El proyecto debe comenzar con la toma de decisiones de la administración y la responsabilidad de los datos, en lugar de crear una pantalla.
La Plataforma de gobernanza de datos BI y Enterprise debe comenzar con una cadena empresarial auténtica, identificando responsabilidades empresariales, propiedad de datos, sistemas existentes y bases de referencia cuantificables, y decidiendo sobre productos maduros, implementación de configuración, desarrollo secundario, personalización independiente o integración de sistemas. La primera fase será validación de cadena cerrada con muestras normales y anormales representativas, con alcance organizativo y funcional ampliado una vez adoptado.
El nivel de incertidumbre se reduce por etapas antes de decidir la escala de insumos y las modalidades de cooperación.
Entrevistas con posiciones reales para organizar inventarios de fuentes de datos, arquitectura de datos, capas de modelos y diseño de integración, cliente, mercancía, material, organización, etc., procesos, muestras, sistemas y riesgos relacionados con la gobernanza de MDM.
Complete el inventario de indicadores, definiciones, sangre, autoridad y administración de versiones, reglas de calidad de datos, hojas de problemas y la rendición de cuentas cerró los lazos, y sincronizar las competencias, interfaces, migración y anomalías necesarias.
El bateo de usuarios y datos reales, y la observación de calidad, eficiencia, anomalías y costos de mantenimiento, forman una ruta de seguimiento.
El cliente es responsable de confirmar el sistema operativo, la legitimidad de los datos, los conocimientos financieros o comerciales y de proporcionar los números de cuenta, muestras y administradores internos necesarios; las licencias de productos de terceros, los recursos en la nube, las interfaces externas y los costos de cumplimiento especializados se identifican por separado.
El mismo indicador de los ingresos varía según el valor por sector
scripts de extracción de datos dispersos y no detectados después del fracaso
La cabina sólo puede mostrar resultados, no perforar y explicar por qué.
Los datos e indicadores principales no son propiedad y versión gestionada
Cuentas de fuente de datos, arquitectura de datos, modelos de capa y diseño integrado
Gestión de los datos primarios sobre los clientes, los productos básicos, los materiales, la organización, etc.
Directorio de indicadores, definiciones, línea de sangre, permisos y administración de versiones
Reglas de calidad de datos, hojas de trabajo problemáticas y bucles cerrados
Declaraciones BI, cabina de operación, alerta temprana y análisis de movimiento
ERP, CRM, MES, WMS, FDS
Los límites de servicios, las bases presupuestarias y las modalidades de ejecución para las distintas fases del proyecto no son idénticos y pueden evaluarse más a fondo conjuntamente con los siguientes.
Los límites finales de la prestación se definen según el alcance de los servicios, la fase de construcción y las modalidades de cooperación, y se describen a continuación como resultados comunes.
Cobertura de servicios y cierre de negocios necesarios para la primera fase: inventario de fuentes de datos, arquitectura de datos, modelos de estratificación y diseño de integración, cliente, mercancía, material, organización y datos maestros Gestión de MDM
Nivel de integridad de los códigos, datos, sistemas, equipo y documentos existentes y alcance de la cobertura que se audite, se reubique o vuelva a instalar
Número de interfaces de terceros, responsabilidades de coordinación, calidad de los datos, compensación inusual y cooperación con proveedores externos
Necesidades no funcionales como el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad, la autoridad, la auditoría, el cumplimiento y las ventanas de acceso
Profundidad de la ejecución y responsabilidades a largo plazo: limpieza de datos, configuración de control y control de la sangre, circulación, pruebas, despliegue, capacitación y manual de gobernanza operacional, y garantía de calidad, rango de continuidad de las operaciones de mantenimiento de la paz
No se establecen los objetivos de los proyectos, las personas responsables y los criterios de aceptación
Cuentas clave, datos, interfaces o autorizaciones de negocio no disponibles
Sólo se busca el precio máximo o ciclo muy corto, y no se aceptan las pruebas necesarias y el control de calidad
Se utilizan los siguientes métodos para explicar la metodología de aplicación, el calibre de datos y los límites de responsabilidad, y no se utilizan como un proxy para el juicio de proyecto por listas funcionales.
El proyecto comienza con una selección de un enlace de negocio que necesita más mejoras, entrevista al usuario actual y toma muestras recientes. El procesamiento de datos, tiempo medio, tiempo de espera, tiempo de trabajo, números inusuales y puntos de contacto manuales alrededor del Inventario de Fuentes de Datos, Arquitectura de Datos, Modelos de capa y Diseños Integrados se registra; si los datos disponibles son incompletos, la base se basa en un juez de cuenta de escritorio manual para una a dos semanas de referencia.
