Home / FAQs / AI veri yönetimi ve pazarlama akıllı uygulama
QUESTION & ANSWER

AI-ready verileri nedir ve işletmeler nasıl kabul etmeli ve kabul etmeli?

AIS hazır verileri “tabanda etkin” değildir, ancak yeterli, zamanında, hedef görevi için yorumlanabilir ve sürekli olarak güncellenir.Revision and monitoring requirescurrent checks on the operational, field and document quality, source version, role ayrıcalıklar, cevap ve çatışma işleme, ve gerçek görevin etkilerini de gerektirir. Ayrıca, eğitimin, geçerliliğinin ve test verilerin her biri için geçerli olduğunu kabul eder ve test etmek gerekir ve yalnızca mevcut olan örnek üzerinde iyi performans gösterir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Veriler nesne tanımlaması, alan kalibre, zaman ve birincil sorumluluk açısından yapılandırılmalıdır; belgeler kaynak, sürüm, geçerlilik, uygulama ve izin kapsamı; fotoğraf sesi, koşullar altında toplanan, kategoriler ve yetkiler; değerlendirme örnekleri aynı zamanda normal, anormal, sorgulanmamış, ultra vires ve yüksek riskli durumlarla karşı karşıya olmalıdır. Data quality, operasyonel riskin ortalama hesaplanması, koşullar altında toplanan küçük sayıda kritik fiyatla, çok sayıda ortak alanın yokluğundan daha ağır olmalıdır.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Veriler hedef misyonun normal ve olağandışı koşullarını kapsarKaynakların, versiyonların, zaman ve iş nesnelerinin retroaktivitesiKullanıcı sadece izin alabilir ve yetkili aralığı kullanabilirData update, başarısızlık alarmları ve görev geri dönüş performansı
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Hedef görevleri ve ciddi hataları tanımlar.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Bir veri belgesi kalitesi ve izin kontrol sayfası oluşturun.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Kalite ve ultra vires testi bir stand-alone görev seti kullanılarak yapılır.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Bir veri güncellemesi, geri çekilme ve yeniden değerlendirme egzersizi.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Belgelerin listesi çok büyük, ancak soru ve cevap için uygun değil. İşletmenin tamamlayıcı versiyonu, uygulamadan sonra ilk AI hazır bilgi olarak kabul edilir, ve cevapsız bir test kurulur. Örnekler belirli bir müşterinin performansını temsil etmez ve gerçek sonuçlar, işletmenin kendi iş hacmi, örnek, sistem ve sorumluluk sınırları ile birlikte doğrulanmalıdır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Veriler daha büyük, AI için daha iyi.

İnceleme ve incelemeyi tamamlamak için bir eğitim örneği kullanmak zorunda kalacağız.

Güncelleme uyarı olmadan başarısız oldu, eski sürümde uzun vadeli indeks

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

makbuz ve denetim materyali nesnenin, kaynak versiyonu, izin, kalite kuralları, başarısızlık kaydı, bağımsız görev seti ve öğe-by-case sonuçları dahil etmeli ve kurumsal personelin güncellemeyi ve tekrarladıklarını göstermelidir.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar