Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.
«Нехорошие данные» не являются причиной для прекращения всей работы AI, а также не являются оправданием для пропуска управления. Предприятия должны сузить проблему до конкретных задач, подводя итоги необходимых знаний, структурированных данных и исторических образцов.
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.
Предложенный порядок аванса
Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.
Определите оперативную задачу с высокой частотой и результатами, которые необходимо согласовать.
Ключевая зависимость от валидации
b) Перечень данных, пробелов, полномочий и вопросов качества, необходимых для выполнения этой задачи.
Разработка оценочных результатов
Была установлена ручная базовая линия и управлялся PoC с небольшими образцами.
Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.
Вставка данных, процессы переработки или корректировка сцен на основе классификации отказов.
Как вы понимаете это в реальном бизнесе?
Вместо того, чтобы быть открытым бизнес-ассистентом, фирма может сначала выбрать генерацию еженедельных отчетов о продажах и исправить калибровку подтвержденных заказов и возвратов; и постепенно восстановить основные данные клиента при одновременной проверке стоимости. Примеры не представляют производительность конкретного клиента, и фактические выводы должны быть проверены в сочетании с собственным объемом бизнеса предприятия, образцом, системой и границами ответственности.
Самый простой способ наступить.
Было высказано мнение о том, что необходимо завершить процесс управления данными всей компании до того, как будет осуществлено осуществление экспериментального проекта.
Передача непризнанных исторических данных непосредственно модели
Отрегулируйте подсказки только при возникновении проблем с данными, не исправляя процесс источника.
Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?
Следует представить первый выпуск инвентаризации данных, источников и обязанностей, исходных условий качества, разрешений, выборок и вариантов управления пробелами; в докладе PoC необходимо провести различие между моделированием и проблемами данных и описать вопросы управления, которые должны быть завершены до того, как производство будет запущено в эксплуатацию.
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.