การวินิจฉัยและทรัพย์สิน
การแสดงตัวของข้อมูลที่มีผลต่อผลลัพธ์ AI จริงๆสืบค้นงานมอบหมายให้ผู้ใช้ใหม่ รับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ความรู้เอกสาร ข้อมูลการนําระบบ อภิสิทธิ์ การปรับปรุง และผลความผิดพลาด
PROFESSIONAL SERVICE
Enterprise AI การบริหารจัดการข้อมูล AI-Abook ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล
The effectiveness of the enterprise AI project is unstable, and often goes beyond the issue of modelling. Without primary responsibility, version, authority and quality rules for clients, commodities, contracts, systems, documentation and historical tasks, RAG, Agent and data analysis cannot provide credible results over time.
มันง่ายกว่าที่จะติดตามคําตอบ AIผมเพิ่มความชัดเจนของความรู้และข้อมูล ที่ปรับปรุงความรับผิดชอบความก้าวหน้าของวัตถุข้ามระบบและระบบการทํางานรุ่นและโปรแกรมอนุญาตให้ทําการปรับปรุงงานแบบเดียวกันได้
สรุปโครงการตัดสินใจ
การ ควบคุม ข้อมูล ควร เริ่ม ต้น อย่าง ไร
Enterprise ไม่ควรสร้าง “ใหญ่แต่เต็มขนาด แต่เต็ม-" ครอบคลุมข้อมูลทั้งหมด" เส้นทางที่ปลอดภัยมากขึ้นคือการเลือกภารกิจ AI เพื่อเข้าใช้ปฏิบัติการ PoC หรือการผลิต รายการวัตถุธุรกิจ ไฟล์, ไฟล์, อภิสิทธิ์, ข้อจํากัด, ข้อจํากัดเวลา และการประเมินค่าต่าง ๆ ที่มันใช้สร้างการปรับปรุง, การค้นหาและปิดวงจรข้อมูลได้ก่อน จากนั้นขยายข้อมูลหลักออกไป และขยายข้อมูลคุณภาพไปยังพื้นที่ที่มากขึ้น
START WITH EVIDENCE
จากการตัดสินเบื้องต้น สู่การยอมรับและยอมรับการส่ง
ระดับความไม่แน่นอนลดลงตามขั้นตอน ก่อนที่จะตัดสินใจในระดับการใส่ข้อมูล และการดูดซับของความร่วมมือ
วิศวกรรมความรู้Name
การจัดรูปแบบลิงก์การรักษา และการผลิตระดมความสนใจให้ผู้ชมทางธุรกิจ สร้างวิทยานิพนธ์ ข้อมูลกํากับ อภิสิทธิ์ คุณภาพ การทําดัชนี และการประเมินค่า
ประมวลผล
เก็บข้อมูล, ความรู้และการประเมินจนถึงวันที่การเข้าถึงระบบปฏิบัติการ และโปรแกรม AI และการตั้งค่าตัวบ่งชี้สําหรับปล่อยกลับ, วงจรปัญหา, บุคคลที่รับผิดชอบและปฏิบัติการ
พร้อมก่อนความสอดคล้องของแพกเกจ
ออบเจกต์ AI, ผู้ใช้และผลลัพธ์ของการปฏิบัติการรายการระบบข้อมูล, เวทีเอกสารและแหล่งความรู้ลูกค้า สินค้า องค์กร โครงการ ฯลฯต้องการระดับความไวชัตเตอร์และสิทธิ์ในการเล่นตัวอย่างของภารกิจปกติ, แปลก, ไม่ได้รับคําตอบและพิเศษความถี่ของการปรับปรุงเนื้อหา, ผู้ถือหน้าที่และเก็บบันทึกประวัติศาสตร์
หลักฐานที่ปรากฏจากการยอมรับ
