01 Operacyjna podstawa odniesieniaNajpierw nagrywamy stan przed modyfikacją.
Projekt rozpoczyna się od łańcucha biznesowego, który wymaga jak największej poprawy, przeprowadza wywiady z rzeczywistymi użytkownikami i pobiera najnowsze próbki. Przetwarzanie danych, średnio czasochłonne, czas oczekiwania, liczba wstecznych prac, nietypowe liczby i punkty kontaktowe wokół "problemów biznesowych, kalibry wskaźników, wymiary i terminologie biznesowe"; a jeśli dostępne dane są niekompletne, przy użyciu ręcznego naliczania opłat za jeden do dwóch tygodni jako punkt odniesienia. Bez poziomu odniesienia projekt kończy się oceną, czy interfejs jest ukończony i nie jest możliwe, aby ocenić, czy system analizy danych AI przyniósł zrównoważone zmiany biznesowe.
W punkcie odniesienia należy również wskazać zakres statystyk i wyłączeń. Na przykład, czas przetwarzania rozpoczyna się od dostępności informacji lub pierwszego przedłożenia przez klienta, wyjątek nie obejmuje interfejsów trzeciej strony, a ręczne modyfikacje są drobne korektę lub powtórne przetwarzanie.
02 Pierwszy zamknięty pierścieńZatwierdzenie kluczowych założeń o minimalnym dostępnym zakresie
Pierwszy etap nie obejmuje wszystkich sektorów, lecz tworzy zamkniętą pętlę wokół "warstw składni, platform wskaźników, metadanych i przywilejów do danych", które mogą funkcjonować w warunkach rzeczywistych: jasne dane wejściowe, zasady przetwarzania, działania systemowe, odpowiedzialne role, nieprawidłowe ruchy i wyjście końcowe. Kluczowe role obejmują co najmniej właścicieli przedsiębiorstw, rzeczywistych użytkowników, interfejsów technicznych oraz urzędników przyjmujących i inspekcyjnych, unikając potrzeby opisywania przez kierownictwo i wykorzystywania w Internecie przez inną grupę.
Ocena potrzeb odpowiada każdej kompetencji w scenie biznesowej, roli użytkownika i akceptacji próby. Kwestie, które nie dostarczają uzasadnionych danych, interfejsów lub decydentów powinny być włączone jako warunek wstępny lub kolejny etap, i nie powinny być włączone po cichu do oferty ustalonej asortymentu.
• Realizacja projektuUczyń proces odwracalnym i odwracalnym wynikiem etapu
Typowym sposobem jest business issues and data invention, indicator semantics and authority management, basic sets and PoC, query gateways and analysis applications. Każdy etap powinien skutkować widocznymi wynikami, takimi jak wykresy przepływu, prototypy, kontrakty interfejsów, zapisy testowe, notatki wdrożeniowe lub demonstracje. Proces rozwoju powinien prowadzić do zapisu zmian popytu, braków, zagrożeń i podejmowania decyzji; w przypadku migracji danych, zewnętrznych interfejsów lub wyjść AI, powinien on również projektować nieudane testy, ręczne przejęcie i programy śledzenia.
Demonstracja nie jest "wygląda na sprawną". Reprezentatywna próbka powinna być wykorzystywana do pokrycia normalnych procesów, brakujących pól, powtarzających się wniosków, nieodpowiednich uprawnień, przekroczenia czasu i anomalii danych historycznych z usług zewnętrznych oraz do rozpoznawania problemów, które pojawiają się tylko w środowisku produkcyjnym na wczesnym etapie.
04 Operacje przyjmowania i inspekcjiWspólne przyjęcie i przyjęcie wraz z dostawą, dowodami i wskaźnikami
Projekt powinien przynajmniej godzić semantyczny wykaz zagadnień i wskaźników biznesowych, źródła danych, modele, uprawnienia i oceny jakości, ekstrakcję języka naturalnego i zastosowania analityczne AI, a także potwierdzić przypisanie źródła lub konfiguracji, zarządzanie kontem, budowa wdrożenia, tworzenie kopii zapasowej danych, reagowanie na awarie i kolejne obowiązki w zakresie utrzymania. Oprócz akceptacji funkcjonalnej, uprawnień do kontroli, bezpieczeństwa, wydajności, dzienników, odzyskiwania i kluczowych szkoleń dla użytkowników w celu zapewnienia, że zespoły klientów są w stanie korzystać i rozumieć granice systemu niezależnie.
Podstawową metodą procesu jest 800 elementów miesięcznie, średnio 18 minut na jednostkę i 12% stopa zwrotu, a jedynie przykład, a nie wydajność klienta. Po linii należy umieścić cztery do ośmiu kolejnych tygodni ciągłej obserwacji tego samego kalibru, a następnie ocenić, czy należy uzyskać prawo do krótszej liczby dni, aby uzyskać wspólny problem biznesowy, aby kalibracja wskaźników i źródeł danych była bardziej przejrzysta, a także kontrolować ryzyko naturalnych zapytania językowe.
Słowa kluczowe i opis treściTa strona zawiera treści organizacyjne wokół rzeczywistych problemów z usługami, takich jak analiza danych AI, ekstrakcja języka naturalnego, ChatBI, inteligentne systemy BI. Słowa kluczowe są używane do pomocy użytkownikom i systemy wyszukiwania identyfikacji tematów, bez implikowania zaangażowania w stałe efekty; ostateczny zakres, cykl, budżet i wskaźniki oparte są na diagnozie projektu, kontrakt i akceptacja bazowy.
