Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
De traditionele BI behandelt de kwestie van wat bekend staat te worden verwacht stabiel te zijn op een vaste manier, en AI zakelijke analyse is meer geschikt voor het scène van..gebruikers het verhogen van ad-hocvragen in natuurlijke talen, systematisch het interpreteren van kalibraties en het leiden van booroefeningen..AI kan breken..de belangrijkste reden voor de daling van de winst in Oost-China deze maand..in tijd, regio, winstindicatoren en lagere boorafmetingen, maar definitie van winst, organisatorische reikwijdte en gegevensrechten moet komen van het gecontroleerde semantische niveau.
Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?
Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.
Voorgestelde volgorde van de voorschotten
Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.
Het verzamelen van recente echte zakelijke problemen en de tijd die beschikbaar is voor verwerking.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
Onderscheid tussen vaste verklaringen, ad hoc vragen en analytische interpretatietaken.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
Bouw kleinschalige slimme vragen van PoC's met bestaande indicatoren en competenties.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
Meer correcte, wachttijd, adoptiepercentage en onderhoudskosten.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
Het project behoudt het oorspronkelijke BI-bord als gezaghebbende bron, voegt natuurlijke taalvragen toe en boort toegang tot governance-indicatoren, waarbij het opnieuw opbouwen van de hele verklaring wordt vermeden. De voorbeelden vertegenwoordigen niet de prestaties van een bepaalde klant, en de feitelijke conclusies moeten worden gevalideerd in combinatie met de onderneming eigen bedrijfsvolume, steekproef, systeem en aansprakelijkheidsgrenzen.
De makkelijkste put om op te stappen.
Vervang alle stabiele BI-rapporten voor AI
Zonder kalibratie kan het model de bedrijfswoorden begrijpen.
Alleen om te zien of de antwoorden vloeien, niet tegen de gezaghebbende cijfers.
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
Bedrijven moeten vaste vragen stellen om AI antwoorden en gezaghebbende verklaringen te vergelijken, het kaliber, de autoriteit, de bron, de dubbelzinnigheid en de boorresultaten te controleren en te bepalen welke vragen nog steeds door het traditionele BI of data personeel worden behandeld.
Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.