Home / FAQs / AI Bedrijfssite Selectie en productie-besluitvorming
QUESTION & ANSWER

De zakenwereld heeft geen kenniskaart.

Het kan beginnen met een beperkt datadomein, maar niet overslaan van de data governance. Het is noodzakelijk om entiteiten, relaties, bronnen, tijd versies en regels van discriminatie te definiëren, en vervolgens een evalueerbare kaart te bouwen door automatisch uitpakken en kunstmatige bemonstering. Zonder stabilisatieproblemen en gegevens verantwoordelijkheden, is het niet gepast om eerst een grote, volledige kaart te bouwen.

Beantwoord de vraag.

Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming

Selecteer één type bedrijfsobject en 20 tot 50 echte problemen en maak een minimum fysieke relatiemodel. Automatische extractie wordt alleen gebruikt voor efficiëntie, en sleutelentiteiten, relaties en conflicten moeten hun bronnen behouden en in staat zijn handmatige correctie te maken. De kaart moet ook worden gesynchroniseerd met de toename van het bronsysteem, niet om een statische kopie van een eenmalige import te zijn.

DECISION FACTORS

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.

Bestaan van stabiele zakelijke objecten en codesBetrouwbare toegang tot informatieFrequentie van actualisering van kennisbronnen en verantwoordelijke personenDeelname van operationele deskundigen aan de monsterbevestiging
ACTION STEPS

Voorgestelde volgorde van de voorschotten

01

Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.

Definieer problemen en datadomeinen.

02

Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid

Definieert de relatie tussen de entiteit en de bron ervan.

03

Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten

Bouwt minimale kaarten en elimineert discriminatie.

04

Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.

Een vraagstelling wordt later gebruikt om te meten.

PRACTICAL EXAMPLE

Hoe begrijp je dat in de praktijk?

Voorbeeld gebruikt om de methode van beoordeling te illustreren

Lokale mapping is gebouwd rond producten, componenten, storingen en onderhoudsgegevens, in plaats van alle zakelijke kennis in het begin. De voorbeelden niet de prestaties van een bepaalde klant vertegenwoordigen, en de feitelijke conclusies moeten worden gevalideerd in combinatie met de onderneming eigen bedrijfsvolume, steekproef, systeem en aansprakelijkheid grenzen.

COMMON RISKS

De makkelijkste put om op te stappen.

Niet synchroniseren na één import

Auto-extract relaties worden niet beoordeeld

Herhaalde verwerking of niet verwerkt door dezelfde entiteit

ACCEPTANCE

Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?

De relatie tussen entiteiten, conflicten, updates, competenties en de kwaliteit van het probleem kunnen worden gevolgd, en het personeel van het bedrijf kan regressiebeoordelingen wijzigen en implementeren.

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.

Uw projectvoorwaarden verschillen van de bovenstaande voorbeelden?

Operationele doelstellingen, bestaande systemen, steekproef en geplande tijd kunnen worden verzameld voordat consultants een voorlopige beoordeling kunnen maken van de feitelijke grenzen.

Associate project consultants