ข้อมูลหลักและข้อมูลหลักๆ มีการบันทึกอย่างชัดเจนแหล่งที่มา, รุ่น, สิทธิ์ในการทํางาน และความถูกต้อง สามารถติดตามได้การใช้ภาษาแทนการพูดถึง การหายไป, การทําซ้ํา, การขัดแย้ง และเนื้อหาที่เก่าแล้วตั้งค่าการกําหนดงานให้สามารถยกเลิกการเปลี่ยนแปลงและปล่อยการ เรียก ผู้ มี อํานาจ, การ ไม่ ตอบ และ การ ไม่ ได้ รับ การ ปรับ ปรุง สามารถ ตรวจ พบ และ กําจัด ได้สายน้ํา กฎ การปรับแต่ง การประเมิน และการขนส่ง สามารถเข้าควบคุม
การ เกี่ยว พัน ของ ความ ร่วม มือ และ ความ รับ ผิด ชอบ
ลูกค้ามีส่วนรับผิดชอบในการยืนยันการอนุมัติตามกฎหมาย การกําหนดระดับมืออาชีพและระดับความลับสุดยอดของข้อมูล เอกสารและความรู้ทางธุรกิจ ข้อมูลการจัดการสามารถเพิ่มความเชื่อถือและการดําเนินงานของระบบ AI แต่ไม่มีการรับประกันว่าแบบจําลองนี้ผิดกับทุกปัญหา และผลที่มีความเสี่ยงสูงยังคงต้องใช้การตรวจสอบด้วยตนเองและควบคุมการทํางาน
ปัญหา ที่ ผู้ คน ใน ท้อง ถิ่น มัก เผชิญ
มีข้อมูลมากมาย แต่เราไม่ทราบว่า อะไรถูกนําไปใช้ใน AI ตามกฎหมายและปลอดภัย
เอกสารมีเพียงชื่อแฟ้ม และไม่มีวัตถุทางธุรกิจ รุ่น, ความถูกต้อง หรือโปรแกรม
ลูกค้าเดียวกัน ผลิตภัณฑ์ หรือโครงการ มีชื่อที่แตกต่างกันในหลายระบบ และ AI ไม่สามารถรักษาการเชื่อมต่อได้
ไม่มีส่วนถดถอยหลังจากการปรับปรุงข้อมูลแล้ว จะไม่สามารถตรวจพบปัญหาได้จนกว่าผู้ใช้จะร้องเรียน
การบริหารข้อมูลอยู่ในแพลตฟอร์มและระดับสนามโดยไม่ต้องลิงก์จริง AI งานไปยังผลลัพธ์ธุรกิจ
ต้นแบบบริการของเรา
01
เข้าร่วมฉาก AI, แหล่งข้อมูล, เป้าหมายธุรกิจและรายการสินค้าที่รับผิดชอบ
02
ควบคุมข้อมูลหลัก เช่น ลูกค้า, บริษัท, องค์กร, โครงการ และผู้ระบุตัวตนเฉพาะ
03
เอกสารการจัดหมวดหมู่, ผังแป้นพิมพ์, ข้อมูลกํากับภาพ, เวอร์ชั่น, ความเที่ยงตรง และขอบเขตการออกแบบโปรแกรม
04
ข้อมูลโครงสร้าง, ความรู้ที่ไม่กํากับและข้อมูลหลาย ๆ อย่างของบรรทัดปัจจุบัน
05
ลายเซ็นเปล่า
06
กฎคุณภาพข้อมูล, ความรู้ความขัดแย้ง, เนื้อหาซ้ํา, ฟิลด์หายไป และวงจรปิดที่ผิดปกติ
07
RAG ถูกตัดดัชนี เรียงลําดับใหม่ อ้างถึง ปฏิเสธ และปรับปรุงเพิ่ม
08
การฝึก การตรวจสอบ และการจัดการแบบประเมินทอง และการทบทวนคุณภาพ
ให้คําพิพากษาในบริบทของโครงการปัจจุบันต่อไป
ขอบเขตบริการ งบประมาณพื้นฐาน และวิธีการปฏิบัติ สําหรับระยะที่แตกต่างกันของโครงการนั้นไม่เหมือนกัน และสามารถประเมินเพิ่มเติมได้
ศูนย์ คณิตศาสตร์ENTERPRESS AI Data governance themeโฟกัสที่ AI ข้อมูลการปฏิบัติตาม, วิศวกรรมความรู้, อํานาจ, คุณภาพ, ค่าใช้จ่ายและวิธีการยอมรับวิธีการเริ่มอะไรคือขั้นตอนแรกในการบริหารข้อมูลRetricy dated access, ความรับผิดชอบและการแข่งขันจากภารกิจ AI จริงการ ยอม รับ และ วิธี การ ตรวจ สอบแล้วกรรมการฝ่ายข้อมูลและยอมรับได้ยังไงหลักฐานอยู่บนงานจริง คุณภาพ อํานาจ ใบสั่งยา และร่องรอยการควบคุมคุณภาพAI การนําแสดงและเลียนแบบการรับบทเชื่อมต่อข้อมูล รุ่น, ลูกเล่นจําลอง, มีข้อผิดพลาดร้ายแรง และอุปสรรคประตูปล่อยคอมพลีเน็กซ์ สืบค้นGraphRG และ Enterprise Indicational สืบค้นเมื่อ GraphRGเปรียบเทียบคําสําคัญ, เวกเตอร์, การค้นหากราฟ และเส้นทางการโยงความรู้ด้วยปัญหาจริง
