Home / FAQs Data manajemen dan aplikasi pintar pemasaran AI
QUESTION & ANSWER

Apa data AI-siap, dan bagaimana perusahaan harus menerima dan menerima?

Data kesiapan AIS tidak \"diaktifkan dalam basis data\" tetapi cukup lengkap, tepat waktu, berwenang, dapat diinterpretasikan dan terus diperbarui untuk misi target. Menerima dan pemeriksaan memerlukan pemeriksaan secara simultan pemeriksaan pada objek operasional, kualitas lapangan dan dokumen, versi sumber, hak istimewa peran, tidak ada jawaban dan pemrosesan konflik, dan efek dari misi nyata. Ini juga memerlukan pengakuan bahwa pelatihan, validasi dan pengujian data independen satu sama lain, dan bahwa mereka tidak melakukan dengan baik pada sampel yang sudah tersedia.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Data perlu terstruktur dalam hal identifikasi objek, kaliber lapangan, waktu dan tanggung jawab utama; dokumen perlu sumber, versi, keabsahan, lingkup aplikasi dan izin; suara fotografi perlu dikumpulkan dalam kondisi, kategori dan otorisasi; sampel penilaian juga perlu meliputi normal, waktu dan tanggung jawab yang tidak dipertanyakan, versi, keabsahan, keabsahan, keabsahan, dan ruang lingkup aplikasi dan izin; suara fotografi perlu dikumpulkan dalam kondisi, kategori dan otorisasi; sampel penilaian juga perlu meliputi normal, normal, dan tanggung jawab yang tidak dipertanyakan, ultra vires dan situasi berisiko tinggi. Kualitas data tidak dapat dilepas dari rata-rata perhitungan risiko operasional, seperti sejumlah kecil kesalahan harga kritis yang mungkin lebih parah daripada ketiadaan sejumlah besar bidang umum. Setelah diatur, sebuah tugas yang independen harus disekukukualisasi, membandingkan dengan referensi, dan hasil operasional.

DECISION FACTORS

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.

Apakah data mencakup keadaan normal dan luar biasa misi targetRetroaktivitas sumber, versi, waktu dan objek bisnisApakah pengguna hanya dapat memperoleh dan menggunakan jangkauan yang sahPembaruan data, alarm kegagalan dan kinerja kembali misi
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Takrifkan tugas sasaran dan kesalahan serius.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Authentics membuat data kualitas dokumen dan lembar cek izin.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Uji mutu dan ultra vires dilakukan dengan menggunakan set tugas berdiri sendiri.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Latihan evaluasi ulang dan undur.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Daftar dokumen yang sangat besar, tetapi tidak cocok untuk pertanyaan dan jawaban. Versi suplemener perusahaan dianggap sebagai pengetahuan siap-siap AI pertama setelah aplikasi, konten downline, dan tes tanpa jawaban ditetapkan. Contoh-contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi bersama dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sampel, sistem dan batas liability.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Semakin besar datanya, semakin baik untuk AI.

Kita harus menggunakan sampel pelatihan untuk menyelesaikan pemeriksaan dan pemeriksaan.

Update gagal tanpa peringatan, indeks jangka panjang dalam versi lama

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

The receipt and inspection material should include the calibre of the object, source version, permission, quality rules, record of failure, independent task set and item-by-case results, and demonstrate that the enterprise personnel can update, retreat and re-run the evaluation.

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.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate