Home / FAQs / AI zarządzanie danymi i marketing smart application
QUESTION & ANSWER

Co za różnica, co robi AI i tradycyjne zarządzanie danymi i MDM?

Główne dane MDM odnosi się do wyłącznej identyfikacji i podstawowej odpowiedzialności podstawowych klientów, towarów, organizacji itp.; tradycyjne zarządzanie danymi obejmuje również wskaźniki, jakość, krew, bezpieczeństwo i usługi danych; AI zarządzanie danymi opiera się na tym, aby dodać pliki, informacje multimodułowe, wersje wiedzy, szkolenia do oceny próbek, wykorzystanie modelu i wyniki misji. Te trzy nie są substytutami. Przedsiębiorstwa powinny korzystać z istniejących podstawowych możliwości i platform danych dla misji AI, aby wypełnić tylko luki w wiedzy, autoryzacji, ocenie i ciągłości operacji.

Odpowiedz na pytanie.

Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.

Jeżeli klient ma wiele nazw w CRM, ERP i systemów finansowych, przede wszystkim główny problem danych; jeśli wskaźniki dochodu i porządku różnych działów różnią się kalibru, wskaźnik i zarządzanie danymi; jeśli jakość zadania jest zmniejszona po RAG odnosi się do systemu wygasłego, Agent nadautoryzacji dokumentów lub aktualizacji modelu, to jest to w zakresie AI zarządzania danymi. Produkcja AI aplikacji często opiera się na trzech poziomach możliwości w tym samym czasie, a zatem nie powinny tworzyć oddzielnego "AI danych i możliwości, aby dodać do przetwarzania dokumentacji, indeksowanie, ocena zadań i stosowanie modelu. Prawne podejście polega na identyfikacji danych pierwotnych i identyfikatorów obiektów, do ponownego wykorzystania istniejącej integracji, jakości i możliwości oraz do tworzenia i do tworzenia nowych informacji, dostępu, a także do dokumentacji, do przetwarzania danych indeksu, indeksu, oceny zadań i logowania.

DECISION FACTORS

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.

Czy istnieje jednolity system identyfikacji i odpowiedzialności podstawowej dla głównych odbiorców biznesowychZdolność zarządzania w zakresie wskaźników, dziedzin, jakości i usług w zakresie danychCzy misje AI opierają się na wiedzy niestrukturalnej i informacji multimodułowejPotrzeba zarządzania danymi z oceny szkoleń i rejestrami modeli aplikacji
ACTION STEPS

Sugerowana kolejność wyprzedzania

01

Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.

Podsumowanie istniejących MDM, silosów, platform danych i systemów dokumentów.

02

Kluczowe zależności zatwierdzenia

Zdolność zarządzania do wielokrotnego wykorzystania i brakująca przez przydział AI.

03

Opracowanie wyników możliwych do oceny

Priorytetem jest ukończenie uprawnień, wersji, wiedzy i oceny zamkniętych pierścieni.

04

Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.

Harmonizacja odpowiedzialności i wskaźników operacyjnych w celu uniknięcia tworzenia nowych wysp danych.

PRACTICAL EXAMPLE

Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?

Przykład stosowany do zilustrowania metody oceny

Przedsiębiorstwo posiada magazyn danych i BI, ale klient RG nadal odpowiada na starą politykę produktową. Powodem nie jest brak platformy danych, ale ważność dokumentu, uwolnienie wiedzy, i powrót RG nie są włączone do zarządzania.

COMMON RISKS

Najprostszy do przejścia.

Przebudowa zarządzania danymi AI jako samodzielnej platformy

Kod MDM tylko, brak pozycji w działalności

Tylko baza danych jest regulowana, a nie są zarządzane żadne pliki i oceny próby

ACCEPTANCE

Jak mamy to potwierdzić?

Plan zarządzania powinien określać, czy każda zdolność jest ponownie wykorzystywana lub nowo budowana z istniejących platform i kto utrzymuje cel, wskaźniki, wiedzę, kompetencje i oceny, odpowiednio, unikając wielu zestawów kalibrów i nakładających się na siebie obowiązków.

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.

Warunki projektu różnią się od powyższych przykładów?

Cele operacyjne, istniejące systemy, próby i planowany czas można by zestawić, zanim konsultanci będą mogli dokonać wstępnych ocen w odniesieniu do rzeczywistych granic.

Doradcy ds. projektów stowarzyszonych