นําเสนอโครงการ
ขอบเขตการส่งมอบสุดท้าย ถูกนิยามตามขอบเขตการบริการ ระยะการก่อสร้าง และความไม่รับผิดชอบ และได้รับการอธิบายว่าด้านล่างเป็นผลที่ทั่วไป
DELIVERABLEA. Inventure Report on AI และทรัพย์สินความรู้
DELIVERABLEผู้ชมธุรกิจ, ข้อมูลหลักและค่าประกอบระบบ
DELIVERABLEจําแนกความรู้ ข้อมูลกํากับภาพ รุ่น และโมเดลที่อนุญาต
DELIVERABLEสะสม, ทํา ความ สะอาด, ย่อย สลาย, ทํา ดัชนี และ ปรับ ปรุง เส้น ปัจจุบัน ให้ ทัน สมัย ขึ้น เรื่อย ๆ
DELIVERABLEกฎคุณภาพข้อมูล, บัญชีตารางปัญหา และโพรเซสปิด
DELIVERABLEAI คลังภาพ Absession, ประมวลบันทึกการแจ้งข้อมูลและบันทึกรุ่น
DELIVERABLEอํานาจ, การตรวจสอบ, การปฏิเสธ, การตรวจสอบและผลการทดสอบความปลอดภัย
DELIVERABLEปฏิบัติ การ ข้อมูล, การ บํารุง รักษา ความ รู้ และ การ พิมพ์ คู่มือ ความ ถดถอย
วิธี ประเมิน งบ ประมาณ ของ โครงการ
รายงานข่าวและปิดกิจการที่ต้องการในขั้นตอนแรก: ฉาก AI, ข้อมูลแหล่งข้อมูล, การรวมรายการลูกค้าและผู้ดําเนินงาน, ลูกค้า, อุปนิสัย, องค์กร, โครงการ, และการควบคุมตัวตนเพียงอย่างเดียว เป็นต้น
ระดับความเที่ยงตรงของรหัสที่มีอยู่, ข้อมูล, ระบบ, อุปกรณ์และเอกสาร และขอบเขตการ แพร่กระจายที่จะตรวจสอบ, ย้ายหรือปรับเปลี่ยน
จํานวนของส่วนติดต่อที่ 3 ความรับผิดชอบร่วมกัน คุณภาพข้อมูล ชดเชยที่ผิดปกติ และความร่วมมือจากผู้จัดหาภายนอก
ไม่ใช้หน้าที่ เช่น การแสดง, มีความสามารถ, ความปลอดภัย, อํานาจ, การตรวจสอบ, การปฏิบัติตามและการเข้าถึงหน้าต่าง
ความรับผิดชอบอย่างลึกซึ้งและระยะยาว : อํานาจ, การอ้างอิง, การปฏิเสธการตอบรับ, การตรวจสอบ และการตรวจสอบความปลอดภัย, การดําเนินการข้อมูล, การบํารุงรักษาและปลดปล่อยคู่มือความถดถอย, และความมั่นใจคุณภาพ, ขอบเขตการรักษาสันติภาพ
สภาพ การณ์ เหล่า นี้ ไม่ ได้ แนะ นํา ให้ เริ่ม ต้น ทันที โดย การ พัฒนา เต็ม ที่.
วัตถุประสงค์โครงการ บุคคลที่รับผิดชอบและเกณฑ์การยอมรับไม่ได้จัดตั้งขึ้น
ไม่พบบัญชีผู้ใช้กุญแจ, ข้อมูล, ส่วนติดต่อ หรือสิทธิ์ในธุรกิจ
มี การ แสวง หา เฉพาะ ราคา สูง สุด หรือ วัฏจักร ที่ สั้น ที่ สุด เท่า นั้น และ ไม่ ยอม รับ การ ทดสอบ และ การ ควบคุม คุณภาพ ที่ จําเป็น
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
วิธี ควบคุม ข้อมูล จาก ความ ต้องการ สู่ ผล ที่ ยอม รับ ได้
ต่อ ไป นี้ เป็น การ ใช้ เพื่อ อธิบาย วิธี การ ต่าง ๆ ที่ ใช้ ใน การ จัด ระเบียบ, การ กําหนด ขอบ เขต ข้อมูล และ ขอบ เขต ของ ความ รับ ผิด ชอบ, และ ไม่ ใช้ เป็น เครื่อง แสดง สําหรับ การ ตัดสิน โปรเจกต์ โดย ราย ชื่อ ที่ ใช้ ได้.
