Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.
Tradycyjna analiza biznesowa BI zajmuje się kwestią tego, co wiadomo, że ma być stabilne w sposób stały, a analiza biznesowa AI jest bardziej odpowiednia dla sceny "podnoszenia przez użytkownika doraźnych pytań w językach naturalnych, systematycznej interpretacji kalibracji i prowadzenia wierceń." AI może się "główny powód spadku zysków w Chinach Wschodnich w tym miesiącu" do czasu, regionu, wskaźników zysku i niższych wymiarów wiercenia, ale definicja zysku, zakres organizacyjny i przywileje danych musi pochodzić z kontrolowanego poziomu semantycznego.
Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?
To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.
Sugerowana kolejność wyprzedzania
Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.
Zbieranie ostatnich rzeczywistych problemów biznesowych i czasu dostępnego na przetwarzanie.
Kluczowe zależności zatwierdzenia
Rozróżnienie między stałymi stwierdzeniami, zapytaniami ad hoc i zadaniami w zakresie interpretacji analitycznej.
Opracowanie wyników możliwych do oceny
Zbuduj inteligentne pytania na małą skalę od PoC z istniejącymi wskaźnikami i kompetencjami.
Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.
Bardziej poprawne, czas oczekiwania, wskaźnik adopcji i koszty utrzymania.
Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?
Projekt zachowuje pierwotną tablicę BI jako autorytatywne źródło, dodając naturalne zapytania językowe i dostęp do wierceń dla wskaźników zarządzania, unikając odtworzenia całego oświadczenia. Przykłady nie przedstawiają wyników konkretnego klienta, a rzeczywiste wnioski muszą być zatwierdzone w powiązaniu z własną wielkością działalności przedsiębiorstwa, próbką, systemem i granicami odpowiedzialności.
Najprostszy do przejścia.
Zastąp wszystkie stabilne raporty BI dla AI
Bez kalibracji model może zrozumieć słowa biznesowe.
Żeby sprawdzić, czy odpowiedzi płyną, a nie przeciwko autorytatywnym figurom.
Jak mamy to potwierdzić?
Przedsiębiorstwa powinny stosować stałe zestawy pytań do porównania odpowiedzi na pytania AI i oświadczeń autorytatywnych, kalibru kontrolnego, autorytetu, źródła, dwuznaczności i wyników wiercenia oraz określić, które pytania nadal są rozpatrywane przez tradycyjne BI lub personel ds. danych.
Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.