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从目标出发,找到产品、方案与交付方法。

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描述目标
按项目范围提供范围、周期、商务条件与验收标准按项目确认。

数据治理与质量基线

看清哪些数据可用、质量如何、由谁负责,再进入 AI 场景。

数据、知识与 RAG数据治理与质量基线
目标结果
周期如何确定
验收标准

答案有出处,知识有边界。

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目标结果

看清哪些数据可用、质量如何、由谁负责,再进入 AI 场景。

核心交付

数据清单、血缘、质量规则、责任矩阵、敏感性分级与整改计划

验收标准

由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。

适用边界

不替代法定合规审计;跨境与行业规则需专业审查。

来源、结构、权限与检索,一套交付。

你将获得什么

数据清单、血缘、质量规则、责任矩阵、敏感性分级与整改计划

交付通常包括

  • 数据清单
  • 血缘
  • 质量规则
  • 责任矩阵
  • 敏感性分级与整改计划

从资料盘点,到引用验收。

  1. 盘点来源与权利

    先确认“数据治理与质量基线”的范围、输入、负责人和停止条件。目标结果:看清哪些数据可用、质量如何、由谁负责,再进入 AI 场景。

  2. 治理结构与质量

    按确认范围完成工作,并记录版本、依赖与未决项。可交付成果:数据清单、血缘、质量规则、责任矩阵、敏感性分级与整改计划

  3. 构建检索与语义

    执行场景检查,并保留结果、差异与整改记录。验收方法:由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。

  4. 评测引用与权限

    完成移交,由具名验收方作出通过、有条件通过、整改或停止决定。边界:不替代法定合规审计;跨境与行业规则需专业审查。

怎样算完成,由证据和验收决定。

由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。

验证检查

  • 目标检查:看清哪些数据可用、质量如何、由谁负责,再进入 AI 场景。
  • 产品检查:由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。
  • 来源、引用、权限、检索质量与回答边界可在固定评价集上复核。

验收标准

  • 完整性:约定交付物均可访问、可复核、可移交。
  • 由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。
  • 由约定验收方对通过、有条件通过、整改或停止作出具名决定。
证据记录
版本化交付包、检查记录、验收决定与未解决项清单。
验证边界
数据来源、许可、隐私、跨境、保留、删除与训练用途必须由具名责任人确认。 不替代法定合规审计;跨境与行业规则需专业审查。

开始前,先把范围说清楚。

需要提供
  • 目标结果、适用场景及具名业务负责人。
  • 数据与文档清单、来源权利、结构、质量、权限及保留删除要求。
需要先确认
  • 具名评审人与验收决定方。
  • 数据责任人确认隐私、跨境、许可、用途与访问范围。
  • 数据来源、许可、隐私、跨境、保留、删除与训练用途必须由具名责任人确认。
本次不包含
  • 不替代法定合规审计;跨境与行业规则需专业审查。
  • 未经授权的训练、跨境处理、永久保留或替代权威记录。
  • 未在范围中确认的生产发布、采购、真实业务动作与第三方承诺。

一个产品,按目标组合交付方式。

合作方式

  • 按项目可交付
  • 能力与授权边界需确认

产品交付

数据清单、血缘、质量规则、责任矩阵、敏感性分级与整改计划

完成与验收

由数据责任人确认关键数据集、质量阈值、问题清单与整改优先级。

周期如何确定

周期根据目标、范围、输入、依赖与验证深度确定,并在开始前写入项目范围。

数据治理与质量基线

先确认问题、输入、边界与验收方式,再选择合适的交付路径。用目标查看匹配当前不提供在线下单或支付。