डेटा और क्षमता की तैयारी

जाँचने की चार चीज़ें

डेटा: क्या वह उपलब्ध, सटीक, अद्यतन, क़ानूनी रूप से उपयोग योग्य और अनावश्यक व्यक्तिगत जानकारी से मुक्त है? तकनीक: क्या वह आपके systems से सुरक्षित रूप से जुड़ सकती है, और कहाँ चलेगी? लोग: क्या आपके पास product owners, engineers, domain विशेषज्ञ और reviewers हैं जिनके पास इसके लिए समय है? प्रक्रिया: outputs की समीक्षा कैसे होगी, अपवाद कौन सँभालेगा, और users के लिए काम कैसे बदलेगा? कई projects model पर नहीं, डेटा access और स्वामित्व पर रुकते हैं, इसलिए इन्हें जल्दी जाँचें।

तैयारी की checklist

ईमानदारी से उत्तर दें। दो या अधिक "नहीं" का मतलब pilot से पहले कमी भरें, बाद में नहीं।

Data      [ ] we know where it lives and who owns it
          [ ] it is accurate and current enough to rely on
          [ ] we may legally use it for this purpose
Tech      [ ] a secure connection to the source systems exists
          [ ] we know where the model runs and what data leaves our network
People    [ ] a named product owner and a domain expert have time
Process   [ ] reviewers are assigned; exceptions have an owner
Measure   [ ] a baseline of today's metric exists to compare against

पहले baseline मापें

आज के अंक जाने बिना सुधार नहीं दिखाया जा सकता। Pilot से पहले मौजूदा handle time, error दर या ख़र्च दर्ज करें ताकि नतीजा विश्वसनीय हो।

त्वरित जाँच: Pilot से पहले baseline क्यों दर्ज करें?

• Baselines सजावटी हैं
• इसके बिना आप असली सुधार नहीं दिखा सकते
• यह model को तेज़ करता है
• वरना नियामक pilots पर रोक लगाते हैं