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QUESTION & ANSWER

Que informações são necessárias antes das instruções AI e da automação Excel?

Pelo menos prepare arquivos originais representativos, descrições de campo, calibração de fórmulas, saída esperada, amostras incomuns e passos manuais atuais. Se o resultado for devolvido a um ERP, CRM ou sistema financeiro, você também deve fornecer interfaces, chaves primárias, status e regras de permissão. Não forneça apenas um modelo limpo, que deve incluir colunas, repetições, valores vazios, má formatação e versões históricas.

Responde à pergunta.

Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões

O objetivo da preparação de informações é fazer a equipe entender de onde os dados vêm, como eles mudam, como eles são calculados, onde erros podem ocorrer e por quem. A empresa deve fornecer documentos normais e incomuns, campos e explicações de negócios, correspondência de relacionamentos, regras de julgamento manual, aprovações de resultados, e condições de sistema upstream/downstream.

DECISION FACTORS

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.

Completude de diferentes fontes e versões históricasExiste um calibre comum para a fórmula de campo e ciclo estatísticoSe as regras de correspondência, ponderação e anormalidade da chave primária são clarasQuem vai aprovar os resultados do write-back e lançamento oficial
ACTION STEPS

Ordem de adiantamento sugerida

01

Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.

Recolha de documentos reais recentes e pelo menos três tipos de amostras incomuns.

02

Dependência da Chave de Validação

Marca fontes de campo, fórmulas, sistemas de responsabilização primária e saída esperada.

03

Desenvolvimento de resultados avaliáveis

Grave as etapas de processamento manual, demorando e erros comuns.

04

Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.

Estabelecer uma amostra fixa, regras de reconciliação e oficial de aceitação.

PRACTICAL EXAMPLE

Como é que entendes isso no negócio?

Exemplo utilizado para ilustrar o método de julgamento

Se o “nome do cliente” não for consistente nos vários formulários de vendas departamentais, o principal problema de dados não pode ser detectado fornecendo um modelo padrão. Os apelidos históricos, o código do cliente e os resultados manuais de correspondência devem ser preparados em conjunto, decidindo se gerenciam os dados mestre ou criam mapas de forma automatizada.

COMMON RISKS

O poço mais fácil de pisar.

Apenas declarações finais, sem dados brutos

A calibração da fórmula depende da memória de um determinado funcionário.

Ignorar os valores em branco duplicados e os ajustes interperíodos

ACCEPTANCE

Como devemos acabar recebendo e confirmando?

As informações sobre o projeto devem ser suficientes para reproduzir os resultados manuais atuais e identificar erros aceitáveis, exceções manuais, reconciliações e privilégios 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.

As condições do seu projeto são diferentes dos exemplos acima?

Os objectivos operacionais, os sistemas existentes, a amostra e o tempo planeado poderiam ser reunidos antes de os consultores poderem fazer julgamentos preliminares em relação às fronteiras reais.

Consultores associados de projectos