enterprise AI projesinin etkinliği dengesizdir ve çoğu zaman modelleme konusunun ötesine geçer. birincil sorumluluk, sürüm, otorite ve kalite kurallar müşteriler için, mallar, sözleşmeler, sistemler, belgeler ve tarihi görevler, RAG, Agent ve veri analizi zaman içinde güvenilir sonuçlar sağlayamaz.
Enterprises ilk önce iş nesneleri, dosyalar, alanlar, ayrıcalıklar, zaman sınırları ve değerlendirme örnekleri oluşturmamalıdır. Daha güvenli bir rota, AI misyonunu PoC'ye girmek veya üretmek için, iş nesneleri listelemek, dosyalar, alanlar, ayrıcalıklar, zaman sınırları ve değerlendirme örneklerine dayalı olarak, güncel bir veri kapalı döngü oluşturmak ve geri dönüşümlü verileri oluşturmak ve sonra daha sonra master verileri genişletmek, bilgi işleme ve kaliteli kuralları daha fazla sahnelere genişletmektir.
Belirsizlik seviyesi, girişlerin ölçeğine karar vermeden önce aşamalar tarafından azaltılır ve işbirliği yöntemleri.
Yeniden keşfedin kullanıcı atamaları, yapılandırılmış verilerin envanterini, belge bilgilerini, sistem liderliğini, ayrıcalıkları, güncellemeler ve hata sonuçlarını alın.
Harmonized business izleyiciler, tez oluşturma, metadata, ayrıcalıklar, kalite, indeksleme ve sabit değerlendirme setleri.
Operasyonel sistemlere ve AI uygulamalarına erişim ve geri dönüş serbest bırakılması için göstergeler, problem döngüleri, sorumlu kişiler ve operasyonlar.
Müşteriler yasal izini onaylamaktan sorumludur, profesyonel kalibre ve veri, dokümantasyon ve iş bilgilerini gerektirir. Data management, AI sistemlerinin güvenilirliğini ve operasyonel özelliklerini artırabilir, ancak modelin tüm konularda yanlış olduğunu garanti etmez ve yüksek riskli sonuçlar hala manuel denetim ve operasyonel kontrol gerektirir.
Çok fazla veri var, ancak AI'de yasal olarak ve güvenli olarak ne kullanıldığını bilmiyoruz.
Doküman sadece bir dosya adı ve iş nesnesi, sürüm, geçerlilik veya uygulama yok
Aynı müşteri, ürün veya proje birden çok sistemde farklı isimlere sahiptir ve AI bağlantıları stabilize edemez
Bilgi güncellemesinden sonra regresyon değerlendirmesi yok, kullanıcı şikayetine kadar sorun tespit edilmedi
Data management, gerçek AI görevlerinin iş sonuçlarıyla bağlantılı olmadan platform ve alan seviyesindedir.
Ortak AI sahne, veri kaynakları, iş hedefi ve sorumlu envanter
birincil verileri, müşteriler, mallar, organizasyonlar, projeler ve eşsiz tanımlayıcılar gibi kontrol etmek
Doküman sınıflandırması, düzen, metadata, sürüm, geçerlilik ve uygulama tasarımı
Yapılı veriler, yapılandırılmamış bilgi ve çok-modular mevcut hatların bilgi tedavisi
Organizasyon, roller, belgeler, alanlar ve görev düzeyinde filtreleme ve denetim
Veri kalitesi kuralları, çatışma bilgisi, tekrarlanan içerik, eksik alanlar ve anormal kapalı döngüler
RAG kes, indeks, reorder, alıntı, redded ve arter güncelleme
Eğitim, doğrulama, test ve altın değerlendirme sürüm yönetimi ve kalite inceleme
Projenin farklı aşamalarındaki hizmet sınırları, bütçe üsleri ve uygulama yöntemleri aynı değildir ve aşağıdakilerle birlikte daha da değerlendirilebilir.
