Home / FAQs / Organizacja i realizacja transportu AI
QUESTION & ANSWER

Przedsiębiorstwa nie mają danych do uporządkowania. Czy mogą rozpocząć przejście AI?

Diagnostyka sceny i inwentaryzacja danych mogą być zainicjowane, ale nie jest właściwe, aby zobowiązać się do pełnego efektu AI bezpośrednio, gdy warunki danych nie są znane. Przedsiębiorstwa mogą priorytetyzować stosunkowo scentralizowaną wiedzę, łatwo dostępne próbki, a wyniki można ręcznie sprawdzić, podczas uruchamiania małych PoC, a zarządzanie będzie naprawdę wpływać na dane sceny.

Odpowiedz na pytanie.

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

"Dane złe" nie jest powodem do zaprzestania wszystkich prac AI, ani pretekstem do pominięcia zarządzania. Przedsiębiorstwa powinny ograniczyć problem do konkretnych zadań, biorąc pod uwagę wiedzę, uporządkowane dane i próbki historyczne potrzebne.

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.

Pierwsze zadania wymagają wiedzy, danych transakcyjnych lub statusu czasu rzeczywistego.Czy dane są jednoznaczne, kalibru, autorytetu i odpowiedzialnościNormalne i nietypowe próbki o wystarczającej reprezentacjiCzy błędy są wykrywane, korygowane i karmione ręcznie
ACTION STEPS

Sugerowana kolejność wyprzedzania

01

Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.

Określić zadanie operacyjne o wysokiej częstotliwości i wynikach, które mają zostać uzgodnione.

02

Kluczowe zależności zatwierdzenia

b) spisu danych, luk, uprawnień i kwestii jakości wymaganych do wykonania zadania.

03

Opracowanie wyników możliwych do oceny

Ustalono ręczny punkt odniesienia, a kontrolowany produkt PoC uzupełniono małymi próbkami.

04

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

Ponowne wstawianie danych, procesów przerobowych lub dostosowywanie scen w oparciu o klasyfikację awarii.

PRACTICAL EXAMPLE

Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?

Przykład stosowany do zilustrowania metody oceny

Zamiast być otwartym asystentem biznesowym, firma może najpierw wybrać generowanie raportów sprzedaży tygodniowych, i naprawić kalibrację potwierdzonych zleceń i zwrotów; i stopniowo naprawiać dane główne klienta przy jednoczesnej weryfikacji wartości. Przykłady nie przedstawiają wyników danego klienta, a rzeczywiste wnioski muszą być zweryfikowane w połączeniu z własną wielkością działalności przedsiębiorstwa, próbki, systemu i granic odpowiedzialności.

COMMON RISKS

Najprostszy do przejścia.

Uznano, że przed wdrożeniem pilotażowego zarządzania danymi muszą zostać zakończone całe zarządzanie danymi przedsiębiorstwa.

Ręczne nierozpoznane dane historyczne bezpośrednio do modelu

Dostosowanie podpowiedzi tylko w przypadku wystąpienia problemów z danymi, bez korygowania procesu źródłowego

ACCEPTANCE

Jak mamy to potwierdzić?

Należy dostarczyć pierwszy problem wykazu danych dotyczących miejsca zdarzenia, źródeł i obowiązków, podstaw jakości, zezwoleń, próbek i wariantów zarządzania lukami; sprawozdanie PoC musi rozróżnić kwestie związane z modelowaniem i danymi oraz opisać kwestie zarządzania, które muszą zostać zakończone przed uruchomieniem produkcji.

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