อย่างแรก เราบันทึกสภาพจริงก่อนแก้ไข
โครงการนี้เริ่มจากการเลือกลิงก์ธุรกิจที่ต้องการการปรับปรุงมากที่สุด โดยทําการสอบถามผู้ใช้จริง ๆ และรับเอาตัวอย่างล่าสุด บันทึกจํานวนการประมวลผล, เวลาเฉลี่ย, เวลารอ, สํารอง, จํานวนตัวเลข และข้อมูลข้อความ ที่ไม่ซ้ํากัน โดยเพิ่มข้อมูลต่าง ๆ รอบๆ ที่เกิดเหตุ "AI" ข้อมูลข้อมูลข้อมูลข้อมูล ข้อมูลเป้าหมายทางธุรกิจ และรายการที่รับผิดชอบของบุคคลต่าง ๆ ที่ร่วมดําเนินการร่วมกันในตารางเรียนแบบคู่มือ เป็นระยะเวลา 2 สัปดาห์ต่อแถวหากมีข้อมูลไม่สมบูรณ์ ไม่มีพื้นฐาน โปรเจกต์จะเสร็จสมบูรณ์ได้โดยมีการปรับปรุงภายในโครงการเท่านั้น โดยส่วนติดต่อที่ผิดพลาด และไม่สามารถตัดสินได้ว่า
บรรทัดพื้นฐานนี้ควรจะระบุขอบเขตสถิติและการยกเว้นด้วย ตัวอย่างเช่น การประมวลผลเวลานั้นเริ่มจากความสามารถในการส่งข้อมูลหรือด้วยการยอมจํานนครั้งแรกโดยลูกค้า
ตรวจสอบสมมติฐานของคีย์ที่มีขอบเขตที่น้อยที่สุด
เฟสแรกไม่ได้พยายามครอบคลุมทุกภาค แต่สร้างวงจรปิดรอบรอบ ๆ “ธุรกิจ องค์กร และกิจการต่างๆ
การประเมินความต้องการตรงกับ การแข่งแต่ละนัดของฉากธุรกิจ บทบาทของผู้ใช้งาน และผลการตอบรับตัวอย่าง สสารที่ไม่ได้ให้ข้อมูลถูกต้อง
ทํา ให้ กระบวนการ นี้ เป็น ผล ขั้น ตอน ที่ กลับ คืน ได้ และ กลับ คืน สภาพ เดิม ได้
พาธทั่วไปคือ การระบุงาน AI งานแรก และความเสี่ยงในการดําเนินการ ใช้ข้อมูลในการใช้งาน การเก็บข้อมูลและระบบความรับผิดชอบหลัก สร้างเครื่องคํานวณลูกค้า และโมเดลที่อนุญาต สร้างกระบวนการประมวลผลและเส้นการไหลคุณภาพ แต่ละขั้นตอนควรมีผลให้ผลลัพธ์ของการจําแนก parts flow tram, ต้นแบบ, transfer, intercord, excording loging exceptions หรือ exception
การสาธิตบนเวทีนั้น “ดูไม่เหมาะสมกับการทํางานเลย"" ตัวอย่างนี้ควรจะใช้ครอบคลุมกระบวนการปกติ, การหายไปของสนาม, การขอซ้ํา, อํานาจที่ไม่เพียงพอ, เวลาที่เข้ามาและข้อมูลผิดปกติทางประวัติศาสตร์ จากบริการภายนอก และระบุปัญหาที่เกิดขึ้นเฉพาะในสภาพแวดล้อมการผลิตในช่วงแรก ๆ
การยอมรับและยอมรับกันโดยทั่วไป กับการส่งมอบ หลักฐานและเครื่องบ่งชี้
The project should at least reconcile the AID data with the knowledge asset inventory report, business audience, master data and system responsibility matrix, knowledge classification, metadata, version and permission model, and confirm source code or configuration attribution, account management, build deployment, data backup, failure response and subsequent maintenance responsibility. In addition to functional acceptance, check access, security, performance, logs, recoverability and key user training to ensure that client teams are able to use and understand system boundaries independently.