Son teslimat sınırları, hizmetlerin kapsamına göre tanımlanır, inşaat aşaması ve işbirliği yöntemleri ve ortak sonuçlar olarak tanımlanır.
İlk aşama için gerekli olan hizmet kapsamı ve iş kapatılması: AI sahne, veri kaynakları, iş müşterilerinin ortak envanteri ve görev taşımacılar, müşteri, mal, organizasyon, proje vs. ve tek kimlik yönetimi
Mevcut kodların, verilerin, sistemleri, ekipman ve belgelerin bütünlüğü ve kapsamı denetim altına alın, yeniden inşa edilmiş veya yeniden-mühendislik edilebilir
Üçüncü taraf arabirimleri, koordinasyon sorumlulukları, veri kalitesi, olağandışı tazminat ve dış tedarikçi işbirliği
Performans, kullanılabilirlik, güvenlik, otorite, denetim, uyumluluk ve erişim pencereleri gibi işlevsel olmayan gereksinimler
Teslimat derinliği ve uzun vadeli sorumluluğu: otorite, citation, reddedilme, denetim ve güvenlik testi raporları, veri operasyonu, regresyon ellerinin bilgi bakımı ve serbest bırakılması ve kalite güvencesi, barış koruma sürekli aralıkları, ve kalite güvencesi, barış koruma sürekliliği aralığı
Proje hedefleri, sorumlu kişiler ve kabul kriterleri kurulmıyor
Anahtar hesapları, veriler, arayüzler veya iş yetkileri mevcut değil
Sadece en yüksek fiyat veya çok kısa döngü talep edilir ve gerekli testler ve kalite kontrolü kabul edilmez
Aşağıdaki uygulama metodolojisini açıklamak için kullanılır, veri kalibresi ve sorumluluk sınırlarını açıklamak için kullanılır ve işlevsel listelerle proje yargısı olarak kullanılmamaktadır.
Proje, en iyi şekilde ihtiyaç duyan bir iş bağlantısını seçerek, gerçek kullanıcıyla röportaj yaparak ve son örnekleri elde etmeye başlar.Geçmişleme miktarı, ortalama zaman alıcı, geri çalışma, olağandışı sayılar ve manuel temas noktaları "AI sahne, veri kaynakları, iş hedefi ve sorumlu kişi ortak envanter" ile röportaj yaparak başlar; ve mevcut veriler eksik olup olmadığınız bir listedeki iki hafta boyunca manuel tabloyu kullanarak.
Temelde ayrıca istatistikler ve dışlamaların kapsamını da belirtmek gerekir. Örneğin, işleme süresi bilginin erişilebilirliği ile veya müşteri tarafından ilk teslim edilmesiyle başlar, istisna üçüncü taraf arayüzleri içermez ve manuel değişiklikler küçük bir kanıtla veya yeniden işlemedir.
İlk aşama tüm sektörleri kapsamak için aramaz, ancak daha doğrusu “müşteri, mal, organizasyon, proje vs. ve tek kimlik yönetimi” etrafında kapalı bir döngü oluşturur. gerçek anlamda çalışabilecektir: net giriş, kullanım kuralları, sistem eylemleri, sorumlu roller, olağandışı hareket ve son çıktı.
Gerekli değerlendirme, iş sahnesine her yarışçığa karşılık gelir, kullanıcı rolü ve örnek kabul. Doğru verilere, arayüzlere veya karar yapımcılara ön şart veya sonraki aşama olarak dahil edilmemelidir ve sabit bir teklifte sessizce dahil edilmemelidir.
Tipik yol, ilk AI görevlerini ve operasyonel riskleri tanımlamak, veri bilgi ve birincil sorumluluk sistemini almak, bir müşteri kalibrasyonunu ve izin modelini inşa etmek, işleme ve kalite akış hatları oluşturmak.Her aşama, akış şemaları, prototipleri, arayüz sözleşmeleri, test kayıtları, dağıtım notları veya koşu gösterileri gibi tanımlanabilir sonuçlarla sonuçlanmalıdır.
