جودة البيانات وملاءمتها
الدقة والاكتمال والتوقيت والاتساق وملاءمة البيانات للاستخدام المقصود.
ARDD
نموذج لتقييم نضج أساس البيانات للذكاء الاصطناعي المؤسسي، طوّره سامي الطياره من خلال بحث أكاديمي. تعرض هذه الصفحة الأبعاد الأساسية التسعة في ARDD وبُعديه السياقيين.

الأساس
الدقة والاكتمال والتوقيت والاتساق وملاءمة البيانات للاستخدام المقصود.
تتبّع البيانات وإثبات مصدر المخرجات وسجلّ الإجراءات.
تعريفات متفق عليها وبيانات وصفية ونماذج دلالية مترابطة.
كفاية البيانات وتمثيلها للفئة التي سيؤثّر فيها النظام.
مالكون مسؤولون وإشراف فعلي وحقوق قرار واضحة.
الأغراض التي يجوز استخدام البيانات من أجلها قانونيًّا وتعاقديًّا.
الحدّ الأدنى من الصلاحيات وحماية البيانات الحساسة.
المنتجات البيانية والتكامل والاكتشاف وإتاحة البيانات للتطبيقات والوكلاء.
إقامة البيانات وتدفّقاتها عبر الحدود والاعتماد على المورّدين والحوسبة.
ARDD / المستوى السياقي
يعرض ARDD هذين البُعدين إلى جانب تقييم الأساس، ويستبعدهما من مؤشر الأساس وحده الأدنى.
المسار من البيانات المحوكمة إلى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ذات الأولوية والقيمة للأعمال.
مدى السلطة المفوّضة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي وحوكمة تلك السلطة.
مقياس النضج
المستويات تراكمية. لا يُحتسب المستوى إلا عند استيفاء معاييره ومعايير المستويات الأدنى.
يستخدم ARDD أضعف بُعد أساسي لتحديد الحد الأدنى لكل حالة استخدام، وأدنى حد بين حالات الاستخدام لتحديد فئة المؤسسة. ويوفر متوسط مؤشر الأساس رؤية ثانوية لاتجاه التقدم. وتعرض الورقة المنشورة قواعد القياس الكاملة.
إطاران متكاملان
ARDD عمل مستقل من تأليفي يقيّم أساس البيانات. ويمكن أن تدعم نتائجه تقييم البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، وهي أساس جناح الثقة في TWAF. ويقيّم TWAF المبادرة الأوسع عبر القيمة والثقة. ويتقدم عمل البيانات والذكاء الاصطناعي بالتوازي، حيث توجه متطلبات حالات الاستخدام أولويات البيانات.
الإطار ↗