Home / Services / BI Analisis Bisnis, Master Data Pemerintah dan Enterprise Data Platform

PROFESSIONAL SERVICE

Analisis Bisnis Android, Master Data Pemerintah dan Enterprise Data Platform

Proyek ini harus dimulai dengan keputusan manajemen, membuat dan bertanggung jawab terhadap data, daripada membuat layar.

Harmonisasi dari definisi indikator kunci dan sumberMengurangi ekstraksi manual dan duplikasi laporanPertanyaan data dapat menemukan tanggung jawab dan penutupanAnalisis bisnis bisa menjelaskan rincian bisnis.

Submisi penilaian proyek awal Lihat Layanan

BI Analisis Bisnis Master Data Indicator Pemerintah dan Kokpit Manajemen

Keputusan proyek-membuat kesimpulan

BI dan bagaimana platform tata data perusahaan harus diluncurkan

Android dan Pemerintahan Data Enterprise harus dimulai dengan rantai bisnis yang asli, dengan mengidentifikasi tanggung jawab bisnis, kepemilikan data, sistem yang ada dan kuantisasi baseline, dan memutuskan pada produk dewasa, implementasi konfigurasi, pengembangan sekunder, penyesuaian independen atau integrasi sistem. Tahap pertama akan ditutup - validasi cincin dengan perwakilan normal dan tidak normal sampel, dengan lingkup organisasi dan fungsional diperluas sekali diadopsi.

START WITH EVIDENCE

Dari penilaian awal sampai penerimaan dan penerimaan pengiriman

Tingkat ketidakpastian berkurang oleh tahap sebelum memutuskan skala masukan dan modalitas kerjasama.

Tahap 1

Diagnosa situasi saat ini

Mengklarifikasi isu tahap pertama, bisnis ditutup dan tanggung jawab data

Wawancara dengan posisi aktual untuk mengorganisir sumber data inventorika, arsitektur data, lapisan model dan desain integrasi, klien, komoditas, materi, organisasi, dan sebagainya, proses, sampel, sistem dan risiko terkait dengan pemerintahan MDM.

Tahap 2

Penerapan pertama

Jalankan tertutup menerima cincin dengan bisnis yang nyata.

Selesaikan inventaris dari indikator, definisi, darah, otoritas, dan manajemen versi, aturan kualitas data, lembar masalah dan daftar tanggung jawab tertutup loop, dan sinkronisasi persaingan yang diperlukan, antarmuka, migrasi dan mekanisme anomali.

Tahap 3

Online.

Keputusan untuk mempromosikan melalui rekonsiliasi, tingkat adopsi dan indikator operasional

Penindasan pengguna dan data yang sebenarnya, dan pengamatan kualitas, efisiensi, anomali dan biaya pemeliharaan, membentuk rute berikut.

CLIENT INPUTS

Rekomendasi kesiapan sebelum-pendahuluan

Masalah bisnis kunci, pernyataan, indikator, dan peran yang digunakanSumber data, struktur tabel, kondisi disinkronkan dan sampel kualitas dataProses saat ini, peran pekerjaan dan anomali utamaSistem, antarmuka, nomor rekening dan laporan akuntabilitas data berada di tempatUkuran data historis, kualitas dan persyaratan retensi migrasiPergi-live window, key users and acceptances

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bukti yang akan dilihat dalam penerimaan.

Indikator dapat dibor ke bawah untuk detail dan sumber data dan berdamai dengan keuangan operasionalKegagalan gerakan, anomali kualitas, terlalu banyak penyesuaian dan kalibrasi semua dilacakBisnis kunci tertutup loop dapat diuji berulang-ulang dengan sampel nyataHak peran, persetujuan, log dan data telah disepakatiAntar muka, waktu habis, proses gagal dan kompensasi dilacakKode sumber, konfigurasi, penyebaran, pengujian dan informasi transportasi dapat diambil alih

Batas kerja sama dan tanggung jawab

Klien bertanggung jawab untuk mengkonfirmasi sistem operasi, legitimasi data, keahlian keuangan atau perdagangan dan menyediakan nomor rekening yang diperlukan, sampel dan manajer internal; lisensi produk ketiga, sumber daya awan, antarmuka eksternal dan biaya kepatuhan khusus diidentifikasi secara terpisah.

Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan

Indikator inventaris pendapatan yang sama bervariasi nilai oleh sektor

Skrip ekstraksi data tersebar dan tidak terdeteksi setelah gagal

Kokpit hanya bisa menunjukkan hasil, bukan bor dan menjelaskan mengapa.

Data utama dan indikator tidak dimiliki dan versi dikelola

Layanan utama kami

Jumlah sumber data, arsitektur data, model lapis dan desain terpadu

Pemerintahan MDM dari data primer pada klien, komoditas, bahan, organisasi, dll.

Direktori dari indikator, definisi, garis keturunan, hak akses, dan manajemen versi

Aturan kualitas data, lembar kerja bermasalah dan loop tertutup

Laporan BI, operasi kokpit, peringatan dini dan analisis gerakan

ERP, CRM, MES, WMS, FDS

PROJECT DECISION PATH

Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini

Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.

Panduan biayaBiaya platform pemerintahan BI dan dataPerkiraan berdasarkan sumber data, domain tematik, indikator, kualitas dan lingkup laporan Penilaian konstruksiPertama, jadilah BI atau manajer data.Rute tahap pertama berdasarkan konflik kaliber, kualitas dan keputusan-membuat kebutuhan

Provitables

Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.

DELIVERABLEAset data, indikator dan master data governance blueprint

DELIVERABLEPengaturan data, layanan pemodelan dan pemrosesan kualitas

DELIVERABLEplatform manajemen indikator atau data master MDM

DELIVERABLELaporan BI, kokpit, peringatan dan analisis pengeboran bawah

DELIVERABLEData akses, darah, gerakan dan konfigurasi pemantauan

DELIVERABLEPengujian, penyebaran, pelatihan dan manual pemerintahan operasional

Bagaimana anggaran proyek dinilai

Penambahan layanan dan penutupan bisnis diperlukan untuk tahap pertama: persediaan sumber data, arsitektur data, model stratifikasi dan desain integrasi, klien, komoditas, materi, organisasi, dan menguasai pemerintahan MDM data

Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa

Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal

Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses

Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: data clearance, darah, kontrol gerakan dan konfigurasi kontrol, pengujian, penyebaran, pelatihan dan operasional manual pemerintahan, dan jaminan kualitas, jangkauan kelanjutan penjaga perdamaian

Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.

Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan

Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia

Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

BI dan platform data pemerintahan perusahaan bagaimana untuk bergerak dari permintaan ke hasil yang dapat diterima

Berikut ini digunakan untuk menjelaskan metodologi implementasi, kaliber data dan batas tanggung jawab, dan tidak digunakan sebagai proksi untuk penilaian projek dengan daftar fungsional.

Tingkat dasar 01 Operasional

Pertama, kita merekam negara nyata sebelum modifikasi.

Proyek ini dimulai dengan pilihan dari sebuah link bisnis yang membutuhkan banyak perbaikan, wawancara pengguna yang sebenarnya dan mengambil contoh baru. proses data, waktu rata-rata, menunggu waktu, kembali-kerja, angka yang tidak biasa dan titik kontak manual di sekitar Inventaris Data Source, Arsitektur Data, Models dan Pembatas Terpadu Direkam; jika data yang tersedia belum lengkap, baseline dan akun XM yang telah selesai selama satu sampai dua minggu berturut-turut.

Dasarnya juga harus menunjukkan lingkup statistik dan pengecualian. Sebagai contoh, waktu pemrosesan dimulai dengan ketersediaan informasi atau dengan penyerahan pertama oleh klien, pengecualian gagal untuk menyertakan antarmuka pihak ketiga, dan modifikasi manual adalah proofreading atau pemrosesan ulang kecil.