Sahne gösterisi “işe uygun görünüyor” değildir. Bir temsilci örneği normal süreçleri, eksik alanları, tekrarlamaları, yetersiz otoriteyi, dış hizmetlerden zamanları ve tarihsel veri anomalilerini ve sadece erken bir aşamada ortaya çıkan sorunları tanımlamak için kullanılmalıdır.
Proje en az AID verilerini bilgi birikimi raporu, iş seyircisi, master verileri ve sistem sorumluluğu matrisi, bilgi sınıflandırması, metadata, sürüm ve izin modeli ve kaynak kodu veya yapılandırma ilişkilendirme ataması, hesap yönetimi, dağıtım, veri yedekleme, başarısızlık cevabı ve sonraki bakım sorumluluğu ile ilgili olarak kabul etmek için yapılandırmalıdır.
Bir işlem üssü ayda 800 ürün olduğunu varsayın, birim başına ortalama 18 dakika ve yüzde 12 getiri oranına göre, bu sadece bir örnek, bir müşteri performansına göre değil, aynı kalibrede de takip edilmelidir.
Bu sayfa, kurumsal AI veri yönetimi gibi gerçek hizmet sorunları hakkında organizasyonel içerik içerir; nihai kapsamı, döngü, bütçe ve göstergeler proje teşhisi, sözleşme ve kabul tabanına dayanmaktadır.
Her aşama açık hedefler, katılımcı roller ve değerlendirme edilebilir sonuçlar vardır ve önemli kararlar projenin sonuna kadar bırakılmaz.
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
Geleneksel veri yönetimi sürekli bir odak veritabanıdır, rapor ve göstergedir; AID yönetişimleri, çok-module bilgi, bilgi versiyonları, referanslar, yetkinlikler, eğitim örnekleri ve model kullanım kayıtları. Her ikisi birincil verileri, kaliteli ve hesap verebilirlik tabanını paylaşır, ancak AI projelerinin belirli görevlere bağlantı kurmaları gerekir.
Hayır. Yüksek değerli bir görev, görevin gerçekten temel aldığı verileri, bilgi, ayrıcalıkları ve örnekleri yönetmek için seçilmelidir. İlk kapalı döngü doğrulanır ve sonra nesne ve veri alanı yeniden değer tarafından genişletilir.
Sadece veri kalitesi raporları, görev sonuçları olmadan, AI için uygun değil.
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 uygulamaİlk 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 uygulamaAna 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 answerEnterprise context Engineering, model göçü ve süreç istihbaratİlk olarak, kullanıcı rolü, gerçek giriş çıktısı, bilgi kaynağı, iş nesnesi, sistem arayüzü, otorite ve ilk atama kayıtlarının tüm şirketin verilerinin tam bir şekilde işlenmesine gerek kalmadan nasıl düzeltildiğini açıklamanız mümkün değildir.
View full answerVeri yönetişim sonuçlarının çoklu-entity, multi-trip ilişkileri ve işletme aramalarının izlenebilirliği için nasıl kullanıldığını anlamak
Daha fazla bilgi için.Data ProgramVeri toplama, göstergeler, kalite, yetkinlikler ve iş analizi temelleri
Daha fazla bilgi için.Bilgi uygulamaBilgi yönetimi, retrieval, citation, otorite ve cevap vermeyi reddetme
Daha fazla bilgi için.Data baseAnahtar iş izleyicilerinin yönetimi, gösterge kalibrasyon ve veri kalitesi sorumluluklar
Daha fazla bilgi için.Maliyet kılavuzlarıGörev, veri alanı, bilgi kaynağı, kalite, ayrıcalıklar ve akış çizgisi
Daha fazla bilgi için.