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QUESTION & ANSWER

AI-ready 데이터는 무엇이며 어떻게 수락하고 받아야합니까?

AIS 읽음 데이터는 "데이터베이스에서 사용할 수 없습니다"하지만 충분히 완료, 적시, 권한, 해석 및 지속적으로 대상 임무에 대한 업데이트. 수신 및 검사는 운영 객체, 필드 및 문서 품질, 소스 버전, 역할 권한, 답변 및 충돌 처리에 대한 동시 검사를 필요로하고 실제 임무의 효과. 또한 훈련, 검증 및 테스트 데이터가 독립적 인 인증이 필요합니다. 그들은 이미 샘플을 수행 할 수 없습니다.

질문에 대한 답변

먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.

데이터는 객체 식별, 필드 캘리브, 시간 및 기본 책임의 측면에서 구조화되어야합니다. 문서 필요 소스, 버전, 유효성, 응용 프로그램의 범위 및 권한; 사진 음성은 조건, 범주 및 권한 아래에 수집되어야합니다. 평가 샘플은 또한 일반, 이상적, 비만적, 초 vires 및 높은 위험 상황에 대해 커버해야합니다. 데이터 품질은 작업 위험의 평균 계산에서 분리 될 수 없으며, 작은 숫자의 긴요한 가격 오류와 같은 심각한 문제의 결과가 발생할 수 있습니다. ZXNUMX는 독립적 인 작업과 관련된 일반적인 문제의 결과로 발생되는 경우가 많습니다.

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.

데이터가 대상 임무의 정상 및 특이한 상황을 다룹니다.소스, 버전, 시간 및 비즈니스 개체의 개조사용자만 검색할 수 있고 허가된 범위를 사용하십시오데이터 업데이트, 실패 경보 및 임무 반환 성능
ACTION STEPS

사전 예약

01

첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.

대상 작업과 심각한 오류를 정의합니다.

02

유효성 열쇠 의존

데이터 문서 품질 및 권한 확인 시트를 작성합니다.

03

평가 가능한 결과의 개발

품질 및 매우 vires 테스트는 독립 작업 세트를 사용하여 수행됩니다.

04

실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.

데이터 업데이트, 재발견 및 재발견 운동.

PRACTICAL EXAMPLE

실제 사업에서 어떻게 이해합니까?

판단의 방법을 설명하는 데 사용되는 예

문서 목록은 매우 크지만, 질문에 적합하지 않고 대답. 기업의 보조 버전은 응용 프로그램, 오프라인 콘텐츠 및 답이없는 테스트가 설치 된 후 첫 번째 AI-ready 지식이어야합니다. 예를 들어 특정 클라이언트의 성능을 나타내지 않으며 실제 결론은 기업의 자체 비즈니스 볼륨, 샘플, 시스템 및 책임 경계와 함께 확인해야합니다.

COMMON RISKS

가장 쉬운 피트에서 단계.

더 큰 데이터, 더 나은 그것은 AI에 대한.

검사 및 검사를 완료하기 위해 훈련 샘플을 사용할 수 있습니다.

업데이트 경고없이 실패, 오래된 버전에서 장기를 색인

ACCEPTANCE

우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?

영수증과 검사 물자는 목표, 근원 버전, 허가, 질 규칙, 실패의 기록, 독립적인 작업 세트 및 품목에 의하여 케이스 결과의 캘리브를 포함해야 하고, 기업 인원은 평가를 새롭게 하고, 재 실행할 수 있다는 것을 보여주고.

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