01 Base operacionalPrimeiro, registramos o estado real antes da modificação.
O projeto começa com uma cadeia de negócios que precisa de mais melhorias, entrevista os usuários reais e leva amostras recentes. Processamento de registro, tempo médio de espera, número de back-to-works, números incomuns e pontos de contato manuais em torno de “questões de negócios, calibres de indicadores, dimensões e terminologias de negócios”; e, se os dados disponíveis são incompletos, usando faturamento manual por uma a duas semanas como base. Sem uma linha de base, o projeto termina com uma avaliação de se a interface está concluída e não é possível avaliar se o sistema de análise de dados AI trouxe mudanças sustentáveis.
A linha de base deve também indicar o âmbito das estatísticas e exclusões. Por exemplo, o tempo de processamento começa com a disponibilidade de informações ou com a primeira apresentação pelo cliente, a exceção não inclui interfaces de terceiros, e as modificações manuais são pequenas revisão ou reprocessamento.
02 Primeiro anel fechadoValidar os pressupostos-chave com o mínimo de âmbito disponível
A primeira fase não procura cobrir todos os setores, mas sim forma um ciclo fechado em torno de “camadas de sintaxe, plataformas indicadoras, metadados e privilégios de dados” que podem funcionar em termos reais: entrada clara, regras para o processamento, ações do sistema, papéis responsáveis, movimentos anormais e saída final. Funções-chave incluem, pelo menos, proprietários de empresas, usuários reais, interfaces técnicas e recepção e inspetores, evitando a demanda sendo descrita pela gestão e sendo usada na Internet por outro grupo.
A avaliação da necessidade corresponde a cada competência ao cenário de negócios, papel do utilizador e aceitação de amostras.Os assuntos que não forneçam dados, interfaces ou decisores legítimos devem ser incluídos como pré-condição ou fase subsequente, e não devem ser incluídos em silêncio numa oferta de gama fixa.
• Implementação de projectosTornar o processo num resultado reversível e reversível da fase
O caminho típico são questões de negócios e inventário de dados, semântica de indicadores e governança de autoridade, conjuntos de perguntas de base e PoC, gateways de consultas e aplicações analíticas. Cada etapa deve resultar em resultados visíveis, tais como fluxogramas, protótipos, contratos de interface, registros de testes, notas de implantação ou demonstrações de execução. O processo de desenvolvimento deve manter registros de mudanças na demanda, deficiências, riscos e tomada de decisão; quando a migração de dados, interfaces externas ou saídas AI estão envolvidas, ele também deve projetar programas de retestes falhados, aquisição manual e retrocesso.
A demonstração de estágio não é “parece apto para trabalhar”. Uma amostra representativa deve ser usada para cobrir processos normais, campos em falta, solicitações repetidas, autoridade inadequada, superação de tempo e anomalias históricas de dados de serviços externos, e para identificar problemas que surgem apenas no ambiente de produção em uma fase inicial.
04 Operações de recepção e inspecçãoAceitação e aceitação comuns com a entrega, os elementos de prova e os indicadores
O projeto deve, pelo menos, conciliar a lista semântica de questões e indicadores de negócios, fontes de dados, modelos, permissões e avaliações de qualidade, extração de linguagem natural e aplicações analíticas AI, e confirmar a atribuição de fonte ou configuração, gestão de contas, implantação de construção, backup de dados, resposta a falhas e subsequente responsabilidades de manutenção. Além da aceitação funcional, privilégios de verificação, segurança, desempenho, logs, recuperação e treinamento de usuários chave para garantir que as equipes de clientes sejam capazes de usar e compreender os limites do sistema de forma independente.
Uma linha de base de 800 itens por mês, uma média de 18 minutos por unidade, e uma taxa de retorno de 12 por cento, é apenas um exemplo, não o desempenho de um cliente. Uma linha deve ser seguida por quatro a oito semanas consecutivas de observação contínua no mesmo calibre, então deve ser feita uma avaliação sobre se se deve alcançar o direito de levar um número mais curto de dias para obter um problema de negócio comum, para tornar a calibração de indicadores e fontes de dados mais transparentes, e para controlar o risco de consultas de linguagem natural.
Palavras-chave e descrição do conteúdoEsta página contém conteúdo organizacional em torno de problemas de serviço reais, como análise de dados AI, extração de linguagem natural, ChatBI, sistemas inteligentes BI. Palavras-chave são usadas para ajudar os usuários e sistemas de busca identificar temas, sem implicar um compromisso com efeitos fixos; escopo final, ciclo, orçamento e indicadores são baseados no diagnóstico do projeto, contrato e base de aceitação.
