Home / FAQs AI управление данными и маркетинг умных приложений
QUESTION & ANSWER

Как бизнес-анализ AAI и естественный язык задают вопрос о том, как убедиться, что цифры верны?

Большую модель нельзя позволить спекулировать непосредственно о показателях или генерировать SQLs по желанию. Предприятия должны определять калибровку показателей и прав на данные, таких как доход, клиенты, заказы, прибыль и т.д., а затем использовать контролируемые семантические слои, шаблоны поиска, белые списки и результаты для проверки сгенерированных данных. Ответы должны показывать временные рамки, условия фильтрации, калибры и источники и позволять пользователям бурить.

Отвечай на вопрос.

Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.

Доверие к бизнес-анализу AI в значительной степени определяется скорее данными и навыками управления запросами, чем языковыми навыками модели. Основные калибровки данных и индикаторов определяют, что «клиент» «заказывает» «доход» соответственно; семантика отображает бизнес-слова в контролируемые поля, размеры и расчеты; уровни доступа ограничивают организацию и диапазон данных, которые могут запрашивать пользователи; исполнительные уровни ограничивают SQL, сканирование и чувствительные поля; и уровни ответов отображают калибры, время, источник и аномалии.

DECISION FACTORS

Какие условия необходимо определить до вынесения решения?

На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.

Наличие однокалиберных, ответственных и достоверных версий ключевых показателейКак естественные языки отображаются в контролируемой семантике и запросахКак применяются привилегии данных для различных ролей и организацийМожете показать фильтр, источник и дрель?
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.

Выберите 10-30 реальных бизнес-задач, чтобы установить базовый уровень.

02

Ключевая зависимость от валидации

Сопоставление показателей, размеров, синонимов, разрешений и шаблонов запросов.

03

Разработка оценочных результатов

Ограничьте объем запроса и убедитесь, что результаты соответствуют существующему отчету.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

Добавьте вопросы без ответов, двусмысленность и ошибку в тест на регрессию.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

Пользователи спрашивают «Новые клиенты в этом месяце», подтвердит ли система сначала новую запись в слотах первого или первого раза, затем ищут организационные привилегии пользователя, показывают время и калибр и позволяют получить данные клиента.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Передача структуры базы данных модели для запроса бесплатного поколения

В итоге, все еще возвращается только несколько секторов.

Сравнивает только текстовый поток и не согласуется с авторитетными утверждениями

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

Проверка семантики, SQL или схем поиска, привилегий, цифр, калибров и источников с использованием фиксированного набора вопросов; неоднозначность, излишества, сверхвысокие запросы и недостающие показатели должны быть отклонены или правильно уточнены.

При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.

Условия вашего проекта отличаются от приведенных выше примеров?

Оперативные цели, существующие системы, выборочные и запланированные сроки могут быть сопоставлены до того, как консультанты смогут вынести предварительные суждения в отношении фактических границ.

Ассоциированные консультанты по проектам