Dữ liệu và sự tuân thủ
Xác định dữ liệu nhập, tài liệu, bản ghi lưu và kết xuất mô hình chứa thông tin nhạy cảm, và kiểm tra dữ liệu người cung cấp, lưu trữ, khu vực và các chính sách điều khiển truy cập.
Home / Hướng dẫn đưa ra quyết định / Cloud AI và triển khai cá nhân
PROJECT DECISION GUIDEEnterprise AI chọn mô hình đám mây hoặc sự phân hủy private
Dự án nên chọn một hệ thống phân cấp dựa trên nhiệm vụ, dữ liệu, hiệu ứng, và khả năng, thay vì bao gồm toàn bộ cảnh quay trong một hoạt động đơn lẻ.
Trả lời câu hỏi đi.
Mây AI và triển khai tư nhân
Những kịch bản thay đổi nhanh, đòi hỏi khả năng mô hình tiên tiến có thể ưu tiên đánh giá dựa trên sự tuân thủ của công việc của đám mây API; tư nhân hóa có thể được đánh giá khi dữ liệu không thể được gỡ bỏ khỏi mạng lưới nội bộ, bị trì hoãn và kiểm soát, và các doanh nghiệp được ưu tiên cao với các chương trình tổng hợp bởi dữ liệu và công việc.
DECISION FACTORS
Các yếu tố then chốt cần được kiểm tra để đưa ra quyết định
Trước hết, giới hạn về sự kiềm chế và trách nhiệm được nhận diện, rồi những phương pháp kỹ thuật và phương pháp hợp tác được so sánh.
Hiệu ứng mô hình
Việc sử dụng các vấn đề thực sự của doanh nghiệp là chính xác hơn, trích dẫn, gọi điện và ổn định hơn là dựa trên một danh sách các nhân vật công cộng.
Cấu trúc chi phí
Các đám mây thường được trả tiền cho mức độ gọi điện; sự tư nhân hóa cũng bao gồm năng lượng điện toán, triển khai mô hình, giám sát, an ninh, nâng cấp và chi phí chuyên nghiệp.
Hiệu suất và khả năng sử dụng
Khả năng hỗ trợ được kết hợp, thời gian đáp ứng, phụ thuộc mạng, chương trình hạ cấp và sự liên tục kinh doanh, và quá trình quan trọng không thể chỉ dựa vào một mô hình duy nhất.
Quản trị và thao tác
Bất cứ nơi nào triển khai, quyền lực, bản ghi chép, đánh giá, cảnh báo, cập nhật kiến thức, phản hồi bằng tay và xử lý ngoại lệ.
Nhà cung cấp chuyển đổi với mô hình
Để gắn liền với một mô hình đơn giản ứng dụng của một cổng ra vào mô hình và lớp khả năng tự chủ và duy trì các đường đi thay thế cho các nhiệm vụ quan trọng.
Chuẩn bị lời đề nghị trước khi giao tiếp hoặc đánh giá
Đánh giá dữ liệu chỗ ngồiSự giúp đỡ thật sựMục tiêu song và bị hoãnMô hình dự đoán âm lượng cuộc gọiĐiều kiện mạng nội bộ và tính toánCho phép kiểm toán và chiến lược ghi chépXem xét thủ công và hạ cấp cơ chếKế hoạch thay thế và nâng cấp mô hình
Đường dẫn đã đề nghị thực hiện
Đề nghị nên hoàn thành phân cấp dữ liệu trước khi sử dụng hệ thống PoC nhỏ để so sánh hiệu ứng và tổng chi phí.
DECISION WORKSHEET
Biến mây AI và triển khai tư nhân thành việc đưa ra quyết định có thể thực thi được
Những bảng làm việc sau đây giúp các doanh nghiệp tổ chức những lời khuyên mơ hồ thành những đầu vào dựa trên các nhà cung cấp, và dự án có thể được thực hiện.
Dữ liệu và sự tuân thủ
Xác định dữ liệu nhập, tài liệu, bản ghi lưu và kết xuất mô hình chứa thông tin nhạy cảm, và kiểm tra dữ liệu người cung cấp, lưu trữ, khu vực và các chính sách điều khiển truy cập.
Nếu yếu tố vẫn chưa được xác định, một sự chẩn đoán hoặc một sự xác nhận quy mô nhỏ nên được sắp xếp và nó không phù hợp để bao gồm tổng số giá cố định cố định bất biến trực tiếp.
Hiệu ứng mô hình
Việc sử dụng các vấn đề thực sự của doanh nghiệp là chính xác hơn, trích dẫn, gọi điện và ổn định hơn là dựa trên một danh sách các nhân vật công cộng.
Nếu yếu tố vẫn chưa được xác định, một sự chẩn đoán hoặc một sự xác nhận quy mô nhỏ nên được sắp xếp và nó không phù hợp để bao gồm tổng số giá cố định cố định bất biến trực tiếp.
Cấu trúc chi phí
Các đám mây thường được trả tiền cho mức độ gọi điện; sự tư nhân hóa cũng bao gồm năng lượng điện toán, triển khai mô hình, giám sát, an ninh, nâng cấp và chi phí chuyên nghiệp.
Nếu yếu tố vẫn chưa được xác định, một sự chẩn đoán hoặc một sự xác nhận quy mô nhỏ nên được sắp xếp và nó không phù hợp để bao gồm tổng số giá cố định cố định bất biến trực tiếp.
Những lời nhận xét tương tự nên có kết luận nào?
