Хорошей новостью является то, что развертывание агентов ИИ и их подключение к вашим данным проще, чем когда -либо. Но только это не заставит агентов искусственного интеллекта эффективными для принятия решений, управляемых данными. Такие модели, как DeepSeek — или любой другой большой LLM — не могут генерировать значимую информацию, если основные данные являются непоследовательными. Это классика мусор, мусор проблема.
А в большинстве компаний в комнате есть слон: организации часто имеют несколько версий одной и той же метрики, каждая из которых рассчитывается по -разному. Возьмите «Маржу прибыли» в качестве примера — финансы, продажи и операции могут определить ее по -разному. С таким несоответствием у ИИ нет шансов дать правильный ответ, потому что на самом деле организация еще не согласилась с правильным ответом.
Многие считают, что очистка данных и удаления ошибок достаточно, чтобы получить информацию, управляемую искусственным интеллектом. Тем не менее, даже безупречные данные могут привести к противоречивым ответам без последовательных определений.
Реальный сценарий
Допустим, агент по искусственному искусству просят найти клиентов группы, которые наиболее вероятны. Он ищет CRM и видит поле с надписью «Беспокойный риск» Прилагается к списку учетных записей клиентов. ИИ получает данные, генерирует отчет и представляет результаты.
Это правильно?
Не совсем. Группа поддержки клиентов применила это «Беспокойный риск» Tag несколько месяцев назад во время временной проблемы обслуживания. Риск должен оцениваться с использованием таких показателей, как долгосрочное взаимодействие, использование продукта и исторический отток, а не на устаревшем теге. Хуже того, фактическая модель оттока, официально принятая руководством, живет в рабочей книге, похороненной среди других предварительных информационных панелей в инструменте BI.
Так что же будет дальше? Агент ИИ обеспечивает неполный или вводящий в заблуждение анализ, командные базовые решения на неправильных числах и доверие к интеллектуальным сведениям.
Создание основы для активов для данных AI-готовых данных
Традиционно команды подходят к аналитике, управляемой ИИ, впервые создавая управляемую семантическую модель. Создание управляемой основы для бизнес-метрик имеет решающее значение для долгосрочного успеха. Он обеспечивает последовательную интерпретацию данных и точно отображать бизнес -намерение для данных. Семантическая модель необходима для включения текста в SQL и обеспечения того, чтобы агенты искусственного интеллекта могли точно интерпретировать и отвечать на запросы естественного языка, такие как: Каковы были наши CAC (стоимость приобретения клиентов) в прошлом квартале?
Но если вы также хотите, чтобы агенты искусственного интеллекта вытащили правильные информационные панели и отчеты, им необходимо различить специальную работу и доверенные продукты данных. В большинстве организаций есть тысячи мониторинга, многие из которых созданы для быстрого анализа или одноразовых отчетов. Если пользователь спрашивает: «Покажите мне наши продажи по региону», ИИ не должен просто всплыть на первую панель инструментов.
Для обеспечения того, чтобы ИИ вытащил правильные отчеты, мы рекомендуем маркировка надежных мониторинга как сертифицированные Таким образом, агенты ИИ могут уверенно поделиться ими. Это предотвратит принятие устаревших или исследовательских отчетов за ошибку за доверенные данные.
Начать с малого и масштаба
Создание семантической модели и сертификации данных не обязательно должны быть подходом для независимого. Вместо того, чтобы пытаться управлять всем сразу, начните с ограниченного набора таблиц (таких как KPI общесированной KPI или таблицы, связанные с определенным доменом), прежде чем распространяться на всю вашу экосистему данных.
Создать управляемую семантическую модель
Семантическая модель действует как выровненный источник истины для ключевых показателей вашей организации. Он отображает деловые намерения с использованием стандартизированных определений, что позволяет точно интерпретировать запросы естественного языка, предоставляя классический сценарий текста к SQL.
Но вот проблема: аналитики постоянно создают новые метрические определения на лету в своих инструментах BI. Без видимости в том, как эти показатели определяются и используются, и независимо от того, конфликтуются ли они с существующими определениями, организации рискуют создать семантическую модель, которая не соответствует реальным потребностям бизнеса. Чтобы ваша семантическая модель отражает, как используются данные, вам нужно глубокое понимание того, что уже существует, как она используется и где лежат несоответствия.
Как установить свою семантическую модель:
- Начните с широко используемых метрик: Начните с метрик, которые часто ссылаются или проводятся в разных командах. Это те, которые принесут наибольшую ценность при управлении.
- Распределите приоритеты в сложных расчетах: Метрики с пользовательской логикой являются хорошими кандидатами для включения в семантическую модель. Управление этим обеспечивает точность и сводит к минимуму ошибки в отчетах в нижних направлениях.
