Diagnostyka danych jednego zadania
Zdecyduj, czy dostępne dane obsługują scenę AIWykaz źródeł, kontrola wyrywkowa, ryzyko dla organów, luki i zalecenia dotyczące zarządzania
Home / Wytyczne dotyczące podejmowania decyzji w sprawie projektu / Koszty zarządzania danymi AI
PROJECT DECISION GUIDEJak oszacować koszty zarządzania, zakres wdrażania i cykl danych dla inteligentnej AI
Zarządzanie danymi AI nie może opierać się wyłącznie na liczbie dokumentów lub tabelach bazy danych. To samo dotyczy 10 000 kopii informacji, jednolitości formatów, dostępności wersji i przywilejów, znaczenia produktów klienta, częstotliwości aktualizacji i konsekwencji błędów, wszystko znacznie zmienia zakres pracy.
Odpowiedz na pytanie.
Koszty zarządzania danymi AI
Proponuje się podział kosztów na cztery elementy: diagnozowanie misji i aktywów, inżynieria pierwszej wiedzy o danych, walidacja aplikacji AI i ciągłość działania. Pierwsza faza będzie regulować tylko domenę danych, od której zależy misja, z stałymi pytaniami lub zestawami zadań w celu walidacji referencji, autoryzacji, jakości i aktualizacji; a następnie określić rozszerzenie danych pierwotnych, źródeł wiedzy i zdolności platformy.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Po pierwsze, jasne wejście do granicy w podziale na etapy projektu
Następujące warstwy są wykorzystywane do ustalenia podstawy budżetu i akceptacji, a rzeczywisty zakres będzie nadal musiał zostać oceniony w odniesieniu do wymogów dotyczących status quo, interfejsów i czasu.
Pierwsza budowa danych gotowych do AI
Utwórz uruchomioną wiedzę o danych zamkniętą pętlęKaliber obiektu, przetwarzanie dokumentów, przywileje, jakość, indeksowanie i zbieranie ocen
Operacje danych na poziomie przedsiębiorstwa
Wsparcie dla wielu aplikacji AI do ciągłego ponownego użyciaGłówne dane, katalogi danych, synchronizacja przyrostowa, pętle zamknięte jakości, regresja i panele operacyjne
DECISION FACTORS
Kluczowe elementy, które należy sprawdzić pod kątem podejmowania decyzji
Po pierwsze, określono granice ograniczeń i odpowiedzialności, a następnie porównano techniczne drogi i sposoby współpracy.
Mandat i ryzyko
Wsparcie dla klientów, wewnętrzne pytania i podejmowanie decyzji w zakresie wysokiego ryzyka wymagają różnych danych i głębokości akceptacji.
Źródła danych
Bazy danych, API, zeskanowane dokumenty, zdjęcia, maile i informacje zewnętrzne są traktowane inaczej.
Obiekty biznesowe
Jedyny identyfikator i system krzyżowy mapowanie klientów, produktów, umów, projektów i organizacji będzie mieć wpływ na zakres.
Organ i zgodność
Im bardziej szczegółowe organizacja, rola, pole, dokumenty i przywileje użytkowania, tym wyższe koszty projektowania testu.
Jakość i etykieta
Brak, konfliktowe błędy historyczne i etykietowanie zawodowe wymagają wspólnego postępowania z personelem operacyjnym.
Aktualizacja i działanie
Real- time synchronizacja, codzienne aktualizacje i niskie częstotliwości ręczne uwalnianie wejść do różnych projektów i transportu.
Przygotowanie zaleceń przed przekazaniem lub oceną
Pierwsze zadania AI i użytkowników docelowychSpis danych i źródeł wiedzyKluczowe publiczność biznesowa i podstawowe systemy odpowiedzialnościFormat, skala, wersja i częstotliwość aktualizacjiWrażliwe poziomy hierarchii, kompetencji i wymagań dotyczących rezerwacjiPrawdziwe problemy, nieudane próbki i profesjonalni lagerzy
Sugerowana droga do wdrożenia
Cena powinna określać profesjonalną ocenę, autoryzację danych i etykietowanie, które klient musi zapewnić, oraz oddzielać koszty budowy i kolejne koszty ciągłej aktualizacji.
