먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
AI 데이터 관리의 범위는 운영 작업에 의해 결정되어야 합니다. 계약 질문 및 답변을 사용하여 예를 들어, 관리 계약 문서, 클라이언트 프로젝트, 템플릿 시스템, 버전, 권위 및 유효 기간이 필요합니다. 예를 들어, 고객, 연락처, 비즈니스, 제품, 가격 정책 및 역사적인 통신이 필요합니다. 두 시나리오는 "enterprise AI"라고하며 데이터 개체 및 오류에 의존합니다.
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.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
높은 값으로 AI 작업을 선택하고 수동으로 plowed 할 수 있습니다.
유효성 열쇠 의존
작업, 데이터, 지식, 시스템, 권위 및 책임 관계를 매핑합니다.
평가 가능한 결과의 개발
현재 라인과 고정 평가 수집의 소규모 치료.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
확장은 작업 및 운영 증거의 품질에 의해 결정됩니다.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
팀은 첫번째 공유한 디스크를 수입하지 않습니다, 그러나 오히려 마지막 3 달의 고주파 실패를 선정하고, 제품 모형, 수동 버전, 서비스 발표 및 워크시트 결과를 검사하고, 제품을 디자인하고 판매를 책임있는 사람, 그리고 인용을 위한 진실한 질문을 시험하고, 응답 및 과잉 없음. 제품계열은 첫번째 단계가 통과된 후에 확장됩니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
문서 및 테이블의 수로 조작 위임을 대체하십시오.
자료 수입 후 소스, 버전 및 책임있는 사람
AI 작업 및 권한 확인을 하지 않는 빈 중복만 확인
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
첫 번째 문제는 위임장의 범위, 데이터 지식 목록, 기본 책임 시스템, 권위의 규칙, 품질 질문, 평가 및 업데이트 메커니즘.
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.