Jakou práci má systém podpořit?
Ujasníme si rozhodnutí nebo proces, kvůli kterému firma změnu zvažuje, kdo bude výsledek používat a co pro něj znamená spolehlivý výstup.
Businessový cíl a podmínky úspěchuPro vedení, CTO, datové a AI leady
Navrhnu, jak mají firemní data, metriky a AI spolupracovat.
Plánujete datovou platformu, AI nad firemními daty nebo změnu současného řešení? Pomůžu vám propojit businessový cíl, datové zdroje, metriky a AI do návrhu, který tým může posoudit, rozfázovat a realizovat. Začneme rozhodnutím, které má systém podpořit.
Probrat architekturu
Technické volby musí vycházet z toho, co má systém umožnit.
Přes deset let propojuji data, technologie a rozhodování firem. Při návrhu se dívám na to, odkud data přicházejí, co znamenají pro lidi v provozu a jakou práci má nad nimi AI zvládnout. Teprve potom dává smysl vybírat konkrétní nástroje.
- 10+ let
- v datech, BI, automatizaci a produktových technologiích
- Od BI k AI
- veřejné přednášky a články o metrikách, kontextu a AI agentech
Architektura začíná ve chvíli, kdy se jedna volba začne dotýkat celého systému.
Typicky se potkají očekávání vedení, možnosti datového týmu a požadavky lidí, kteří mají řešení používat.
- Majitel / CEO Chystáme investici a potřebuji rozumět variantám i jejich důsledkům.Návrh spojí zamýšlený přínos s náklady, riziky a návazností dalších kroků, aby firma nerozhodovala jen podle prezentace nástroje.
- CTO / datový lead Reporting funguje, ale AI nad našimi daty potřebuje víc kontextu.Prověříme, jak spolu mají pracovat zdroje, datové modely, definice metrik, sémantická vrstva a AI rozhraní.
- Vlastník AI iniciativy Máme prototyp a potřebujeme vědět, co musí platit pro jeho další rozvoj.Návrh zohlední přístupy, kvalitu odpovědí, evaluaci, provozní odpovědnost a vazbu na skutečné procesy firmy.
Návrh propojí businessový cíl, data a provoz.
Architektura není obrázek s krabičkami. Musí ukázat, proč jednotlivé části existují, jak spolu předávají práci a co je potřeba rozhodnout.
Jak si předají práci data a AI?
Popíšeme relevantní zdroje, datové toky, transformace, modely, význam metrik a místo, kde do systému vstupuje AI agent nebo jiná AI funkce.
Cílové části systému a jejich rozhraníCo musí fungovat při běžném provozu?
Zohledníme přístupy, lidskou kontrolu, evaluaci kvality, náklady, odpovědnosti a způsob, jak bezpečně měnit jednotlivé části.
Provoz, řízení rizik a další rozvojVýstup pomůže týmu rozhodnout, co navrhnout a co ověřit.
Dostanete podklad pro konkrétní rozhodnutí, ne katalog všech dostupných technologií. Hloubku návrhu přizpůsobíme otázce, kterou potřebujete vyřešit.
- Přehled cílového řešení
- Srozumitelný popis hlavních částí architektury, datových toků a návazností mezi systémy.
- Rozhodnutí a jejich důsledky
- Zvolené varianty, otevřené předpoklady, omezení a rizika, která mají vliv na další investici.
- Pořadí dalších kroků
- Co ověřit nebo připravit jako první, kdo má být zapojený a na jaké rozhodnutí má práce navázat.
Veřejná přednáška a týmový příklad
AI nad firemními daty potřebuje znát jejich význam.
V přednášce pro Measure Club jsem ukázal, proč agent potřebuje businessový kontext, definice metrik a kvalitní datový model. Případová studie QuantumSpring popisuje týmový návrh sémantické vrstvy a evaluací; její výsledky připisuji společné práci týmu.
Návrh vychází z rozhodnutí, které firma skutečně potřebuje udělat.
Nejdřív vymezíme otázku a lidi, kteří znají provoz. Potom prověřím podklady potřebné pro návrh a připravím varianty k projednání.
- 01
Vyjasníme cíl a hranice
Domluvíme, jakou změnu má řešení umožnit, které části systému do návrhu patří a kdo se musí zapojit.
- 02
Posoudíme potřebné souvislosti
Projdeme relevantní zdroje, metriky, procesy, současné nástroje a provozní požadavky.
- 03
Předám návrh k rozhodnutí
Projdeme cílové řešení, varianty, rizika a první kroky. Pokud bude potřeba, navazující práci domluvíme samostatně.
Dává smysl, když
- firma plánuje významnou změnu datového prostředí nebo AI nad firemními daty
- na návrhu se mohou podílet lidé z vedení, businessu i technického týmu
- potřebujete nezávisle posoudit varianty před investicí nebo zadáním realizace
Není to správný formát, když
- hledáte pouze člověka na implementaci předem vybraného řešení
- chcete potvrdit konkrétní nástroj bez porovnání s potřebami a omezeními firmy
- nikdo nemůže dodat potřebný kontext nebo rozhodnout o dalším postupu
Co potřebujete vědět před začátkem.
Rozsah návrhu se odvíjí od rozhodnutí, které má podpořit. Konkrétní výstupy a podmínky si potvrdíme před zahájením práce.
Co budeme mít domluvené před začátkem?
Cíl a rozsah práce, zapojené lidi, potřebné podklady nebo přístupy, konkrétní výstup, termín, cenu a to, co případně navazuje zvlášť. Spolupráce začne až ve chvíli, kdy si v těchto bodech rozumíme.
Jak budeme pracovat s neveřejnými daty?
Před prací s neveřejnými daty si písemně potvrdíme, s jakými zdroji lze pracovat, kde mohou být zpracované, kdo k nim má přístup a zda jsou povolené externí AI nástroje. Bez této dohody do neveřejných dat nejdu.
Jaký je rozdíl mezi návrhem architektury a datovým auditem?
Datový audit prověřuje současný stav a pomáhá určit, co je potřeba řešit. Návrh architektury popisuje cílové uspořádání a rozhodnutí, která k němu vedou. Podle dostupných podkladů může dávat smysl začít auditem.
Musíme mít předem vybrané nástroje?
Ne. Začneme cílem, současným prostředím a omezeními. Konkrétní technologie posuzujeme podle toho, co mají v návrhu zajistit.
Součástí je také implementace?
Ne automaticky. Návrh připraví cílový stav a další kroky. Technickou realizaci, migraci nebo zavádění AI domluvíme zvlášť podle potřeb a kapacity.
Můžete posoudit architekturu nebo nabídku dodavatele?
Ano, pokud máme dost podkladů a jasné otázky k posouzení. Předem vymezíme, které části návrhu prověřím a jaký výstup potřebujete.
Jak dlouho návrh trvá a kolik stojí?
Záleží na rozsahu systému, dostupných podkladech a lidech, které je potřeba zapojit. Po úvodním rozhovoru navrhnu rozsah, výstup, termín a cenu. Začneme až po jejich odsouhlasení.
Chystáte novou datovou nebo AI architekturu?
Napište mi, jaké rozhodnutí potřebujete udělat a které systémy do něj vstupují. Společně zjistíme, zda dává smysl návrh architektury, datový audit nebo jiný první krok.
Raději píšete z vlastní schránky? jsem@radekduha.cz