Dwa działy rozumieją przez klienta co innego, a każdy system dziedziczy ten spór

Ontologia jest najmniej efektowną i najbardziej nośną rzeczą w programie AI. Bez niej wyszukiwanie znajduje niewłaściwe dokumenty, agenci podejmują wiarygodne decyzje o niewłaściwej encji, a każdy raport potrzebuje przypisu wyjaśniającego, której definicji użyto. Z nią maszyna może wnioskować po Waszej firmie, zamiast dopasowywać wzorce w Waszym tekście.

  • Uzgodnione definicje. Czym naprawdę jest klient, zamówienie, lokalizacja, sprawa — rozstrzygnięte między działami, które się nie zgadzały, i spisane.
  • Model użyteczny maszynowo. Encje, relacje, ograniczenia i reguły tożsamości wdrożone, a nie narysowane, żeby systemy mogły je odpytywać i po nich wnioskować.
  • Lepsze wyszukiwanie i lepsi agenci. Jedno i drugie poprawia się natychmiast, bo oba zawodziły na niejednoznaczności, a nie na możliwościach.
  • Spójna sprawozdawczość. Liczby zgadzające się między systemami, bo wynikają z jednego modelu, a nie z pięciu konwencji.
Porozmawiajmy o tym

Co przekazujemy

  • Rdzeń modelu dziedziny

    Dwadzieścia do pięćdziesięciu pojęć, na których naprawdę stoi Wasza firma, zdefiniowanych precyzyjnie, z rozbieżnościami wydobytymi i rozstrzygniętymi, a nie uśrednionymi.

  • Reguły tożsamości i scalania

    Jak rozpoznaje się tę samą realną rzecz w różnych systemach. Zwykle najtrudniejsza i najbardziej wartościowa część oraz powód istnienia duplikatów klientów.

  • Relacje i ograniczenia

    Co łączy się z czym, co jest obowiązkowe, co niemożliwe. Ograniczenia pozwalają maszynie zauważyć, że coś jest nie tak, zamiast pewnie iść dalej.

  • Wdrożenie

    W pasującym magazynie danych — relacyjnym, grafowym albo warstwie semantycznej nad tym, co macie — z modelem wyrażonym w standardowej formie, a nie uwięzionym w jednym produkcie.

  • Mapowanie z istniejących systemów

    Jak każdy system źródłowy odwzorowuje się na model, łącznie z tym, gdzie nie może i co się gubi. Uczciwe luki znaczą więcej niż czyste mapowania.

  • Nadzór nad modelem

    Kto jest właścicielem każdej definicji, jak zgłasza się zmianę i jak się ona propaguje. Bez tego model jest trafny przez jeden kwartał.

Jak to przebiega

  1. 01

    Znaleźć rozbieżności

    Rozmowy z działami osobno i porównanie. Konflikty są pracą; części uzgodnione zajmują popołudnie.

  2. 02

    Modelować wąsko

    Pojęcia, których potrzebuje jeden albo dwa realne przypadki użycia, a nie całe przedsiębiorstwo. Projekty ontologiczne padają przez kompletność.

  3. 03

    Wdrożyć i załadować

    Prawdziwe dane przez model — tam definicje są testowane i tam pękają wygodne abstrakcje.

  4. 04

    Użyć do czegoś

    Skierować na to wyszukiwanie, agenta albo raport w ciągu tygodni. Model, którego nic nie konsumuje, jest dokumentem i się psuje.

Dobre dopasowanie, gdy

  • Wyszukiwanie albo agenci zwracają rzeczy technicznie powiązane i praktycznie błędne.
  • Dwa systemy nie zgadzają się co do tej samej liczby i nikt nie umie tego rozstrzygnąć.
  • Konsolidujecie systemy albo budujecie cokolwiek, co musi wnioskować w poprzek nich.
  • Duplikaty i niejednoznaczne dane podstawowe są powtarzalnym kosztem operacyjnym.

To nie ta usługa, gdy

  • Macie jeden system i jedną definicję wszystkiego. Wtedy to narzut.
  • Chcecie kompletnej ontologii przedsiębiorstwa z góry. Ten projekt ma dobrze udokumentowany tryb porażki i wolimy Wam go nie sprzedawać.
  • Nikt wystarczająco wysoko nie rozstrzygnie sporu definicyjnego. Bez tej władzy modelu nie da się uzgodnić, tylko opisać.

Najczęstsze pytania

Czy to to samo co model danych?
Powiązane, ale nie to samo. Model danych opisuje, jak dane są przechowywane; ontologia opisuje, czym rzeczy są i jak się łączą, niezależnie od przechowywania. Ta różnica ma znaczenie, bo wnioskowanie dzieje się po znaczeniu, a zapytania po tabelach.
Czy potrzebujemy bazy grafowej?
Często nie. Wiele ontologii jest dobrze obsłużonych przez bazę relacyjną z warstwą semantyczną. Model powinien być wyrażony w przenośnej, standardowej formie; magazyn danych to decyzja inżynierska wynikająca z Waszych wolumenów i zespołu.
Ile to trwa?
Użyteczny rdzeń modelu dla jednego albo dwóch przypadków użycia to zwykle cztery do ośmiu tygodni razem z wdrożeniem. Kompletna ontologia przedsiębiorstwa zajmuje lata i zwykle nigdy się nie kończy — dlatego zakres trzymamy wąsko i świadomie.
A jeśli działy się nie zgodzą?
Wtedy model zapisuje, że są dwie definicje, nazywa je odrębnie i mapuje między nimi. To uprawniony i częsty wynik, znacznie lepszy niż średnia, z której nikt nie korzysta. Potrzebny jest natomiast ktoś wystarczająco wysoko, żeby rozstrzygnąć, którą z nich znaczy dany system.
Jak to pomaga wyszukiwaniu i agentom?
Oba zawodzą głównie na niejednoznaczności, a nie na możliwościach. Mając rozstrzygniętą encję i jej relacje, wyszukiwanie może odfiltrować to, co naprawdę istotne, a agent sprawdzić ograniczenie przed działaniem. To najtańsza poprawa jakości dostępna w większości systemów AI.

Czytaj dalej

Pozostałe usługi