DECISION WORKSHEET
Przekształcenie kosztów zarządzania danymi AI w proces podejmowania decyzji w sposób wykonalny
Poniższe arkusze robocze pomagają przedsiębiorstwom w organizacji niejasnych porad w zakresie wejść opartych na wendorskich, wewnętrznych i do otrzymania projektu.
Mandat i ryzyko
Wsparcie dla klientów, wewnętrzne pytania i podejmowanie decyzji w zakresie wysokiego ryzyka wymagają różnych danych i głębokości akceptacji.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Źródła danych
Bazy danych, API, zeskanowane dokumenty, zdjęcia, maile i informacje zewnętrzne są traktowane inaczej.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Obiekty biznesowe
Jedyny identyfikator i system krzyżowy mapowanie klientów, produktów, umów, projektów i organizacji będzie mieć wpływ na zakres.
Jeżeli czynnik pozostaje niepewny, należy zorganizować weryfikację diagnostyczną lub w małej skali i nie jest właściwe bezpośrednie włączenie niezmiennego ustalonego zakresu cen.
Co powinno zawierać porównywalne podsumowanie ocen?
Co najmniej pierwsze zadania AI i użytkownicy docelowi, lista danych i źródeł wiedzy, kluczowe obiekty biznesowe i podstawowe systemy odpowiedzialności, formaty informacyjne, wielkość, wersja i częstotliwość aktualizacji, wraz z bieżącą wielkością działalności, średni czas przetwarzania, główne anomalie, systemy już istniejące, przywileje danych, zależność od stron trzecich i okna online. Ta sama wersja informacji jest dostarczana różnym dostawcom i wymagane są oddzielne opisy założeń, wykluczenia, współpracy z klientami, dostawy i potwierdzenia akceptacji, aby uniknąć porównania tylko całkowitej ceny jednej brakującej granicy.
Na przykład, przedsiębiorstwo oczekuje, że projekt zaoszczędzi 160 godzin pracy miesięcznie, ale liczba ta powinna być podzielona na liczbę zadań, oszczędności czasu, stawki adopcji i współczynniki ręcznego przeglądu. Jeśli tylko 40% użytkowników korzysta z pierwszego okresu, lub jeśli nowy proces zwiększa proces przeglądu, rzeczywiste korzyści będą znacznie niższe niż pozorne szacunki.
Cztery rodzaje dowodów zalecanych do przesłuchania podczas komunikacji ze sprzedawcą
Pierwszy to dowody dotyczące zakresu: spójność wersji popytu, procesów biznesowych, prototypów, interfejsów i wyłączeń; drugi to dowody techniczne: czy podobne technologie mają dostępne struktury, zarządzanie kodem, testowanie, wdrażanie i zarządzanie problemami; trzeci to dowody dotyczące personelu: czy rzeczywiści uczestnicy, etapy wprowadzania, obowiązki i mechanizmy wymiany są jasne; a czwarty to dowody dotyczące dostawy: sposób przekazywania kodów źródłowych, danych, numerów kont, dokumentów, szkoleń, zapewnienia jakości i transportu. To normalne, że dostawcy nie mogą zapewnić poufności klienta na etapie składania ofert, ale powinni być w stanie wyjaśnić swoje własne metody i dowody, które mogą być opracowane w ramach tego projektu.
Zaleca się, aby przejrzystość zakresu, krytyczne poleganie, zdolność zespołu, wykonalność przyjęcia i długoterminowe przejęcie były oceniane oddzielnie i aby podstawa dla każdego wyniku była rejestrowana. Jeśli program jest tańszy, interfejs, migracja, testowanie lub odpowiedzialność online jest wykluczona, to należy go przeliczyć na ten sam kaliber dostawy przed porównaniem.
Zasada oceny
Niniejsza strona zawiera ramy decyzyjne, które nie stanowią stałej oferty ani zobowiązania do wykonania.
FAQ
FAQs
Najczęstsze kwestie przed współpracą są wyraźnie określone z wyprzedzeniem.
Czy istnieje opłata za liczbę dokumentów, które są dostępne dla przedsiębiorstwa?+
Liczba dokumentów jest tylko jednym czynnikiem. Format, duplikat, wersja, przywileje, powiązania biznesowe, jakość skanowania i aktualizacja są bardziej prawdopodobne, aby określić ilość pracy do obsługi.
