第三部分是关于智能企业机器学习框架的系列文章。阅读第一部分、第二部分和第四部分，云计算与大数据，我将介绍机器学习（ML）项目框架和每项任务所需的细节。

企业绩效管理（EPM）是一个商业智能领域，它根据KPI监控和管理组织的绩效。EPM提供了一个组织的框架，自动化和分析业务方法、指标、流程和系统，以推动组织的整体绩效。它有助于组织将一组统一的目标转化为计划，大数据挖掘，监控执行情况，返利平台有哪些，并提供关键见解，以提高财务和运营绩效。它帮助组织变得聪明！

许多组织使用DMAIC（Define，Measure，Analyze，Improve and Control的缩写）来支持EPM。DMAIC是一个众所周知的数据驱动的改进周期，用于改进，优化和稳定业务流程和设计。DMAIC改进周期是用于推动六西格玛项目的核心工具。

许多现代ML计划旨在支持EPM类型的计划，这就是为什么DMAIC是智能企业理想的SAP机器学习项目框架。

DMAIC阶段

DMAIC是一个迭代过程。共有5个阶段：

SAP机器学习项目框架

此项目框架是一个数据驱动的改进周期，将改进、优化，稳定SAP机器学习模型和任何相关的业务流程。

在定义阶段，大数据是做什么的，我们鼓励您使用一些功能强大且广受欢迎的，设计思维技巧。当您和您的客户需要清楚地了解您将在项目中应对的挑战时，这些技巧非常有效。

下面的每项任务都在本博客文章结尾的图片中有更详细的描述：

目标：该任务的期望是什么，或者我们为什么要实施该任务（"为什么"）参与任务的角色（"谁"）为执行任务而必须完成的子任务的描述（"如何"）每项任务的可交付成果

在下一篇也是最后一篇博客中，我将介绍一些概述材料，总结机器学习框架的阶段、任务和可交付成果。

了解更多

要深入了解企业的智能可能性，请回顾2018年8月Forrester Consulting的研究，为智能学习框架提供动力采用人工智能、机器学习和预测分析的企业，大数据好吗，受SAP委托