La base de referencia también debe indicar el alcance de las estadísticas y exclusiones. Por ejemplo, el tiempo de procesamiento comienza con la disponibilidad de información o con la primera presentación del cliente, la excepción no incluye interfaces de terceros, y las modificaciones manuales son la corrección de pruebas menores o el procesamiento.
El primer problema, que no busca cubrir todos los sectores, es sobre “la gobernanza del MDM del cliente, mercancía, material, organización, etc.” para formar un bucle cerrado que puede funcionar en términos reales: entrada clara, reglas de procesamiento, acciones del sistema, roles responsables, movimiento inusual y salida final. Los actores clave incluyen al menos los propietarios de negocios, usuarios reales, interfaces técnicas y administradores de aceptación, evitando la demanda que se describe por la administración y que se utiliza en la línea por otro grupo.
La evaluación de necesidades corresponde a cada competencia a la escena empresarial, el papel de usuario y la aceptación de muestras. Las cuestiones que no proporcionan datos legítimos, interfaces o tomadores de decisiones deben incluirse como una condición previa o una etapa posterior, y no deben incluirse en forma silenciosa en una oferta de rango fijo.
El camino típico es seleccionar el primer conjunto de indicadores de las cuestiones de gestión, la calidad de calibración y la responsabilidad de las fuentes de los datos del inventario, la construcción de un enlace temático de datos de dominio, el desarrollo de declaraciones de indicadores y capacidad de gobernanza. Cada etapa debe dar lugar a resultados visibles, como diagramas de flujo, prototipos, pactos de interfaz, registros de pruebas, declaraciones de despliegue o demostraciones de ejecución.
La demostración de escenario no es “apto para trabajar”. Una muestra representativa debe utilizarse para cubrir procesos normales, campos desaparecidos, solicitudes de repetición, autoridad inadecuada, sobrecostos de tiempo y anomalías históricas de datos de servicios externos, e identificar problemas que surgen sólo en el entorno de producción en una etapa temprana.
El proyecto debe por lo menos conciliar los activos de datos, los indicadores y el plan maestro de gestión de datos, el desarrollo de conjuntos de datos, el modelado y los servicios de procesamiento de calidad, los datos maestros de MDM o la plataforma de gestión de indicadores, y reconocer el código fuente o la asignación de configuración, la gestión de cuentas, el despliegue, la copia de seguridad de datos, la respuesta a fallos y las responsabilidades de mantenimiento subsiguientes.
Asumiendo una línea de referencia de proceso de 800 artículos al mes, una media de 18 minutos por unidad, y una tasa de retorno del 12%, esto es sólo un ejemplo, no el rendimiento de un cliente. Una línea debe ser seguida por observación continua del mismo calibre durante cuatro a ocho semanas, antes de juzgar si la definición y fuente de indicador clave se identifican uniformemente, reduciendo la extracción manual y duplicación de informes, y las cuestiones de datos pueden ser posicionadas para cubrir y cerrar el bucle.
Esta página contiene contenido organizativo sobre temas de servicio real como el desarrollo del sistema BI, inteligencia empresarial BI, plataforma de análisis de negocios y desarrollo de la gestión de módulos de controlador. Las palabras clave se utilizan para ayudar a los usuarios y sistemas de búsqueda a identificar temas, sin implicar un compromiso con los efectos fijos; alcance final, ciclo, presupuesto e indicadores se basan en el diagnóstico de proyecto, contrato y la base de aceptación.
Cada etapa tiene objetivos claros, funciones participativas y resultados evaluables, y no se deja una decisión importante al final del proyecto.
Las cuestiones más comunes antes de la cooperación se señalan claramente con antelación.
BI es responsable de mostrar y analizar, y la gobernanza de datos es responsable de calibre, calidad, responsabilidad primaria, autoridad y sangre. Las cabinas no reguladas pueden ser sólo un número de error más hermoso.
No necesariamente. Las PYMES pueden crear conjuntos de datos temáticos, catálogos de indicadores y capas de integrador de peso ligero antes de ampliar la plataforma.
MDM armoniza la codificación, atributos, aprobación y distribución de objetos básicos como clientes, productos básicos, materiales, organizaciones, etc., y no es un sustituto del procesamiento de transacciones en los sistemas de negocio.
Seleccione indicadores clave desde el fondo del informe al sistema de fina y fuente para comprobar los lazos cerrados de definiciones, tiempo, autoridad, actualización, alarma inusual y cuestiones de calidad de datos.
Si el indicador básico se define de manera manejable en gran medida coherente y de calidad de los datos, se puede utilizar para validar los valores de adopción de decisiones en zonas pequeñas; si el mismo indicador tiene conflictos a largo plazo con diferentes sistemas, se debe completar la calibración necesaria y la gobernanza de los datos.Los dos se suelen aplicar en paralelo: un pequeño número de declaraciones de alto valor exponen problemas y luego se institucionalizan gradualmente los principales datos, indicadores y normas de calidad.
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