这套系统里的工作如何运转？
每个项目以卡片进入“探查”，数据科学家摸清客户的数据源、质量，以及究竟能建成什么——这一阶段之前不作任何承诺。随后“数据治理”，清洗、统一数据源并构建训练集，这通常是最长也最不光鲜的阶段。之后“建模”，构建并试验模型或看板；然后“评估”，用留痕的精度指标与客户达成一致后才发布；再“发布”到生产环境；最后持续“监控”，随数据变化盯模型漂移和精度衰减。
论坛记录模型决策：为什么选这个算法？用什么数据训练的？认可了怎样的置信边界？——客户六个月后一定会问这些问题，答案必须留痕。款项模块按节点管理项目回款，以及高峰期借力的外部专家的报酬。聊天用于日常协调；公告发布涉及所有项目的事项：新的数据隐私政策或共享工作环境升级。
数据负责人掌握客户关系与预期，发布前与客户认可“评估”指标；数据科学家执行探查、治理与建模，把决策记入论坛；应用工程师管理“发布”“监控”，搭建界面与告警。阶段之间的交接都在卡片上完成：接手方能找到附好的数据、决策和度量——数据科学里没有口头交接。
谁负责什么？
这套系统中的运营角色，以及每个角色在日常工作中的职责——可以原样指派给你的团队，也可以按你们的实际情况调整。
数据负责人
掌握客户关系与预期：发布前认可“评估”指标，裁定论坛留痕的模型决策，把关以公司名义交付的质量。
数据科学家
执行“探查”“数据治理”“建模”：评估数据源质量、构建模型，把假设和置信边界记录在卡片上。
应用工程师
管理“发布”“监控”：把模型接入客户系统，搭建漂移告警，在用户察觉前处理性能衰减。
项目协调员
在款项模块跟进各节点工期与回款，与客户协调验收会议，条件满足时在列间移动卡片。
从第一天起就为你准备好什么？
系统单元
- 任务 — 带有工作流列和执行卡片的看板
- 聊天 — 团队快速日常协调频道
- 论坛 — 在有序版块中留痕的讨论——决策与知识永不丢失
- 公告 — 管理层的官方声音——传达到每个人的通告与提醒
- 款项 — 严格保密的内部资金——应收款项、预支款与费用
论坛版块 (4)
- 模型决策每个已发布模型的算法选择、训练数据和认可置信边界的留痕——应对客户日后提问的档案。
- 数据质量项目中发现的数据源问题及处理方法——为后续项目省下数周的经验。
- 数据隐私与治理处理客户敏感数据的规范、权限，以及可移动与禁止移动的边界。
- 工具与技术新出的人工智能库与工具的评估及团队试用体验，用于客户项目前先验证。
«本系统工作规则» — 已在论坛置顶
1. “探查”之前不向客户承诺：数据质量决定能建成什么。 2. 每个模型记入“模型决策”版块：算法、训练数据与置信边界。 3. 客户在卡片上书面认可“评估”指标前不发布。 4. 客户数据不离开认可的工作环境——严禁拷贝到个人设备。 5. 每个已发布模型都有带明确漂移指标和已启用告警的“监控”卡片。 6. 项目与外部专家的款项按约定节点记入款项模块。
欢迎公告: «欢迎使用数据管理系统»
从今天起，每个项目以卡片从“探查”走到“监控”；模型决策带理由与边界在论坛留痕；客户书面同意“评估”指标前不发布。第一步：登记在手项目并记录已发布模型的决策。数据隐私政策在此发布，全员遵守。