Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
Os dados precisam ser estruturados em termos de identificação de objetos, calibre de campo, tempo e responsabilidade primária; os documentos necessitam de fonte, versão, validade, escopo de aplicação e permissão; a voz fotográfica precisa ser coletada em condições, categorias e autorizações; as amostras de avaliação também precisam cobrir situações normais, anormais, inquestionáveis, ultra vires e de alto risco. A qualidade dos dados não pode ser desvinculada do cálculo médio do risco operacional, como um pequeno número de erros críticos de preço que podem ser mais graves do que a ausência de um grande número de campos comuns. Uma vez concluída a governança, um conjunto de tarefas independentes deve ser congelado, comparando o AI com alterações nas referências, respostas, ferramentas e resultados operacionais.
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.
Defina tarefas de destino e erros graves.
Dependência da Chave de Validação
Cria uma folha de verificação de qualidade de documento de dados e permissão.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Testes de qualidade e ultra vires são feitos usando um conjunto de tarefas autônomo.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Um exercício de atualização, retirada e reavaliação de dados.
Como é que entendes isso no negócio?
A lista de documentos é muito grande, mas não é adequada para perguntas e respostas. A versão suplementar da empresa é considerada o primeiro conhecimento pronto para AI após a aplicação, conteúdo de linha descendente, e um teste sem resposta é estabelecido. Os exemplos não representam o desempenho de um determinado cliente, e as conclusões reais precisam ser verificadas em conjunto com o volume de negócios próprio da empresa, amostra, sistema e limites de responsabilidade.
O poço mais fácil de pisar.
Quanto maior for o valor dos dados, melhor será para o AI.
Teremos de usar uma amostra de treino para completar a inspecção e inspecção.
A actualização falhou sem aviso, indexando a longo prazo na versão antiga
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
O material de recepção e inspeção deve incluir o calibre do objeto, a versão fonte, a permissão, as regras de qualidade, o registro de falhas, o conjunto de tarefas independentes e os resultados item-a-caso, e demonstrar que o pessoal da empresa pode atualizar, retirar e executar novamente a avaliação.
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.