Cincin Pertama ditutup 02

Asumsi kunci validasi dengan lingkup minimum yang tersedia

Masalah pertama, yang tidak berusaha untuk menutupi semua sektor, adalah tentang "pemerintahan MDM dari pelanggan, komoditas, materi, organisasi, dll". untuk membentuk loop tertutup yang dapat beroperasi dalam hal nyata: masukan yang jelas, aturan pemrosesan, aksi sistem, peran yang bertanggung jawab, gerakan yang tidak biasa dan keluaran terakhir. Pemain kunci termasuk setidaknya pemilik bisnis, pengguna aktual, pengguna teknis, dan manajer penerimaan, menghindari permintaan digambarkan oleh manajemen dan digunakan pada baris oleh kelompok lain.

Penilaian yang dibutuhkan berhubungan dengan setiap kompetensi pada bisnis, peran pengguna dan penerimaan contoh. Hal yang tidak menyediakan data yang sah, antar-muka atau pembuat keputusan harus dimasukkan sebagai kondisi awal atau tahap berikutnya, dan tidak boleh disertakan diam-diam dalam penawaran jangkauan tetap.

implementasi Projek OnexName

Membuat proses hasil panggung dapat dikembalikan dan dapat dikembalikan

Cara yang biasa adalah memilih set pertama dari indikator dari masalah manajemen, kualitas kalibrasi dan tanggung jawab dari sumber data inventaris, pembangunan dari link data domain temmatik, pengembangan pernyataan indikator dan kapasitas pemerintahan. Setiap tahap harus menghasilkan hasil yang terlihat, seperti grafik aliran, prototipe, antar-muka compact, catatan tes, pernyataan penyebaran atau demonstrasi yang berjalan.

Demonstrasi panggung tidak "tampak cocok untuk bekerja". Sebuah sampel perwakilan harus digunakan untuk menutupi proses normal, bidang yang hilang, permintaan berulang, otoritas yang tidak memadai, overran waktu dan kelainan data sejarah dari layanan eksternal, dan untuk mengidentifikasi masalah yang muncul hanya dalam lingkungan produksi pada tahap awal.

Operasi penerimaan dan inspeksi 04

Penerimaan dan penerimaan umum dengan pengiriman, bukti dan indikator

Proyek ini setidaknya harus mendamaikan aset data, indikator, dan master data goverdation blueprint, data set development, modelling dan layanan pemrosesan kualitas, MDM master data atau platform manajemen indikator, dan mengakui kode sumber atau konfigurasi atsority, manajemen akun, penyebaran, data backup, kegagalan dan tanggung jawab pemeliharaan selanjutnya. Selain itu untuk penerimaan fungsional, memeriksa hak istimewa, keamanan, kinerja, log, recoverability dan pelatihan pengguna untuk memastikan bahwa tim klien mampu menggunakan dan sistem independen.

Dengan asumsi sebuah dasar proses 800 item per bulan, rata-rata 18 menit per unit, dan tingkat pengembalian 12 persen, ini hanya sebuah contoh, bukan kinerja klien. Baris harus diikuti dengan pengamatan yang terus menerus dari kaliber.selama empat sampai delapan minggu, sebelum menilai apakah indikator kunci definisi dan sumber yang universal diidentifikasi, mengurangi ekstraksi manual dan duplikasi laporan, dan masalah data dapat diposisikan untuk menutupi dan menutup loop.

Kata kunci dan deskripsi dari isi

Halaman ini berisi konten organisasi dalam hal-hal layanan nyata seperti BI pengembangan sistem, intelijen bisnis BI, platform analisis bisnis, dan pengembangan manajemen modul. Kata kunci digunakan untuk membantu pengguna dan sistem pencarian mengidentifikasi tema, tanpa menyiratkan sebuah komitmen untuk tetap efek; lingkup akhir, siklus, anggaran dan indikator didasarkan pada diagnosis proyek, kontrak dan penerimaan baseline.