สมมติว่า โพรเซสนี้มีค่า 800 รายการต่อเดือน เฉลี่ย 18 นาทีต่อหน่วย และอัตราการคืนค่าคืน 12 เปอร์เซ็นต์ นี่เป็นเพียงแค่ตัวอย่าง ไม่ใช่ผลงานของลูกค้า เส้นตรงนี้ควรจะปฏิบัติตามด้วย
คําสําคัญและคําอธิบายของเนื้อหา
This page contains organizational content around real service issues such as enterprise AI data governance, AI data governance, AI readiness data, AI Ready Data. Keywords are used to help users and search systems identify themes, not to commit to fixed effects; final scope, cycle, budget and indicators are based on project diagnosis, contract and acceptance baseline.
DELIVERY PATH
การ ขาด สมรรถภาพ และ การ ส่ง
แต่ ละ ขั้น ตอน มี เป้า หมาย ที่ ชัดเจน, บทบาท ใน การ รับ ใช้, และ ผล ที่ จะ ได้ รับ การ ประเมิน ได้, และ การ ตัดสิน ใจ ที่ สําคัญ ไม่ ได้ ถูก ละ ไว้ จน ถึง ที่ สุด ของ โครงการ.
01ภาระกิจ AI และความเสี่ยงในการดําเนินการ ระบุว่า
02สะสมความรู้และระบบความรับผิดชอบหลัก
03สร้างการปรับตั้งวัตถุและโมเดลอนุญาต
04การ ก่อ สร้าง เส้น ทาง ไหล เวียน ของ น้ํา และ การ รักษา ที่ มี คุณภาพ
05การเข้าถึง RG หรือเจ้าหน้าที่ประเมินภารกิจ
06สร้างการปรับปรุงและดําเนินการอย่างต่อเนื่อง
FAQ
FAQs
ปัญหา ที่ พบ บ่อย ที่ สุด ก่อน จะ มี การ พูด ไว้ ล่วง หน้า ใน เรื่อง การ ร่วม มือ กัน.
มันต่างกันตรงไหนระหว่างการบริหารข้อมูล ในครั้งแรกและการบริหารข้อมูลแบบดั้งเดิม+
Traditional data governance is a constant focus database, report and indicator; AID governance also processes documentation, multi-module information, knowledge versions, references, competencies, training assessment samples and model usage records. Both share the primary data, quality and accountability base, but AI projects need to link governance results to specific tasks.
เป็นไปไม่ได้เหรอที่จะซ่อมข้อมูลของบริษัททั้งหมด ก่อนที่จะทํา AI?+
ไม่. ทาสก์ที่มีมูลค่าสูงควรจะถูกเลือกให้ควบคุมข้อมูล, ความรู้, สิทธิยศและตัวอย่างต่างๆ ที่งานนั้นตั้งอยู่บนฐานจริง ๆ วงจรปิดครั้งแรกจะถูกตรวจสอบและขยายข้อมูลออกไปโดยค่าซ้ํา
ฐานข้อมูล AI ควรถูกตรวจสอบและได้รับการยอมรับอย่างไร?+
เฉพาะรายงานคุณภาพข้อมูลโดยไม่มีผลภารกิจ ไม่สามารถใช้สําหรับ AI ได้
DECISION FAQ
ดูทุกคําถาม 265 ข้อปัญหา ธรรมดา ที่ เกี่ยว ข้อง กับ โครงการ ปัจจุบัน
AI เก็บข้อมูลและโปรแกรมการตลาดสมาร์ท
AI ที่พร้อมคืออะไร และ enterprises ควรยอมรับและยอมรับได้อย่างไร?
The AIS readiness data are not “enabled in the database” but are complete enough, timely, authorized, interpretable and continuously updated for the target mission. Receiving and inspection requires simultaneous checks on the operational object, field and document quality, source version, role privileges, no answers and conflict processing, and the effects of the real mission. It also requires recognition that training, validation and testing data are independent of each other, and that they do not perform well only on the sample that is already available.
แสดงคําตอบเต็มAI เก็บข้อมูลและโปรแกรมการตลาดสมาร์ทควร ทํา อะไร ใน ขั้น ตอน แรก ของ การ ควบคุม ข้อมูล?
