Single-task veri tanı
Mevcut verilerin bir AI sahnesini desteklediğine dair bir karar verinKaynak envanteri, örnek inceleme, otorite riski, boşluklar ve yönetişim önerileri
Home / Proje karar verme yönergeleri / AI veri yönetimi maliyetleri
PROJECT DECISION GUIDEYönetme maliyetlerini nasıl tahmin edersiniz, uygulama ve veri döngüsü intelprise AI
AI verilerinin yönetimi, yalnızca belgelerin veya veritabanı masalarının sayısına göre belirlenemez. Aynı şey, formatların üniforması, sürümlerin ve ayrıcalıkların kullanılabilirliği, müşteri ürün öğelerinin önemi, güncellemelerin ve hataların sonuçları, tüm önemli ölçüde iş kapsamını değiştirir.
Soruyu cevaplayın.
AI veri yönetimi maliyetleri
Maliyetleri dört bileşene bölmek önerilir: görev ve varlık tanısı, ilk veri bilgisi mühendisliği, AI başvuru geçerliliği ve sürekli operasyon. İlk aşama, yalnızca görevin doğrulanması gereken bir veri alanı yönetecektir, sabit sorular veya görev güncellemeleri ile; ve sonra birincil verilerin, bilgi kaynaklarının ve platformu kapasitenin genişletilmesini belirler.
SCOPE & BUDGET LEVELS
İlk olarak, proje aşamasıyla sınıra açık girişler
Aşağıdaki katmanlar bütçe ve kabul için bir temel oluşturmak için kullanılır ve gerçek kapsamı hala statüko, arayüz ve zaman gereksinimleri ile ilgili olarak değerlendirilmeli.
İlk AI hazır veri inşa
Etkili bir veri bilgisi kapalı döngüObject calibre, belge işleme, ayrıcalıklar, kalite, indeksleme ve değerlendirme koleksiyonu
Enterprise- level data operations
Devam eden yeniden kullanım için birden fazla AI uygulamaları için destekAna veriler, veri katalogları, artımlı senkronizasyon, kalite kapalı döngüler, salım regresyon ve işletim panelleri
DECISION FACTORS
Karar verme için anahtar elementler kontrol edilir
İlk olarak, kısıtlama ve sorumluluk sınırları belirlenir, sonra teknik rotalar ve işbirliği yöntemleri karşılaştırılır.
Mandate ve risk
Müşteri desteği, iç sorgular ve yüksek riskli profesyonel karar verme farklı veri ve kabul derinlikleri gerektirir.
Data sources
Veritabanı, API s, tarama belgeleri, resimler, posta ve dış bilgiler farklı şekilde ele alınır.
İş nesneleri
Müşteriler, ürünler, sözleşmeler, projeler ve organizasyonlar arasındaki tek tanımlayıcı ve çapraz sistem haritalama kapsamını etkileyecektir.
Yetki ve uyumluluk
Organizasyonu daha ayrıntılı olarak, rolü, alanı, belgeyi ve ayrıcalıkları kullanın, testin tasarımını tasarlama maliyetinin daha yüksek.
Kalite ve etiket
Eksik, çatışmalı, tarihsel hatalar ve profesyonel etiketleme, operasyonel personelin ortak kullanımını gerektirir.
Güncelleme ve Operasyon
Gerçek zamanlı senkronizasyon, günlük güncellemeler ve düşük frekanslı manuel girişlerin farklı projelere ve ulaşıma serbest bırakılması.
İletişim veya değerlendirmeden önce önerilerin hazırlanması
İlk AI görevleri ve hedef kullanıcılarVerilerin ve bilgi kaynaklarının oluşturulmasıAnahtar iş izleyicileri ve birincil hesap sistemleriFormat, ölçek, sürüm ve güncelleştirme frekansıhiyerarşinin hassas seviyeleri, yetkinlik ve rezervasyon gereksinimleriGerçek problemler, başarısız örnekler ve profesyonel etiketler
Uygulamayı Önerik
Fiyat, müşterinin sağlama ihtiyacının ve inşaat maliyetlerini ve daha sonraki sürekli güncelleme maliyetlerinin ayrı olması gerektiğini profesyonel yargı, veri yetki ve etiketlemeyi tanımlamalıdır.
DECISION WORKSHEET
AI veri yönetimi uygulanabilir karar verme maliyetlerine uygun olarak geri dönüyor
Aşağıdaki çalışma tabloları, işletmelere satıcılara belirsiz tavsiyeler organize etmelerine yardımcı olur, iç-approval ve proje-receivable girişler.
Mandate ve risk
Müşteri desteği, iç sorgular ve yüksek riskli profesyonel karar verme farklı veri ve kabul derinlikleri gerektirir.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Data sources
Veritabanı, API s, tarama belgeleri, resimler, posta ve dış bilgiler farklı şekilde ele alınır.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
İş nesneleri
Müşteriler, ürünler, sözleşmeler, projeler ve organizasyonlar arasındaki tek tanımlayıcı ve çapraz sistem haritalama kapsamını etkileyecektir.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Karşılaştırmalı bir değerlendirme özeti ne içermelidir?
En azından ilk AI görevleri ve hedef kullanıcılar, veri ve bilgi kaynakları, anahtar iş nesneleri ve birincil hesap sistemleri, bilgi biçimleri, boyut, sürüm ve güncellemelerin frekansı, mevcut iş hacmi ile birlikte, ortalama işleme süresi, büyük anormallikler, sistemler zaten yerinde, veri ayrıcalıkları, üçüncü taraf bağımlılık ve online pencereler. Aynı bilgi sürümü farklı tedarikçilere ve farklı varsayımlar, dışlamalar, müşteri işbirliği, teslimat ve kabul kanıtları, müşteri işbirliğini, teslimat ve kabul etmek için gereklidir.
