Podatki in modeli UI

Podatkovna strategija za UI

Večina obtičalih pobud UI je obtičala pri podatkih: niso dostopni, njihova kakovost je neznana ali pa nihče njihove uporabe ne dovoli. Ugotovimo, kaj dejansko imate in kaj mora veljati, da postanejo želene uporabe mogoče.

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI Svetovanje

Poslovni izziv

Pripravljenost se predpostavi, nato odkrije

Načrti se gradijo na predpostavki, da podatki obstajajo, so dostopni in dovolj dobri. Ta predpostavka se prvič preveri šele med izvedbo, torej v najdražjem možnem trenutku. Običajne ugotovitve se ponavljajo: ni jasnega lastnika, kakovost, ki je nihče ni meril, dostop, ki zahteva odločitev, ki je nihče noče sprejeti, in noben ugotovljen pravni temelj za predvideno uporabo.

Kaj počnemo

Pripravljenost ocenjujemo za posamezno uporabo in ne na splošno

Pripravljenost podatkov je smiselna le glede na namen, zato jo ocenjujemo glede na konkretne uporabe, ki jih preučujete. Pri vsaki ugotovimo, kje podatki so, kdo jih ima v lasti, v kakšnem stanju so, kaj zahteva dostop in ali je predvidena uporaba skladna s pravom. Kjer je znanje nestrukturirano, zasnujemo arhitekturo iskanja in znanja, ki ga naredi uporabnega. Rezultat loči tisto, kar je na voljo takoj, od tistega, kar najprej zahteva delo, in to delo razvrsti.

Podatkovna strategija za UI

Kompetence

Pripravljenost podatkov za UI
Poslovna arhitektura znanja
Upravljanje podatkov za UI
Strategija vektorskega iskanja
Strategija kakovosti podatkov
Strategija upravljanja znanja

Pogosti primeri uporabe

Preveriti, da podatki podpirajo načrt UI, preden bo potrjen.
Določiti lastništvo in ravni kakovosti podatkov, od katerih je odvisna prva pobuda.
Zasnovati arhitekturo znanja za poslovnim pomočnikom.
Ugotoviti, zakaj je obetavna pobuda obtičala pri dostopu do podatkov.

Kako dostavljamo

Revizija

Ugotovitev, kateri podatki obstajajo, kdo jih ima v lasti in v kakšnem stanju dejansko so.
Podatkovni tokovi

Izgradnja zajema, preoblikovanja in kontrol kakovosti, od katerih so odvisni modeli.
Primerjava

Primerjava pristopov na vaših podatkih in ne na javni lestvici.
Postavitev v uporabo

Uvedba za stabilnim vmesnikom, z verzioniranjem, nadzorom in potjo za vrnitev.

Tehnologija

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Varnost in upravljanje

Izvor podatkov se beleži od začetka do konca, tako da je vedno mogoče odgovoriti, od kod izhaja določena vrednost in katera različica modela je ustvarila določen izhod. Osebni podatki se zmanjšujejo na najmanjši obseg, razvrščajo in hranijo po izrecni politiki in ne privzeto. Učni in ocenjevalni nabori so verzionirani skupaj s kodo, ki jih uporablja.

Modeli sodelovanja

Projekt UI

Prevzamemo odgovornost za zasnovo in izvedbo opredeljene rešitve UI.

Namenska ekipa UI

Dolgoročna namenska inženirska zmogljivost, zgrajena okoli vaših tehnologij in modela dostave.

Upravljana UI

Upravljamo, nadziramo in sproti izboljšujemo produkcijske sisteme UI.

Zakaj TeamExtension.ai

Ocenjujemo glede na dostavo in ne v praznem

Podatkovna strategija, izdelana ločeno, ustvari model zrelosti. Ocenjena glede na konkretne uporabe s strani ljudi, ki sisteme gradijo, ustvari zaporedje, po katerem je mogoče ravnati, in pošteno sporočilo, katere ambicije zaenkrat niso dosegljive. Prav druga polovica prihrani denar.

Izbrane stranke

Pogosta vprašanja

Ali najprej potrebujemo podatkovno skladišče?

Pogosto ne. Mnogo uporab UI bere iz obratovalnih sistemov in nestrukturirane vsebine in ne iz skladišča. Obravnavanje programa podatkovnega skladišča kot pogoja lahko delo z UI po nepotrebnem zamakne za leta.

Kako dobra mora biti kakovost podatkov?

Dovolj dobra za konkretno uporabo, kar je precej nižja letvica kot dobra na splošno. Ocenjujemo glede na namen in ne glede na abstrakten standard, delo na kakovosti pa se omeji na to, kar dana uporaba zahteva.

Kaj pa osebni podatki?

Pravni temelj, zmanjšanje obsega in doba hrambe se ocenjujejo pri vsaki uporabi kot del pripravljenosti in ne naknadno. Uporaba brez pravnega temelja ni podatkovni problem za pozneje, ampak uporaba za preoblikovanje ali opustitev.

Kako dolgo traja ocena?

Štiri do osem tednov glede na število uporab in sistemov v obsegu. Omejitev je običajno dostop do lastnikov podatkov in ne čas za analizo.

Sorodne kompetence

Infrastruktura UI in LLMOps

Arhitektura UI

Zasnova referenčne arhitekture, ki jo delijo vaši sistemi UI: modeli, iskanje, orkestracija, podatki in kontrole.

Več o tem

Strategija in transformacija UI

Ocena priložnosti UI

Analiza poslovnih procesov in določitev, kje UI ustvarja merljivo finančno ali operativno vrednost.

Več o tem

Upravljanje, tveganja in skladnost UI

Upravljanje UI

Vzpostavitev politik, kontrol in odgovornosti, potrebnih za varno uvedbo UI v poslovnem obsegu.

Več o tem

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI

Kako narediti poslovno znanje uporabno za UI: pripravljenost, lastništvo, kakovost in arhitektura iskanja.

Pogovorite se s strokovnjakom za UI Začnite oceno UI