Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
Kelayakan ensifibilitas analisis bisnis AI sebagian besar berasal dari data dan tata kelola pertanyaan daripada kemampuan bahasa model. Data utama dan kalibrasi indikator menentukan apa yang \"klien\" \"orders\" \"income\" merujuk kepada, secara masing-masing; semantik memetakan kata bisnis untuk mengendalikan bidang, dimensi dan perhitungan; lapisan akses membatasi organisasi dan jangkauan data yang dapat dikueri pengguna; lapisan eksekutif membatasi SQL, scan dan bidang sensitif; dan menjawab calibres tampilan lapisan, waktu, sumber dan anomali.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Cadangkan perintah dari awal
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
¡Colline Pilih 10 sampai 30 masalah bisnis yang nyata untuk menetapkan dasar.
Ketergantungan Kunci Validasi
Penunjukan, dimensi, sinonim, izin dan templat pertanyaan.
Pembangunan hasil yang dinilai
Batasi lingkup pertanyaan dan konfirmasi bahwa hasil konsisten dengan laporan yang ada.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Ada pertanyaan yang tidak ada jawaban, ambiguitas dan kesalahan dalam tes regresi.
Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?
Pengguna osisalis meminta \"Klien baru bulan ini\" apakah sistem akan terlebih dahulu mengkonfirmasi entri baru pada slot pertama atau pertama kali, maka cari hak istimewa organisasi pengguna, tunjukkan waktu dan kaliber, dan ijinkan untuk rincian klien. Jika perusahaan memiliki dua kaliber, asisten akan diminta untuk memilih bukan untuk memutuskan.
Lubang termudah untuk melangkah.
\"Aku akan memberikan struktur database untuk model pertanyaan generasi gratis\"
Hanya jumlah sektor yang berbeda yang masih kembali.
Hanya membandingkan aliran teks dan tidak mendamaikan pernyataan berwibawa
Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?
Periksa semantik, SQL atau skema pencarian, kelayakan, angka, kaliber dan sumber menggunakan set pertanyaan yang tetap; ambiguitas, kelebihan, inkuisisi super-tinggi dan indikator yang hilang harus ditolak atau diklarifikasi dengan benar.
Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.