DELIVERY PATH

Jalur pengiriman dan implementation

Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.

01Pilih set pertama indikator dari masalah manajemen

02Kualitas dan akuntabilitas sumber data inventaris

03Membangun link data tema

04Develop indikator pelaporan dan kapasitas pemerintahan

05Rekonsiliasi terus-menerus dari uji coba berjalan dengan keuangan operasi

06Promosi dari domains tema dan pembentukan operasi pemerintahan

FAQ

FAQs

Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.

Apa bedanya antara kokpit BI dan tata data?+

BI bertanggung jawab untuk menampilkan dan menganalisis, dan tata letak data bertanggung jawab untuk kaliber, kualitas, tanggung jawab utama, otoritas dan darah. Kokpit tidak diatur mungkin hanya nomor kesalahan yang lebih indah.

Apakah perlu untuk membangun pusat data?+

Belum tentu, SMEs dapat membangun set data yang tema, katalog indikator dan lapisan integrator berat ringan sebelum memperluas platform.

Apa masalahnya dengan Sistem Data Master?+

MDM menyelaraskan kode, atribut, persetujuan dan distribusi objek inti seperti pelanggan, komoditas, bahan, organisasi, dll., dan bukan pengganti untuk proses transaksi dalam sistem bisnis.

Bagaimana proyek BI menerima dan menerima?+

Pilih indikator kunci dari bagian bawah laporan ke sistem halus dan sumber untuk memeriksa loop tertutup definisi, waktu, otoritas, memperbarui, alarm dan data kualitas isu.

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.

Sistem manajemen operasi dan operasi Enterprise

Haruskah perusahaan berada di kokpit BI pertama atau harus mereka berada di manajemen data pertama?

Jika indikator inti didefinisikan secara luas dengan cara yang konsisten dan kualitas data, dapat digunakan untuk memvalidasi keputusan-keputusan yang dibuat di daerah kecil; jika indikator yang sama memiliki jangka panjang konflik dengan sistem yang berbeda, kalibrasi dan tata data yang diperlukan harus diselesaikan. Kedua biasanya dikejar dalam paralel: sejumlah kecil pernyataan tinggi-nilai mengekspos masalah dan kemudian data utama, indikator dan aturan berkualitas secara bertahap dilembagakan.

Lihat jawaban lengkapSistem manajemen operasi dan operasi Enterprise

Data apa yang dibutuhkan sebelum BI dan platform data dibangun?

Masalah bisnis, laporan yang ada, definisi indikator, sumber data, struktur tabel, frekuensi, hak akses dan isu-isu kualitas sejarah perlu disiapkan. Tidak semua data harus dibersihkan terlebih dahulu, tapi penting untuk mengetahui dari mana data berasal, siapa yang bertanggung jawab dan bidang yang kredibel.

Lihat jawaban lengkapPemilihan informasi perusahaan, integrasi dan tata letak data

Bagaimana seharusnya data inkonsistensi dalam multisistem dapat diatasi?

Perbedaan sejarah memerlukan inventaris, pembersihan, dan validasi manual, dan tidak ada naskah batch dapat digunakan untuk menyembunyikan akar penyebabnya.

Lihat jawaban lengkapInfo Bisnis, Integrasi Sistem dan Transportasi

Bagaimana migrasi data sejarah memastikan akurasi dan reversibilitas?

Migrasi data melibatkan pembuatan suatu direktori data, pemetaan bidang, pembersihan, aturan dan tanggung jawab bisnis, diikuti dengan beberapa migrasi uji ulang. Keakuratan tidak hanya perbandingan dari jumlah artikel, tetapi juga rekonsiliasi bidang kunci, jumlah bisnis, korelasi dan perbedaan retroaktif.

Lihat jawaban lengkap

Layanan, bimbingan dan kasus

Dapatkan saran Anda.

Topik data AI