lt

Kalba

DI duomenys ir modeliai

DI duomenų strategija

Dauguma įstrigusių DI iniciatyvų įstrigo ties duomenimis: jie neprieinami, jų kokybė nežinoma arba niekas neleidžia jų naudoti. Nustatome, ką iš tiesų turite ir kas turi būti įvykdyta, kad norimi taikymai taptų įmanomi.

Aptarkite savo DI iniciatyvą Konsultavimas

Verslo problema

Parengtis daroma prielaida, o paskui atrandama

Planai statomi remiantis prielaida, kad duomenys egzistuoja, yra prieinami ir pakankamai geri. Ši prielaida pirmą kartą patikrinama įgyvendinimo metu, tai yra brangiausiu įmanomu momentu. Tipiniai radiniai kartojasi: nėra aiškaus šeimininko, kokybės niekas nematavo, prieigai reikia sprendimo, kurio niekas nenori priimti, ir nėra teisinio pagrindo numatytam naudojimui.

Ką darome

Vertinti parengtį kiekvienam taikymui, o ne apskritai

Duomenų parengtis turi prasmę tik tikslo atžvilgiu, todėl vertiname ją pagal konkrečius taikymus, kuriuos svarstote. Kiekvienam nustatome, kur duomenys yra, kas už juos atsako, kokios jie būklės, ko reikia prieigai ir ar numatytas naudojimas teisėtas. Ten, kur žinios nestruktūruotos, projektuojame paieškos ir žinių architektūrą, kuri padaro jas tinkamas naudoti. Rezultatas atskiria tai, kas prieinama dabar, nuo to, kam pirmiausia reikia darbo, ir tas darbas sudėliotas eiliškumu.

DI duomenų strategija

Kompetencijos

  • DI duomenų parengtis

  • Įmonės žinių architektūra

  • Duomenų valdysena DI reikmėms

  • Vektorinės paieškos strategija

  • Duomenų kokybės strategija

  • Žinių valdymo strategija

Dažniausi panaudojimo atvejai

Dažniausi panaudojimo atvejai

  • Patikrinti, ar duomenys palaiko DI planą, prieš prisiimant įsipareigojimus.
  • Nustatyti duomenų, nuo kurių priklauso pirmoji iniciatyva, šeimininkus ir kokybės atskaitos lygį.
  • Suprojektuoti žinių architektūrą už įmonės asistento.
  • Išsiaiškinti, kodėl perspektyvi iniciatyva įstrigo duomenų prieigos etape.

Kaip dirbame

Kaip dirbame

  1. Auditas

    Nustatyti, kokie duomenys yra, kas už juos atsako ir kokios jie iš tiesų būklės.

  2. Konvejeris

    Sukurti priėmimą, transformavimą ir kokybės patikras, nuo kurių priklauso modeliai.

  3. Palyginimas

    Palyginti požiūrius su jūsų duomenimis, o ne pagal viešą reitingą.

  4. Aptarnavimas

    Įdiegti už stabilios sąsajos su versijomis, stebėsena ir grįžimo keliu.

Technologijos

Technologijos

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

Saugumas ir valdysena

Saugumas ir valdysena

Duomenų kilmė fiksuojama nuo pradžios iki pabaigos, todėl visada galima atsakyti, iš kur atsirado reikšmė ir kuri modelio versija davė tam tikrą rezultatą. Asmens duomenys mažinami, klasifikuojami ir saugomi pagal aiškią politiką, o ne pagal numatytuosius nustatymus. Mokymo ir vertinimo rinkiniai versijuojami kartu su juos naudojančiu kodu.

Bendradarbiavimo modeliai

Bendradarbiavimo modeliai

DI projektas

Prisiimame atsakomybę už apibrėžto DI sprendimo projektavimą ir pristatymą.

Skirta DI komanda

Ilgalaikis skirtas inžinerinis pajėgumas, sukurtas apie jūsų technologijas ir pristatymo modelį.

Valdomas DI

Eksploatuojame, stebime ir nuolat tobuliname gamybines DI sistemas.

Kodėl TeamExtension.ai

Vertinimas pagal pristatymą, o ne atsietai

Duomenų strategija, parengta atsietai, duoda brandos modelį. Įvertinta pagal konkrečius taikymus žmonių, kurie kuria sistemas, ji duoda eiliškumą, pagal kurį galima veikti, ir sąžiningą nurodymą, kurie užmojai šiuo metu nepasiekiami. Būtent antroji pusė taupo pinigus.

Atrinkti klientai

Dažniausiai užduodami klausimai

Dažniausiai užduodami klausimai

Ar pirmiausia reikia sukurti duomenų saugyklą?
Dažnai ne. Daug DI taikymų skaito iš veiklos sistemų ir nestruktūruoto turinio, o ne iš saugyklos. Saugyklos programa kaip išankstinė sąlyga gali be reikalo atidėti DI darbą metams.
Kokia gera turi būti duomenų kokybė?
Pakankamai gera konkrečiam taikymui, o tai daug žemesnė kartelė nei gera apskritai. Vertiname pagal tikslą, o ne pagal abstraktų standartą, ir darbas su kokybe apribojamas tuo, ko reikalauja taikymas.
Kaip su asmens duomenimis?
Teisinis pagrindas, mažinimas ir saugojimas vertinami kiekvienam taikymui kaip parengties dalis, o ne po to. Taikymas be teisinio pagrindo nėra duomenų problema vėlesniam laikui, o taikymas, kurį reikia perprojektuoti ar atsisakyti.
Kiek trunka vertinimas?
Nuo keturių iki aštuonių savaičių, priklausomai nuo taikymų ir sistemų skaičiaus apimtyje. Apribojimu paprastai tampa prieiga prie duomenų šeimininkų, o ne analizės laikas.

Susijusios kompetencijos

Susijusios kompetencijos

DI infrastruktūra ir kalbos modelių eksploatavimas

DI architektūra

Suprojektuokite etaloninę architektūrą, bendrą jūsų DI sistemoms: modeliai, paieška, orkestravimas, duomenys ir kontrolės priemonės.

Sužinoti daugiau

DI strategija ir transformacija

DI galimybių vertinimas

Verslo procesų analizė ir nustatymas, kur DI kuria išmatuojamą finansinę ar veiklos vertę.

Sužinoti daugiau

DI valdysena, rizika ir atitiktis

DI valdysena

Nustatykite politikas, kontrolės priemones ir atsakomybę, reikalingas saugiam DI diegimui įmonės mastu.

Sužinoti daugiau

Aptarkite savo DI iniciatyvą

Padarykite įmonės žinias tinkamas DI: parengtis, šeimininkai, kokybė ir paieškos architektūra.

Pasikalbėkite su DI ekspertu Pradėkite DI vertinimą