Tại một thời điểm tối thiểu, các kịch bản được tổ chức theo hàng thứ tự, đánh giá thực sự nhiệm vụ, đồng thời và trì hoãn mục tiêu, mô hình gọi là dự đoán khối lượng, với khối lượng kinh doanh hiện tại, với thời gian xử lý trung bình, bất thường lớn, hệ thống ở nơi, quyền hạn dữ liệu, phụ thuộc và cửa sổ truy cập. phiên bản thông tin được cung cấp cho các nhà cung cấp khác nhau và mô tả riêng biệt về các giả định, loại bỏ, các vấn đề hợp tác khách hàng, và bằng chứng chấp nhận được yêu cầu để tránh so sánh tổng giá của một giới hạn bị thiếu.
Ví dụ, doanh nghiệp mong đợi rằng dự án sẽ tiết kiệm 160 giờ lao động mỗi tháng, nhưng con số này nên được chia nhỏ thành số lượng công việc, tiết kiệm thời gian, tỷ lệ nhận nuôi và tỷ lệ đánh giá bằng thủ công.
Bốn loại bằng chứng đề nghị thẩm vấn trong lúc giao tiếp với người bán hàng
Đầu tiên là bằng chứng phạm vi: sự nhất quán của phiên bản yêu cầu, quy trình kinh doanh, mẫu thử nghiệm, các giao diện và loại bỏ; thứ hai là bằng chứng kỹ thuật: liệu công nghệ tương tự có thể truy cập được cấu trúc, quản lý mã, thử nghiệm, triển khai và gặp khó khăn; phương pháp quản lý cá nhân là bằng chứng cá nhân: có thực sự tham gia các giai đoạn nhập, các nhiệm vụ và cơ chế thay thế là rõ ràng; và điều thứ tư là bằng chứng giao hàng: mã nguồn, dữ liệu, tài liệu, tài liệu, trình bày, tài liệu, bảo đảm và vận chuyển chất lượng được giao.
Đề nghị rằng sự rõ ràng, sự phụ thuộc quan trọng, khả năng của đội, khả năng chấp nhận và sự chiếm hữu lâu dài được đánh giá riêng biệt và cơ sở cho mỗi điểm được ghi lại. nếu một chương trình rẻ hơn, giao diện, di cư, kiểm tra hoặc trách nhiệm trực tuyến bị loại bỏ, thì nó nên được chuyển thành cùng một khối lượng giao hàng trước khi so sánh.
Nguyên tắc phán xét
Trang này cung cấp một khuôn khổ đưa ra quyết định mà không tạo thành một lời đề nghị hay cam kết cố định.
FAQ
FAQs
Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.
Dữ liệu có hoàn toàn an toàn sau thời gian cải cách tư nhân không?+
Không. Nguy cơ như số tài khoản, biên giới mạng, bản ghi, lỗ hổng, tập tin mô hình, nhân viên vận chuyển và thiết bị cuối vẫn cần được giải quyết.
Chúng ta có thể sử dụng nhiều mô hình cùng một lúc không?+
Các tuyến đường có thể được làm bằng công việc, mức độ dữ liệu, hiệu ứng, chi phí và tiện dụng qua các cổng ra vào phù hợp, nhưng cần có sự đo lường đồng nhất và gọi là quản lý.
Kinh doanh nhỏ có thích hợp cho việc giảm giá không?+
Tùy thuộc vào các giới hạn dữ liệu và kích cỡ sử dụng. Không có các yêu cầu bắt buộc trên mạng, dịch vụ đám mây thường được dùng để thẩm định giá trị trước khi được triển khai độc quyền hoặc riêng dựa trên cuộc gọi và đánh giá rủi ro.
DECISION FAQ
Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại
% 1
Việc chuyển đổi hệ thống Enterprise AI nên bắt đầu từ đâu?
Enterprise AI nên bắt đầu với một công việc vận chuyển thực sự, tần số cao, và kết quả kiểm tra kết quả, thay vì mua hoặc xây dựng nền tảng lớn. thu lại quá trình xử lý hiện thời, làm việc thời gian, hậu quả lỗi, và trách nhiệm thủ công, và chọn một cảnh nơi có sẵn mẫu và có thể được sử dụng tay để bao phủ phía dưới.
Xem câu trả lời đầy đủCông ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịchTôi nên làm gì với dự án "Enterprise AI"?
Dự án này cho thấy công ty này có một số chi phí về việc sử dụng mô hình, cũng như không thể đo lường bằng “nhiều người đã cứu được mạng sống của họ.
Xem câu trả lời đầy đủCông ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịchLàm thế nào dự án AI phát triển sự chấp nhận và kiểm tra chỉ thị?
Dự án AI không thể đơn giản chấp nhận và chấp nhận “nhìn vào sự chính xác 100% của dữ liệu.
Xem câu trả lời đầy đủCông ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịchAI PoC hoạt động tốt.
PoC thường sử dụng một số mẫu, một số ít người dùng và một môi trường ổn định, và dữ liệu và các hoạt động mà hệ thống sản xuất phải đối mặt phức tạp hơn. cập nhật kiến thức, bộ lọc đặc quyền, chậm trong giao diện, và sự tương tác biểu hiện và sự khác biệt biểu hiện người dùng là tất cả ít hiệu quả hơn.
Xem câu trả lời đầy đủRELATED
Chịu phục tùng sự đánh giá dự ánHãy giữ cho kiến thức của bạn về các dịch vụ
Điều chỉnh
Enterprise AI Solutions
Từ hiện trường, dữ liệu đến mức độ sản xuất
Để biết thêm thông tin.Điều chỉnhChương trình chuyển đổi AI Enterprise
Lập kế hoạch tổ hợp phong cảnh, cổng ra vào mô hình và khả năng quản lý
Để biết thêm thông tin.Điều chỉnhGửi bản đánh giá dự án AI
Cấu hình dữ liệu, triển khai và yêu cầu tác động
Để biết thêm thông tin.