1. Zacznij od decyzji, nie od modelu
Określ, czy AI ma przewidywać, rekomendować, wyszukiwać wiedzę czy wykonywać akcje. Każdy scenariusz wymaga innego zestawu danych i poziomu aktualności.
2. Zbuduj zaufaną warstwę danych
AI potrzebuje tych samych fundamentów co BI: identyfikatorów, spójnych wymiarów, historii, jakości i kontroli dostępu. Brudne dane nie stają się lepsze po podłączeniu do modelu.
3. Dodaj kontekst biznesowy
Definicje KPI, metadane, dokumenty, hierarchie organizacyjne i relacje między encjami pozwalają modelowi interpretować dane w kontekście firmy.
4. Kontroluj dostęp
RAG, agenci i narzędzia AI powinny respektować uprawnienia użytkownika. Nie buduj osobnej kopii wiedzy bez security i lifecycle.
5. Zbieraj feedback
Monitoruj jakość odpowiedzi, trafność rekomendacji i efekt biznesowy. Feedback powinien wracać do procesu poprawy danych i modelu.
Powiązane materiały
Potrzebujesz wdrożenia lub audytu?
MicrosoftBI wyjaśnia podejście i architekturę. Jeżeli chcesz przejść do realizacji, sprawdź usługę Antdata odpowiadającą temu obszarowi.
Usługi Antdata →