Diagnóstico de dados de tarefa única
Faça um julgamento se os dados disponíveis suportam uma cena do AIInventário de origem, inspecção de amostras, risco de autoridade, lacunas e recomendações de governação
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PROJECT DECISION GUIDEComo você estima os custos de governança, escopo de implementação e ciclo de dados para a inteprise AI
A governança dos dados do AI não pode ser baseada apenas no número de documentos ou tabelas de banco de dados. O mesmo é de 10.000 cópias de informações, a uniformidade dos formatos, a disponibilidade de versões e privilégios, a relevância dos itens do produto do cliente, a frequência de atualizações e as consequências dos erros, tudo altera significativamente o escopo do trabalho.
Responde à pergunta.
Custos de governança de dados AI
Propõe-se dividir os custos em quatro componentes: missão e diagnóstico de ativos, primeiro engenharia de conhecimento de dados, validação de aplicativos AI e operação contínua. A primeira fase apenas irá governar um domínio de dados do qual a missão depende, com perguntas fixas ou conjuntos de tarefas para validar referências, autoridade, qualidade e atualizações; e, em seguida, determinar a expansão dos dados primários, fontes de conhecimento e capacidade de plataforma.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Primeiro, entradas claras para o limite por fase do projeto
As camadas seguintes são utilizadas para estabelecer uma linha de base para o orçamento e a aceitação, e o âmbito de aplicação real ainda terá de ser avaliado em relação aos requisitos de status quo, interface e tempo.
Primeiro compilação de dados pronto para AI
Criar um ciclo fechado de conhecimento de dados executávelCalibre de objetos, processamento de documentos, privilégios, qualidade, indexação e coleta de avaliação
Operações de dados a nível empresarial
Suporte para múltiplas aplicações AI para reutilização contínuaDados principais, catálogos de dados, sincronização incremental, loops fechados de qualidade, regressão de lançamento e painéis operacionais
DECISION FACTORS
Elementos-chave a controlar para a tomada de decisões
Em primeiro lugar, identificam-se os limites da contenção e da responsabilidade, depois comparam-se as vias técnicas e as modalidades de cooperação.
Mandato e risco
O suporte ao cliente, as consultas internas e a tomada de decisões profissionais de alto risco exigem diferentes dados e profundidades de aceitação.
Fontes de dados
Bancos de dados, API s, documentos digitalizados, imagens, e-mail e informações externas são tratados de forma diferente.
Objetos de negócios
O único identificador e mapeamento intersistemas de clientes, produtos, contratos, projetos e organizações afetará o escopo.
Autoridade e conformidade
Quanto mais detalhada a organização, papel, campo, documentos e privilégios de uso, maior o custo de projetar o teste.
Qualidade e rótulo
Os erros históricos, em falta e a rotulagem profissional exigem o tratamento conjunto do pessoal operacional.
Actualização e Operação
Sincronização em tempo real, atualizações diárias e liberação manual de baixa frequência de entradas para diferentes projetos e transporte.
Preparação de recomendações antes da comunicação ou avaliação
Primeiras tarefas AI e usuários alvoInventário de dados e fontes de conhecimentoPrincipais audiências de negócios e sistemas de responsabilização primáriaFormato, escala, versão e frequência das atualizaçõesNíveis sensíveis de hierarquia, competência e reservasProblemas reais, amostras falhadas e rotuladores profissionais
Caminho sugerido para a implementação
O preço deve identificar o julgamento profissional, a autorização de dados e a rotulagem que o cliente precisa fornecer, e separar os custos de construção e os custos de atualização contínua subsequentes.
DECISION WORKSHEET
Transformando os custos de governança de dados AI em decisões executórias
As seguintes planilhas ajudam as empresas a organizarem conselhos vagos em insumos de fornecedores, de aprovação interna e de recebimento de projetos.
Mandato e risco
O suporte ao cliente, as consultas internas e a tomada de decisões profissionais de alto risco exigem diferentes dados e profundidades de aceitação.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Fontes de dados
Bancos de dados, API s, documentos digitalizados, imagens, e-mail e informações externas são tratados de forma diferente.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
Objetos de negócios
O único identificador e mapeamento intersistemas de clientes, produtos, contratos, projetos e organizações afetará o escopo.
Se o factor se mantiver incerto, deve ser organizada uma validação diagnóstica ou em pequena escala e não é adequado incluir directamente a gama de preços fixa não variável.
O que deve conter um resumo comparável das avaliações?
Pelo menos as primeiras tarefas AI e usuários-alvo, a lista de fontes de dados e conhecimento, objetos de negócios chave e sistemas de responsabilização primária, formatos de informação, tamanho, versão e frequência de atualizações, juntamente com o volume atual de negócios, tempo médio de processamento, anomalias principais, sistemas já existentes, privilégios de dados, dependência de terceiros e janelas online. A mesma versão de informação é fornecida a diferentes fornecedores e descrições separadas de pressupostos, exclusões, cooperação com o cliente, entrega e aceitação de evidências são necessárias para evitar comparar apenas o preço total de uma fronteira em falta.
Por exemplo, a empresa espera que o projeto economize 160 horas de trabalho por mês, mas este valor deve ser dividido em número de tarefas, economia de tempo única, taxas de adoção e razões de revisão manual. Se apenas 40% dos usuários usarem o primeiro período, ou se o novo processo aumentar o processo de revisão, os benefícios reais serão significativamente menores do que a estimativa aparente.
