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

Какая разница между AI и традиционным управлением данными и MDM?

Основные данные МДМ касаются исключительно идентификации и основной ответственности основных клиентов, товаров, организаций и т.д.; традиционное управление данными также охватывает показатели, качество, кровь, безопасность и услуги по обработке данных; управление данными AI основывается на этом для добавления файлов, многомодульной информации, версий знаний, обучения для оценки образцов, использования моделей и результатов миссий. Эти три не являются заменой. Предприятия должны использовать существующие возможности основных данных и платформы данных для миссий AI для заполнения только пробелов в знаниях, полномочиях, оценке и непрерывности операций.

Отвечай на вопрос.

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

Если у клиента несколько имен в CRM, ERP и финансовых системах, в первую очередь основная проблема данных; если показатели доходов и порядка различных отделов отличаются по калибру, индикатору и управлению данными; если качество задачи снижается после того, как RAG относится к просроченной системе, Агенту завышенной авторизации документов или обновлений модели, то она находится в пределах сферы управления данными AI. Производственное приложение AI часто опирается на три уровня возможностей одновременно, и поэтому не должно создавать отдельные «данные AI», которые полностью изолированы от исходной системы данных. Правильный подход заключается в идентификации первичных данных и идентификаторов объектов, повторном использовании существующих возможностей интеграции, каталогизации, качества и доступа, а также добавлении к обработке документов, индексации знаний, оценке задач и журналам приложений моделей.

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.

Существует ли единая система идентификации и первичной отчетности для основных бизнес-аудиторий?Управленческий потенциал для показателей, областей, качества и услуг в области данныхПолагаются ли миссии AI на неструктурированные знания и многомодульную информацию?Необходимость управления данными оценки профессиональной подготовки и записями типовых приложений
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

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

Проанализируйте существующие MDM, силосы, платформы данных и системы документов.

02

Ключевая зависимость от валидации

Многоразовый и недостающий потенциал управления по заданию AI.

03

Разработка оценочных результатов

Приоритет отдается завершению привилегий, версий, знаниям и оценке закрытых колец.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

Согласовать ответственность и оперативные показатели, чтобы избежать создания новых островов данных.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

На предприятии есть хранилище данных и BI, но клиент RG по-прежнему отвечает старой продуктовой политике.Причина - не отсутствие платформы данных, а валидность документа, выпуск знаний и возврат RG в управление не включены.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Восстановление управления данными AI как автономной платформы

Только код MDM, без текущей позиции

Управляется только база данных, а файлы и оценки образцов не управляются.

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

В плане управления следует определить, используется ли каждый потенциал повторно или же он создается заново на основе существующих платформ и кто поддерживает цели, показатели, знания, компетенции и оценки, соответственно, избегая множественных наборов калибров и дублирующих друг друга обязанностей.

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