Örneğin, şirket, projenin ayda 160 saatlik iş kurtaracağını bekliyor, ancak bu rakam, tek zaman tasarrufları, kabul oranları ve manuel inceleme oranlarına göre önemli ölçüde daha düşük olmalıdır.Eğer kullanıcıların yüzde 40'ı ilk kez kullanıyorsa veya yeni işlem gözden geçirme sürecini artırırsa, gerçek faydalar belirgin tahminlerden daha düşük olacaktır.
Satıcı iletişim sırasında sorgulanması önerilen dört kanıt türü
İlk olarak, talep versiyonlarının tutarlılığı, iş süreçleri, prototipler, arayüzler ve dışlamalar; ikinci mühendislik kanıtları: benzer teknolojiler erişilebilir yapılar, kod yönetimi, test, dağıtım ve sorun yönetimi yöntemleri; üçüncü kişi kanıtları: gerçek katılımcıların, giriş aşamalarının, sorumlulukların ve değiştirme mekanizmalarının açık olup olmadığını; ve dördüncüsü de bu proje kapsamında geliştirilebilecek kanıtlar: nasıl kaynak kodları, veri, hesap numaraları, belgeler, eğitim, kalite güvence ve ulaşımın teslim edileceği.
Bu bağlamda açıklık, kritik güven, takım kapasitesi, kabul edilebilirlik ve uzun vadeli taksit ayrı olarak değerlendirilebilir ve her puanın kaydına temel olarak kaydedilir.Eğer bir program daha ucuzsa, arayüz, geçiş, test veya online sorumluluk dışlanırsa, o zaman aynı kalibreye kıyasla dönüştürülmelidir.
Yargılama ilkesi
Bu sayfa, sabit bir teklif veya performans taahhüdü oluşturamayan bir karar alma çerçevesi sunar.
FAQ
FAQs
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
İşletme için mevcut olan belgelerin sayısı için bir ücret var mı?+
Belgelerin sayısı sadece bir faktördür. Format, tekrar, sürüm, ayrıcalıklar, iş bağlantıları, tarama kalitesi ve güncellenmesi, iş hacminin ele alınması için daha muhtemel.
Sadece bilgi tabanını ayırıp master verilerini çalıştıramaz mısınız?+
Basit bir soru ve cevap bilgi yönetimi ile başlayabilir; eğer konu ilgili bir müşteri, ürün, proje veya ticaret devleti gerektiriyorsa, hem temel birincil veri hem de sistem sorumlulukları ele alınmalıdır.
Veri yönetimi tamamlandıktan sonra bakım için herhangi bir ihtiyaç olacak mı?+
Gerekli. İş nesneleri, sistemler, ürünler ve sistemler değişir ve yönetim sonuçları, artan güncelleme, kaliteli çekler ve görev geri dönüşleri ile devam etmelidir.
DECISION FAQ
Tüm 265 sorularını kontrol edin.Mevcut projelerle ilgili ortak konular
AI veri yönetimi ve pazarlama akıllı uygulama
Verilerin ilk aşamasında ne yapılmalı?
İlk adım tüm işletme verilerini toplamak değil, önce veri platformlarını satın almak değil, operasyon hazırlığı için bir AI görevi seçmektir.Bu görev zincirinin nasıl kontrol edildiğini ve kontrol edilenleri doğrulayan bir görevle doğrulamaktır.
View full answerAI veri yönetimi ve pazarlama akıllı uygulamaAI-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.
View full answerAI veri yönetimi ve pazarlama akıllı uygulamaAI ve geleneksel veri yönetimi ve MDM ne fark eder?
Ana veri MDM, temel müşterilerin, mal, organizasyonların ve diğer temel sorumluluklarını ele alır; geleneksel veri yönetimi göstergeleri, kalite, kan, güvenlik ve veri hizmetleri de kapsar; AI veri yönetimi, bu konuda yalnızca boşlukları eklemek için inşa eder, bilgi, bilgi versiyonlarını değerlendirmek için eğitim, örnekleme ve görev sonuçları.
View full answer%1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1 %1Normal bir belge için bir giriş veya arama arasında hangi fark yapılır?
Normal arama öncelikle kullanıcıların dosyaların veya anahtar kelimelerinin yerini bulmasına yardımcı olur ve kullanıcı ayrıca yetkili içeriğe dayanan alıntı cevapları üretmek için gereklidir. Kaynakları yönetmek, sürümler, ayrıcalıklar, bölünmeler, geri dönüşler, geri bildirimler ve içerik güncelleştirmeleri gerekir.Bir dosyayı indirmek sadece bir gösteri oluşturabilir ve otomatik olarak güvenilir bir üretim knowbridge üssü haline gelemez.
View full answerRELATED
Proje değerlendirmenin alt komisyonuHizmetlerin bilgilerini tut
Relevant
Enterprise AI Data Governance Service
Geçerli senaryoları, yönetişim kapsamı, teslimat edilebilirleri ve üretim uygulamaları
Daha fazla bilgi için.RelevantEnterprise knowledge base and RG
Bilgi analizi, retrieval, citation, otorite ve mekanizmaları cevap reddetme
Daha fazla bilgi için.RelevantBI ve veri yönetim platformu maliyetleri
Geleneksel veri platformlarının inşa edilmesi kapsamıyla karşılaştırıldığında, master data ve AI data Governance
Daha fazla bilgi için.