드됩니다. 세 가지는 대용품이 아닙니다. 엔터프라이즈는 AI 임무를 위한 기존 마스터 데이터 및 데이터 플랫폼 기능을 사용하여 작업, 환경 및 환경 평가, 환경 평가 및 운영에 대한 지식을 채우기 위해 사용됩니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

CRM, ERP 및 금융 시스템의 여러 이름이 있다면 먼저 주요 데이터 문제입니다. 다양한 부서의 소득 및 주문 지표가 Calibre, 지표 및 데이터 관리와 다릅니다. 작업의 품질이 RAG이 만료 된 시스템, 에이전트 over-authorization을 의미하는 경우, AI 데이터 관리의 범위 내에서는 동일한 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하고, 기존의 데이터 관리 기능을 식별하는 데 필요한 데이터를 식별합니다.

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.

핵심사업자에 대한 단일 식별 및 기본 책임 시스템지표, 필드, 품질 및 데이터 서비스에 대한 거버넌스 용량AI 임무는 비 구조적 지식과 다 단위 정보에 의존합니다.교육 평가 데이터 및 모델 응용 프로그램 레코드를 관리 할 필요가
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

기존 MDM, silos, 데이터 플랫폼 및 문서 시스템의 재고를 가져 가라.

02

유효성 열쇠 의존

AI 할당에 의한 재사용 및 누락된 관리 용량.

03

평가 가능한 결과의 개발

우선권, 버전, 지식 및 폐쇄 링의 평가를 완료하는 것이 좋습니다.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

새로운 데이터 섬을 만들기 위해 책임과 운영 지표를 해설.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

기업에는 데이터 창고 및 BI이 있지만 클라이언트 RG는 여전히 오래된 제품 정책을 대답합니다. 이유는 데이터 플랫폼의 부족이 아니지만 문서의 유효성, 지식의 출시 및 RG의 반환은 지배적에 포함되지 않습니다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

독립 플랫폼으로 AI 데이터 관리

MDM 코드만, 지속적인 사업 위치 없음

데이터베이스는 관리되고 파일 및 샘플 평가는 관리되지 않습니다.

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

우선 순위 청사진은 각 용량이 재사용되거나 새로 내장된 플랫폼과 대상, 지표, 지식, 역량 및 평가를 유지해야 하며, 각각 Calibres 및 overlapping 책임의 여러 세트를 피합니다.

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