您可能会看到的内容
- 报告不一致，因为关键术语的解释不同。
- 质量问题会被衡量，但不会根据业务后果确定优先级。
- 所有权存在于纸面上，但决策权仍不明确。
- 数据用于模型无法追溯到起源和转变。
- 团队无法解释历史数据是否符合预期用途。
- 人工智能工作在设计访问、保留和人工监督之前就开始了。
系统挑战
先让数据足以支撑可信决策，再让它支持人工智能
数据是否就绪取决于具体决策与用途，并非平台可以笼统宣称的属性。MTera 将业务含义、责任归属、数据来源、质量控制与工程工作连接到数据必须支持的决策，并给出从现有缺口走向可信分析和人工智能应用的务实路径。
讨论数据必须支持的决策，而不仅仅是其占据的平台。为什么部分修复失败
集中数据不会产生共同意义，目录也不会产生问责制。通用质量分数还可以隐藏对特定决策最重要的缺陷。
业务后果
领导者根据不一致的证据采取行动，团队花时间协调结果，人工智能引入难以解释、监控或拥有的决策。
关键数据具有明确的含义、允许的使用、负责任的所有者、可追溯的血统和与决策风险相关的控制；模型和人员责任在生产使用之前设计。
05
方法
- 01从决策、用户和错误后果开始。
- 02映射关键数据元素、来源、转换和所有者。
- 03定义适合使用的质量和证据要求。
- 04评估流程、集成和运营模型差距。
- 05优先考虑围绕用例价值和风险的变更。
06
关键决策
- 01哪些数据对于此决策至关重要？为什么？
- 02谁可以定义、更改、访问和批准其使用？
- 03哪些质量故障需要预防、检测或人工处理审查？
- 04必须保留哪些证据进行解释和质疑？
07
可交付成果
- 01决策到数据图
- 02关键数据元素和所有权模型
- 03谱系和质量控制设计
- 04AI数据准备情况评估
- 05优先基础路线图
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构建未来，同时守住必须始终成立的原则。