Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
O BI tradicional aborda a questão do que se sabe que se espera ser estável de forma fixa, e a análise de negócios AI é mais adequada para o cenário de “usuário levantando perguntas ad hoc em línguas naturais, sistematicamente interpretando calibrações e conduzindo para baixo brocas.” AI pode quebrar “a principal razão para o declínio dos lucros na China Oriental este mês” em tempo, região, indicadores de lucro e dimensões de perfuração mais baixas, mas definição de lucro, escopo organizacional e privilégios de dados deve vir do nível semântico controlado.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Coletando problemas de negócios reais recentes e o tempo disponível para processamento.
Dependência da Chave de Validação
Distinção entre declarações fixas, consultas ad hoc e tarefas de interpretação analítica.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Crie perguntas inteligentes em pequena escala da PoCs com indicadores e competências existentes.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Mais correto, tempo de espera, taxa de adoção e custos de manutenção.
Como é que entendes isso no negócio?
O projeto mantém o quadro BI original como fonte autorizada, adicionando consultas de linguagem natural e perfurando o acesso para indicadores de governança, evitando reconstruir toda a declaração. Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser validadas em conjunto com o volume de negócios da empresa, amostra, sistema e limites de responsabilidade.
O poço mais fácil de pisar.
Substituir todos os relatórios estáveis do BI para o AI
Sem uma calibração, o modelo pode entender as palavras de negócio.
Só para ver se as respostas correm, não contra as figuras autoritárias.
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
As empresas devem usar conjuntos fixos de perguntas para comparar respostas AI e declarações autoritárias, verificar o calibre, autoridade, fonte, ambiguidade e resultados de perfuração, e identificar quais perguntas continuam a ser tratadas pelo BI tradicional ou pessoal de dados.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.