ขั้นแรกไม่ใช่การรวมข้อมูล enterprise ทั้งหมด หรือการซื้อแผ่นข้อมูลก่อน แต่เป็นการเลือกงาน AI สําหรับการเตรียมการปฏิบัติการ โดยเป็นการระบุเฉพาะผู้ใช้, สิ่งที่เข้ามา, ผลกระทบที่ถูกเลือก, การตรวจสอบ, ความผิดพลาด และส่วนท้ายกระดาษ, เอกสาร, ระบบ, และความรับผิดชอบ โดยเป็นการกําหนดเฉพาะข้อมูลที่ใช้ได้เฉพาะกับงานนี้เท่านั้น และผลของการจัดการที่ตั้งไว้
แสดงคําตอบเต็มAI เก็บข้อมูลและโปรแกรมการตลาดสมาร์ทAI และการบริหารข้อมูลแบบดั้งเดิมและ MDM แตกต่างกันอย่างไร?
ข้อมูลหลัก MDM กล่าวถึง การแสดงตัวเพียงอย่างเดียวและความรับผิดชอบหลักของลูกค้าหลัก, ทรัพย์สิน, องค์กร, ฯลฯ; การบริหารข้อมูลดั้งเดิม ยังครอบคลุมตัวบ่งชี้, คุณภาพ, เลือด, ความปลอดภัย และข้อมูล; AI โครงสร้างข้อมูลนี้สร้างบนแฟ้ม, ข้อมูลหลายฉบับ, ความรู้, ความรู้, การฝึกอบรมเพื่อประเมินตัวอย่าง, การใช้แบบจําลอง และผลภารกิจ enterprise ควรใช้ความสามารถที่มีอยู่แล้วสําหรับปฏิบัติการ SX121PERIOPEIIIITIF เพื่อเติมข้อมูลภายในช่องว่างเท่านั้น ในส่วนความรู้, การประเมิน, และผลดําเนินการ
แสดงคําตอบเต็มวิศวกรรม Enterprise, การย้ายถิ่นแบบ และกระบวนการปัญญาหน่วยงานงานและระบบอะไร ที่จําเป็นต้องเตรียมพร้อมสําหรับงานตัวแทน
ประการ แรก บทบาท ของ ผู้ ใช้, บทบาท ที่ ส่ง ออก จริง, แหล่ง ความ รู้, วัตถุ ธุรกิจ, ส่วน ร่วม ของ ระบบ, และ การ ดําเนิน งาน ทาง ประวัติศาสตร์ ไม่ จําเป็น ต้อง เริ่ม ด้วย ข้อมูล ที่ ครบ ถ้วน ของ ทั้ง บริษัท.
แสดงคําตอบเต็มRELATED
รับคําแนะนําของคุณบริการ, การ ชี้ นํา และ กรณี ต่าง ๆ
การใช้หัวข้อเกี่ยวกับทิวทัศน์
การ ตอบ สนอง ความ สัมพันธ์ แบบ กราฟิช และ คอม เท็กซ์
เข้าใจวิธีการควบคุมข้อมูลผลลัพธ์ที่จะใช้สําหรับความสัมพันธ์หลาย ๆ ทางและสามารถติดตามของการค้นหา enterprise
เพื่อข้อมูลเพิ่มโปรแกรมข้อมูลโครงการข้อมูลเอ็นเตอร์ไพรส์ และการวิเคราะห์ธุรกิจ
การสะสมข้อมูล, ตัวบ่งชี้, คุณภาพ, ความเสมอภาค และฐานวิเคราะห์ธุรกิจ
เพื่อข้อมูลเพิ่มโปรแกรมสําหรับใช้ความรู้ฐานความรู้ของเอ็นเตอร์ไพรส์และ RG
ความ รู้ การ ควบคุม, การ ได้ รับ, การ ยืน ยัน, อํานาจ และ การ ปฏิเสธ มี อยู่ พร้อม
เพื่อข้อมูลเพิ่มฐานข้อมูลBI, Master Day MDM และ Plancial Translorance Plantiform
คณะกรรมการผู้ฟังธุรกิจหลัก บ่งชี้ความมีหน้าที่และความรับผิดชอบคุณภาพข้อมูล
เพื่อข้อมูลเพิ่มการตั้งค่าค่าใช้จ่ายการคํานวณ AI ข้อมูลค่าใช้จ่ายและวงจรการทํางาน
การเพิ่มข้อมูลด้วยภารกิจ, โดเมนข้อมูล, แหล่งความรู้, คุณภาพ, อภิสิทธิ์และเส้นการรวม
เพื่อข้อมูลเพิ่ม