在数据世界中，位置很重要。我们谈论的不是海滨房产或看得见风景的办公室，而是您的数据的去向。它们可以访问吗？他们干净吗？它们更新了吗？制定数据策略意味着了解公司的“真相来源”在哪里。就像发现您最喜欢的快餐店的秘制酱汁实际上是千岛酱一样，了解您的数据具有巨大的价值。在开始运行实验之前，请确保您的结果与实际业务保持一致，以确保相关性和准确性。
政府：不太热，也不太冷许多公司都有二元的治理方法。要么是完全封锁，连一个字节都不能在风中摇摆，要么是狂野西部，风滚草和不受监管的数据一起跳舞。请记住，您不能将牙膏放回管中。在允许您的数据自由漫游之前，请考虑是否涉及任何。合规问题 斯里兰卡 手机号码 怎么办？敏感知识产权？我们不要拿我们公司的声誉来玩俄罗斯轮盘赌，好吗？、商业价值：没有“”，只有“”拥有信息而不采取行动，就像是墓地里的首富：没有意义。
如果你有一个结果，你会用它做什么？它将基于什么业务决策？这就是计算成功指标和投资回报率的地方。就像私人教练制定新年决心一样，我们要确保投资回报率中少一些“”，多一些“”。你明白了吗？是的。丢失的？可以理解的是，我们的旅程不是从“做所有人工智能的事情”开始，而是从理解它旨在实现的真正商业价值开始。的方法始于为高管量身定制的研讨会。这将使我们能够踏上商业案例发现之旅，将您的人工智能愿望与切实的业务成果结合起来。在这里，我们将解决您的“”和“”问题，确定创建正确实验的“方式”，并提出实用的解决方案。
缩略图穿越人工智能雷区：人工智能部署的先决条件博客一旦您确定了需要解决的业务案例，我们将帮助您规划走向治理的行动。最适当的是，这不应该是一个笼统的应用程序，而应该进行微调并仅限于已确定的业务案例。治理应特别关注隐私、安全和目标定位。这种方法可确保每个案例都得到所需的适当关注，帮助您更加确定地体验并减少忧虑。建立治理策略后，您可以深入详细审查对于实验的业务案例至关重要的系统。
此评估将帮助您了解当前数字环境的优势和劣势。所有这些步骤最终形成统一的实验数据策略。该策略将作为识别受影响数据源的路线图，帮助您为人工智能工作奠定坚实的基础。通过采取这种谨慎而有条理的人工智能方法，这段旅程将与预期的目的地一样富有成效。因此，我们确保在开始花费大量时间和金钱进行人工智能实验之前，我们已经为等待我们的冒险做好了充分的准备。正在为管理者组织一些关于人工智能的研讨会，你可以参加。联系我们获取更多信息。