Quatro tipos de evidência recomendada para interrogatório durante a comunicação do fornecedor
A primeira é a evidência de escopo: consistência de versões de demanda, processos de negócios, protótipos, interfaces e exclusões; a segunda é a evidência de engenharia: se tecnologias semelhantes têm estruturas acessíveis, métodos de gerenciamento de código, testes, implantação e gerenciamento de problemas; a terceira é a evidência de pessoal: se os participantes reais, estágios de entrada, responsabilidades e mecanismos de substituição são claros; e a quarta é a evidência de entrega: como códigos fonte, dados, números de conta, documentos, treinamento, garantia de qualidade e transporte são entregues. É normal que os fornecedores não possam fornecer confidencialidade ao cliente na fase de licitação, mas devem ser capazes de explicar seus próprios métodos e as evidências que podem ser desenvolvidas no âmbito deste projeto.
Recomenda-se que a clareza do âmbito, a confiança crítica, a capacidade da equipa, a aplicabilidade da aceitação e a aquisição a longo prazo sejam avaliadas separadamente e que a base para cada pontuação seja registada. Se um programa for mais barato, a interface, migração, testes ou responsabilidade em linha é excluída, então deve ser convertido para o mesmo calibre de entrega antes da comparação.
O princípio do acórdão
Esta página fornece um quadro de tomada de decisão que não constitui uma oferta fixa ou compromisso de desempenho.
FAQ
FAQs
As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.
Existe uma taxa pelo número de documentos disponíveis para a empresa?+
O número de documentos é apenas um fator. Formato, duplicado, versão, privilégios, ligações de negócios, qualidade de digitalização e atualização são mais propensos a determinar o volume de trabalho a ser tratado.
Você pode apenas classificar a base de conhecimento e não executar os dados mestre?+
Uma simples pergunta e resposta pode começar com a governança do conhecimento; se a questão requer um cliente, produto, projeto ou estado de negociação relacionado, ele deve lidar com os dados primários fundamentais e responsabilidades do sistema.
Haverá necessidade de manutenção após a governança dos dados estar concluída?+
Necessidade. Objetos de negócios, sistemas, produtos e sistemas mudam, e os resultados de governança devem ser sustentados através de atualização incremental, verificações de qualidade e retorno da missão.
DECISION FAQ
Confira todas as 265 perguntas.Questões comuns relacionadas com os projectos em curso
AI governança de dados e aplicação inteligente de marketing
O que deve ser feito na primeira etapa de governança dos dados?
O primeiro passo não é agregar todos os dados da empresa, nem comprar plataformas de dados primeiro, mas selecionar uma tarefa AI para a preparação da operação. É identificar quem usa, o que entra, como os resultados são verificados, como as consequências de erro e os bottom-ups manuais são, e então listar os objetos de negócios necessários, documentos, campos, sistemas, autoridade e responsabilidades. A primeira questão é gerenciar apenas os dados e o conhecimento em que esta cadeia de tarefas depende, e validar os efeitos de governança com um conjunto de tarefas fixo.
Ver resposta completaAI governança de dados e aplicação inteligente de marketingO que são os dados prontos para o AI, e como as empresas devem aceitar e aceitar?
Os dados de prontidão do AIS não são “aptos no banco de dados”, mas são completos, oportunos, autorizados, interpretáveis e continuamente atualizados para a missão alvo. Receber e inspeção requer verificação simultânea do objeto operacional, qualidade de campo e documento, versão fonte, privilégios de papel, sem respostas e processamento de conflitos, e os efeitos da missão real. Requer também reconhecimento de que os dados de treinamento, validação e teste são independentes uns dos outros, e que não se dão bem apenas na amostra que já está disponível.
Ver resposta completaAI governança de dados e aplicação inteligente de marketingQue diferença faz o AI e a governança tradicional de dados e o MDM?
Os principais dados MDM abordam a identificação e responsabilidade primária de clientes principais, commodities, organizações, etc.; governança tradicional de dados também abrange indicadores, qualidade, sangue, segurança e serviços de dados; governança de dados AI baseia-se nisso para adicionar arquivos, informações multimodulares, versões de conhecimento, treinamento para avaliar amostras, uso de modelos e resultados de missão. As três não são substitutos. As empresas devem usar dados mestres existentes e capacidades de plataforma de dados para missões AI para preencher apenas lacunas no conhecimento, autoridade, avaliação e continuidade das operações.
Ver resposta completa% 1% 1Que diferença faz entre uma entrada ou uma busca por um documento normal?
A pesquisa normal ajuda principalmente os usuários a encontrar a localização de arquivos ou palavras- chave, e o usuário também é necessário para gerar respostas citadas com base em conteúdo autorizado. Ele requer gerenciar fontes, versões, privilégios, divisões, recuperação, negação e atualizações de conteúdo. O envio de um arquivo só pode formar uma demonstração e não pode automaticamente se tornar uma base de produção confiável. Um conjunto fixo de perguntas deve ser usado para avaliar motivos de memória, resposta e privilégios.
Ver resposta completaRELATED
Apresentação da avaliação dos projectosMantenha o seu conhecimento dos serviços
Relevante
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Análise, recuperação, citação, autoridade e mecanismos de recusa de respostas
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