- Держите его последовательным и чистым: Инвестировать в разрешение конфликтов, выявление дубликатов и ухудшение неиспользованных метрик.
- Контролировать непрерывно: Семантическая модель не статичная. Следите за тем, какие метрики приобретают тягу и оценивают, следует ли их включить в семантическую модель или заменить устаревшие определения
Цель не только построить модель; Это для того, чтобы он был чистым, актуальным и согласованным с бизнесом по мере его развития.
Найдите противоречивые меры, проследите их источники данных, сравните расчеты и оцените их использование и владельцев для разрешения несоответствий.
Сертифицируйте продукты данных
Даже с управляемой семантической моделью агентам ИИ все еще нужно знать, какие информационные панели и отчеты могут доверять. Программа сертификации помогает различить отчеты, основанные на подтвержденных, регулируемых данных, и созданными для исследовательского или одноразового анализа. Реализация программы сертификации может помочь агентам искусственного интеллекта ориентироваться в панели панели панели.
Как это работает:
- Установить критерии сертификации: Определите, что делает сертифицируемой панель или сообщением. Например:
- Данные должны быть получены из производственных таблиц (например, долговые марки с производственными метками).
- Собственность и документация должны быть ясными и актуальными.
- Не включает пользовательскую логику (например, в виде пользовательских операторов SQL).
- Добавьте «сертифицированный» этикет: Информационные панели могут быть названы «сертифицированными», чтобы указать, что они соблюдают стандарты управления. Вы можете управлять этим процессом вручную или использовать такие инструменты, как сертификация Euno. Эти инструменты могут определить, какие информационные панели соответствуют критериям сертификации, выделяют пробелы в не сертифицированных и обеспечивают четкие шаги для исправления.
- Контролировать непрерывно: Если источник данных на панели панели или изменения логики, его статус сертификации должен быть переоценен. Регулярно обновлять сертификаты, чтобы гарантировать, что агенты искусственного интеллекта всегда работают с надежными данными для доверенных результатов.
Отслеживайте свои самые используемые мониторные панели и убедитесь, что они сертифицированы.
Подключить агенты искусственного интеллекта к данным управления через API
Агенты ИИ по своей природе не понимают управления, им нужны явные ярлыки о достоверности активов данных. Соединение их к данным управления через API гарантирует, что они только выявляют надежную, сертифицированную информацию.
Для всплывания панелей мониторинга:
- Когда пользователь спрашивает: «Покажи мне наши продажи по региону», агент ИИ должен:
- Запросите API управления для выявления сертифицированных информационных панелей.
- Поверхность наиболее актуальной, доверенной панели панели, избегая устаревших или несертифицированных версий.
Для ответа на специальные вопросы:
- Для запросов, например: «Каков наш показатель оттока для корпоративных клиентов?» Агенты ИИ должны:
- Вытащите определения из семантической модели, чтобы обеспечить последовательность.
- Используйте только управляемые источники данных для расчета и возврата точных результатов.
Агенты ИИ могут уверенно различать высококачественные, надежные активы и исследовательские или устаревшие путем интеграции метаданных управления в свои рабочие процессы.
Результат: ИИ, который работает так же, как и ожидалось
Организации могут трансформировать свою аналитику с AI, создав управляемую семантическую модель и надежную программу сертификации. Вместо того, чтобы догадаться или полагаться на неполные данные, агенты искусственного интеллекта будут предоставлять неточную, действенную информацию, соответствующую бизнесу.
Когда ваши данные готовы:
- Решения случаются быстрее: Пользователи получают мгновенный доступ к надежной информации.
- Доверие улучшает усыновление: Бизнес -команды с уверенностью полагаются на инструменты искусственного интеллекта.
- Данные остаются чистыми: Процессы управления уменьшают беспорядок и ошибки.
Заключение
Аналитика, основанная на ИИ, является изменением игры, только если активы данных регулируются. Без управления инструменты ИИ рискуют усилить хаос вместо того, чтобы доставлять ясность. Стандартизация ключевых показателей, сертификация доверенных информационных панелей и подключение агентов ИИ с метаданными управления обеспечит вашу инициативу по ИИ обеспечить реальное, надежное влияние. Генеративный ИИ может революционизировать аналитику. Просто убедитесь, что ваша организация готова соответствовать обещанию.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Сара Леви является соучредителем и генеральным директором Euno, платформы управления данными, созданной для успеха BI & AI. Благодаря 25 -летнему опыту в области кибербезопасности, здравоохранения и финансов, она приводила в действие стартапы до необычайного роста посредством данных и ИИ. Она … читайте больше от Сары Леви