Możesz po prostu uporządkować bazę wiedzy i nie uruchamiać danych?+
Proste pytanie i odpowiedź mogą rozpocząć się od zarządzania wiedzą; jeżeli kwestia wymaga powiązanego klienta, produktu, projektu lub państwa handlowego, musi dotyczyć zarówno kluczowych danych pierwotnych, jak i obowiązków systemowych.
Czy po zakończeniu zarządzania danymi będzie istniała potrzeba utrzymania?+
Konieczność. Obiekty biznesowe, systemy, produkty i systemy muszą się zmieniać, a wyniki zarządzania muszą być podtrzymywane poprzez stopniowe uaktualnianie, kontrole jakości i zwrot misji.
DECISION FAQ
Sprawdź wszystkie 265 pytań.Wspólne kwestie związane z obecnymi projektami
Zarządzanie danymi i wprowadzanie do obrotu inteligentnych aplikacji AI
Co należy zrobić w pierwszym etapie zarządzania danymi?
Pierwszym krokiem nie jest agregowanie wszystkich danych przedsiębiorstwa, ani zakup platform danych najpierw, ale wybór zadania AI do przygotowania operacji. Chodzi o określenie, kto wykorzystuje, co wchodzi, jak wyniki są sprawdzane, jak konsekwencje błędów i ręczne bottom-up są, a następnie do wykazu wymaganych obiektów biznesowych, dokumentów, pól, systemów, autoryzacji i odpowiedzialności. Pierwszym problemem jest zarządzanie tylko danymi i wiedzą, na której opiera się ten łańcuch zadań, a także do zatwierdzenia efektów zarządzania ze stałym zestawem zadań.
Wyświetl pełną odpowiedźZarządzanie danymi i wprowadzanie do obrotu inteligentnych aplikacji AICo to jest AI-gotowe dane, i jak przedsiębiorstwa powinny akceptować i akceptować?
Dane gotowości AIS nie są "włączone w bazie danych", ale są wystarczająco kompletne, aktualne, autoryzowane, możliwe do interpretacji i stale aktualizowane dla misji docelowej. Przyjmowanie i kontrola wymaga równoczesnego sprawdzenia obiektu operacyjnego, jakości pola i dokumentu, wersji źródłowej, uprawnień do roli, bez odpowiedzi i przetwarzania konfliktów, a także skutków prawdziwej misji. Wymaga także uznania, że szkolenia, walidacja i badania są niezależne od siebie, a nie działają dobrze tylko na próbce, która jest już dostępna.
Wyświetl pełną odpowiedźZarządzanie danymi i wprowadzanie do obrotu inteligentnych aplikacji AICo 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.
Wyświetl pełną odpowiedź% 1% 1Co to za różnica między wpisem lub wyszukiwaniem normalnego dokumentu?
Normalne wyszukiwanie pomaga przede wszystkim użytkownikom znaleźć lokalizację plików lub słów kluczowych, a użytkownik jest również zobowiązany do generowania cytowanych odpowiedzi na podstawie autoryzowanych treści. Wymaga zarządzania źródłami, wersjami, przywilejami, podziałami, pobieraniem, zaprzeczaniem i aktualizacjami treści. Wnoszenie pliku może tylko stanowić demonstrację i nie może automatycznie stać się wiarygodną bazą wiedzy o produkcji. Stałe pytania powinny być wykorzystywane do oceny wycofania, podstaw odpowiedzi i przywilejów.
Wyświetl pełną odpowiedźRELATED
Przedłożenie oceny projektuZachowaj wiedzę o usługach
Odpowiednie
Usługa zarządzania danymi w przedsiębiorstwie AI
Przegląd stosownych scenariuszy, zakresu zarządzania, wyników i praktyk produkcyjnych
Więcej informacji.OdpowiednieBaza wiedzy o przedsiębiorstwach i RG
Analiza wiedzy, odzyskiwanie, cytowanie, autoryzacja i mechanizmy odmowy udzielenia odpowiedzi
Więcej informacji.OdpowiednieKoszty BI i platformy zarządzania danymi
Porównywanie zakresu budowy tradycyjnych platform danych, danych podstawowych i zarządzania danymi AI
Więcej informacji.