克服挑战，实现AI成功
通过结构化监管增强您的AI计划，确保获得可靠的数据、合规的流程和可扩展的框架，从而实现成功。
AI需要具有背景的干净数据。不成熟的系统和糟糕的分类会削弱就绪情况并限制有意义的结果。
深入了解AI数据就绪情况
深入了解erwin Data Intelligence可以为AI计划提供哪些帮助。首先，通过数据沿袭，可以一目了然地了解对AI模型至关重要的数据源、转换和流程并深入分析它们的详细信息。评估每个阶段的数据质量并随时了解敏感数据。这只是我们支持您的AI之旅的一个例子，还有更多值得探索的方面。
常见问题解答
客户评论和社交媒体帖子等非结构化数据充满潜力，但如果没有合适的工具，就很难获得真正的价值。现成的AI很棒，但它不了解您的业务。erwin Data Modeler中的业务信息模型(BIM)改变了这种状况。它添加了您独特的分类法、流程和规则作为上下文，将原始数据转化为深刻的见解。转瞬之间，您不再只是在数据中畅游，而是在掌控数据。
不一致的数据或“数据漂移”会使AI不可靠，从而导致错误的决策和代价高昂的错误。erwin by Quest可以帮助您掌控这一切。使用erwin Data Modeler，您可以强制执行数据标准，而erwin Data Intelligence会自动对您的数据进行分类、分析和监控。这可以帮助您提前检测并修复数据漂移，避免其导致问题，从而确保您的AI始终提供准确且值得信赖的结果。
随着时间的推移，AI模型可能会因数据或其应反映的现实世界概念的变化而发生“漂移”并变得不那么准确。为了应对这种漂移，您需要尽早发现它。erwin Data Intelligence会监控您的模型并在检测到漂移时发送警报。这使您的AI保持最佳性能并确保您的见解保持可靠。
实现自动化并最大限度地降低风险！不明确的跨系统监管会增加不合规和不一致的可能性，尤其是在当今的混合环境中。但监管关乎人员和流程，而不仅仅是技术。erwin Data Intelligence可通过自动跨系统对数据进行编目、分类和监控来帮助您内置监管，从而确保实施一致的策略和标准。利用监管作为可扩展性的关键。使用erwin Data Modeler将监管与企业模型协调一致，并使用erwin Data Intelligence跨平台集中监管策略。
有限的测试会增加在生产中出现代价高昂的错误的风险。相反，要创建一个安全的空间来进行实验。为您的AI开发构建“青铜、白银、黄金”沙盒框架。erwin Data Intelligence可帮助您监控每个阶段使用的数据和模型，确保在模型上线时实现负责任的开发和可靠的结果。
从明确的目标开始！AI是一个强大的工具，但它需要在方向上的指引。在深入进行AI开发之前，请确保您的团队已经确定了具体的业务目标。然后，erwin可以帮助您直观地了解您的AI计划如何与这些目标联系起来，并明确定义您的数据资产如何支持特定的业务用例。这种协调可确保您的AI投资产生可衡量的影响并推动实现真正的业务成果。