Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
Als de cliënt meerdere namen in CRM, ERP en financiële systemen heeft, in de eerste plaats het belangrijkste dataprobleem; als de inkomsten- en orderindicatoren van de verschillende afdelingen verschillen in kaliber, de indicator en data governance; als de kwaliteit van de taak wordt verminderd na RAG verwijst naar het verlopen systeem, Agent over-authorization van documenten of modelupdates, dan is het binnen het bereik van AI data governance. Een productie AI toepassing is vaak gebaseerd op drie verschillende mogelijkheden tegelijkertijd, en daarom niet een aparte.AI gegevens te creëren die volledig geïsoleerd zijn van het oorspronkelijke datasysteem. De juiste aanpak is om de primaire gegevens en objectidentificaties te identificeren, om de bestaande integratie, catalogi, kwaliteit en toegangsmogelijkheden te hergebruiken, en toe te voegen aan documentverwerking, kennisindexering, taakevaluatie en modeltoepassing logs.
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.
Maak een overzicht van bestaande MDM, silo's, dataplatforms en documentsystemen.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
Herbruikbare en ontbrekende governancecapaciteit door AI-opdracht.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
Prioriteit wordt gegeven aan de voltooiing van privileges, versies, kennis en beoordeling van gesloten ringen.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
De verantwoordelijkheid en de operationele indicatoren harmoniseren om nieuwe dataeilanden te vermijden.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
De onderneming heeft een data warehouse en BI, maar de klant RG beantwoordt nog steeds het oude productbeleid. De reden is niet het ontbreken van een data platform, maar de geldigheid van het document, de release van kennis, en de terugkeer van de RG zijn niet opgenomen in het bestuur.
De makkelijkste put om op te stappen.
Herbouw AI data governance als stand-alone platform
MDM-code alleen, geen zakelijke positie aan de gang
Alleen de database wordt beheerd, en er worden geen bestanden en steekproefbeoordelingen beheerd
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
In de governance- blauwdruk moet worden bepaald of elke capaciteit wordt hergebruikt of nieuw gebouwd op bestaande platforms en wie de doelstelling, indicatoren, kennis, competenties en beoordelingen, respectievelijk handhaaft, waarbij meerdere reeksen calibres en overlappende verantwoordelijkheden worden vermeden.
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.