MI dati un modeļi

MI datu stratēģija

Lielākā daļa iestrēgušo MI iniciatīvu iestrēgušas pie datiem: tie nav pieejami, to kvalitāte nav zināma vai neviens neatļauj tos lietot. Noskaidrojam, kas jums patiešām ir un kam jābūt izpildītam, lai vēlamie lietojumi kļūtu iespējami.

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu Konsultācijas

Biznesa problēma

Gatavība tiek pieņemta, pēc tam atklāta

Plāni tiek būvēti uz pieņēmuma, ka dati pastāv, ir pieejami un pietiekami labi. Šis pieņēmums pirmo reizi tiek pārbaudīts ieviešanas laikā, tas ir, visdārgākajā iespējamajā brīdī. Tipiskie atradumi atkārtojas: nav skaidra īpašnieka, kvalitāti neviens nav mērījis, piekļuve prasa lēmumu, ko neviens negrib pieņemt, un nav juridiskā pamata paredzētajam lietojumam.

Ko mēs darām

Vērtēt gatavību katram lietojumam, nevis vispār

Datu gatavībai ir jēga tikai attiecībā pret mērķi, tāpēc vērtējam to pēc konkrētiem lietojumiem, kurus apsverat. Katram noskaidrojam, kur dati atrodas, kam tie pieder, kādā stāvoklī tie ir, kas vajadzīgs piekļuvei un vai paredzētais lietojums ir likumīgs. Tur, kur zināšanas ir nestrukturētas, projektējam izgūšanas un zināšanu arhitektūru, kas padara tās lietojamas. Rezultāts nodala to, kas pieejams tagad, no tā, kam vispirms vajadzīgs darbs, un šis darbs ir sakārtots.

MI datu stratēģija

Kompetences

MI datu gatavība
Uzņēmuma zināšanu arhitektūra
Datu pārvaldība MI vajadzībām
Vektoru meklēšanas stratēģija
Datu kvalitātes stratēģija
Zināšanu pārvaldības stratēģija

Biežākie lietojumi

Pārbaudīt, vai dati atbalsta MI plānu, pirms uzņemties saistības.
Noteikt īpašniekus un kvalitātes sākumlīmeni datiem, no kuriem atkarīga pirmā iniciatīva.
Izprojektēt zināšanu arhitektūru aiz uzņēmuma asistenta.
Noskaidrot, kāpēc daudzsološa iniciatīva iestrēga datu piekļuves posmā.

Kā mēs strādājam

Audits

Noskaidrot, kādi dati ir, kam tie pieder un kādā stāvoklī tie patiesībā ir.
Konveijers

Izveidot uzņemšanu, pārveidošanu un kvalitātes pārbaudes, no kurām atkarīgi modeļi.
Salīdzināšana

Salīdzināt pieejas ar jūsu datiem, nevis pēc publiska reitinga.
Apkalpošana

Izvietot aiz stabilas saskarnes ar versijām, uzraudzību un atgriešanās ceļu.

Tehnoloģijas

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Drošība un pārvaldība

Datu izcelsme tiek fiksēta no sākuma līdz beigām, tāpēc vienmēr var atbildēt, no kurienes radusies vērtība un kura modeļa versija devusi konkrēto rezultātu. Personas dati tiek samazināti, klasificēti un glabāti pēc skaidras politikas, nevis pēc noklusējuma. Apmācības un novērtēšanas kopas tiek versionētas kopā ar kodu, kas tās izmanto.

Sadarbības modeļi

MI projekts

Uzņemamies atbildību par definēta MI risinājuma projektēšanu un piegādi.

Veltīta MI komanda

Ilgtermiņa veltīta inženierijas jauda, veidota ap jūsu tehnoloģijām un piegādes modeli.

Pārvaldīts MI

Mēs ekspluatējam, uzraugām un nepārtraukti uzlabojam ražošanas MI sistēmas.

Kāpēc TeamExtension.ai

Vērtējums pēc piegādes, nevis atrauti

Datu stratēģija, veidota atrauti, dod brieduma modeli. Novērtēta pēc konkrētiem lietojumiem, ko veic cilvēki, kas būvē sistēmas, tā dod secību, pēc kuras var rīkoties, un godīgu norādi, kuras ieceres pašlaik nav sasniedzamas. Tieši otrā puse ietaupa naudu.

Atlasītie klienti

Biežāk uzdotie jautājumi

Vai vispirms jāizveido datu noliktava?

Bieži nē. Daudzi MI lietojumi lasa no darbības sistēmām un nestrukturēta satura, nevis no noliktavas. Noliktavas programma kā priekšnosacījums var bez vajadzības atlikt MI darbu par gadiem.

Cik labai jābūt datu kvalitātei?

Pietiekami labai konkrētajam lietojumam, un tā ir daudz zemāka latiņa nekā laba vispār. Vērtējam pēc mērķa, nevis pēc abstrakta standarta, un darbs ar kvalitāti tiek ierobežots ar to, ko lietojums prasa.

Kā ar personas datiem?

Juridiskais pamats, samazināšana un glabāšana tiek vērtēti katram lietojumam kā gatavības daļa, nevis pēc tam. Lietojums bez juridiskā pamata nav datu problēma vēlākam laikam, bet lietojums, kas jāpārprojektē vai jāatmet.

Cik ilgi turpinās novērtējums?

No četrām līdz astoņām nedēļām atkarībā no lietojumu un sistēmu skaita tvērumā. Ierobežojums parasti ir piekļuve datu īpašniekiem, nevis analīzes laiks.

Saistītās kompetences

MI infrastruktūra un valodas modeļu ekspluatācija

MI arhitektūra

Izprojektējiet atsauces arhitektūru, kas kopīga jūsu MI sistēmām: modeļi, izgūšana, orķestrēšana, dati un kontroles.

Uzzināt vairāk

MI stratēģija un transformācija

MI iespēju novērtējums

Biznesa procesu analīze un noteikšana, kur MI rada izmērāmu finanšu vai darbības vērtību.

Uzzināt vairāk

MI pārvaldība, riski un atbilstība

MI pārvaldība

Nosakiet politikas, kontroles un atbildību, kas vajadzīga drošai MI ieviešanai uzņēmuma mērogā.

Uzzināt vairāk

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu

Padariet uzņēmuma zināšanas lietojamas MI: gatavība, īpašnieki, kvalitāte un izgūšanas arhitektūra.

Sarunājieties ar MI ekspertu Sāciet MI novērtējumu