まずはシステムリストではなく、ビジネスチェーンからステータスを診断します。
システムの一覧は、企業が購入したもの、および事業の実行方法のみを示しています。 情報移行は、「支払いを返す」または「クローズする」のエンドツーエンドチェーンを選択して、最近の正常で珍しいタスク、記録ロール、データ、ステータス、待機、バックツーワークと手動集計を取除く必要があります。
同じ事業は、CRMのクライアントの創造であるかもしれません, 引用符の表紙録画, ERPのエントリー注文, 配信のグループチャットトラッキング, 返金の金融ソフトウェア確認.
- 運用上の問題:サイクル、バックログ、バックツーワーク、エラー、クライアント体験
- プロセスの問題: ハンドオーバー、承認、異常および責任の境界
- データの問題:ユニークさ、完全性、キャリブレーション、更新のための責任
- システムの問題: 容量ギャップ、インターフェイス、性能、セキュリティおよびメンテナンスリスク
各株式システムは、意思決定の4種類を使用して処理されます
安定的に動作するシステム、コアルールを満たし、メーカーがサポートしているシステムが保持できます。主に機能しているが、上流および下流から断片化されているシステムが優先されます。古いシステム、不在ですが、重要な操作は、進行中の適応を必要とします。そして、厳しい安全性、信頼性、または運用制限されているシステム、および交換計画に適応する費用がかかりすぎるシステム。
各決定は、ビジネスへの影響、データ移行、インターフェース条件、シャットダウンウィンドウ、ユーザー変更、ライセンスコスト、およびキャバ容量を比較するために作られています。 インターフェイスを再構築されているため、安定したビジネスルールは単に無駄にすることができます。 重要なデータと人間の経験は、システムが運用されているため、単にロックダウンし続けることができます。
- 予約: コアコンピテンシーの安定とボーダークリア
- 統合:API、メッセージ、または同期によるビジネスリンクの接続
- 改良:高リスクモジュールおよび技術的な部品の段階的な取り替え
- 交換: 新しくシステムが確立され、データ、プロセスおよび人員の切換えは完了します
第一次データおよび状態の口径測定の調和および大規模の統合の開始
クライアント、サプライヤー、商品、組織、プロジェクト、および人事は、単一の識別とプライマリの会計システムを必要とします。 CRM「offer」が混在している場合、ERP「監査」と金融「受取」が混同され、リアルタイムで、信頼性の高いビジネス分析を生成することはできません。
企業は、データ、コードルール、フィールドキャリブレーション、更新された責任と品質チェックのカタログを確立する必要があります。 十字システムプロセスは、それを作成した人を示すために必要です。誰が変更できるのか、システムが最終事実を維持し、エラーが再テストされるか、手動で償却されます。
旧システムと新機能の接続を相続構造化
最初のフェーズは、API、ニュース、タスク、または制御ファイルで重要なシステムを接続し、単一のポータル、プロセスサービス、統合レイヤーまたは運用ボードを構築することができます。 古いシステムでは、インターフェイスのない、フィットサービスの追加、データベースや定期的な文書交換のみの読み込みが評価されるだけでなく、生産銀行やデータ一貫性リスクへの影響は制御されなければなりません。
古いモジュールが置換を必要とするとき、依存関係は最初にシステムから削除され、インターフェイスと統一されたデータモデルによって減少し、操作、組織、またはプロセスの灰の領域に切り替えます。 データのリードと書き込みの時間は、新しいシステムと古いシステムの並列期間の間に定義され、両側が最終的なデータソースとして他の考慮することを避けます。
- まず、バリューチェーンに接続し、一度もシステム全体に接続します。
- インターフェイス設計は、認証、チオペレート、過度、再テスト、補償および監査を含んでいます
- 清掃、マッピング、試行移行、サンプルの調整によるデータの移行
- ライン上の監視、バックアップ、マニュアル緊急手順があります。
ICT移行とAI移行を右注文に入れる
AIは、クライアント、注文、製品、特権が混同され続けると、ビジネスのプロセス文書の処理、知識の入手、顧客サポート、およびデータ分析を支援することができますが、AIは、一貫性のある結果のみを迅速に生成します。 ビジネスのインフォマタイライズは、アクセス可能で、通訳可能で責任あるプロセスとデータを提供し、AIは、その後、セマンティックと知識の判断を必要とするタスクを処理するために使用されます。
AIを使用するすべてのシステムが待つ必要はありません。知識ソース、能力、マニュアルレビューを情報アーキテクチャに組み込む一方で、より良いデータ条件でローカルのシナリオを選択することが可能である。例えば、単一のワークシートの状態は、アフターセールスプロセスで確立され、その後、AIS 補助分類およびナレッジ検索、その結果は、ワークシートが依然として書面で処理され、責任ある人によって処理される。
受入可能な企業のためのICIT
領収書および検査は、新しいページがオンラインであることを確認するだけでなく、プロセス、データ、インターフェイス、特権、パフォーマンス、バックアップ、バックアップ、トレーニング、システム資産をカバーする必要があります。 企業は、要求とプロセス、データ辞書、インターフェイス契約、ソースコードまたは構成、スクリプト、テストレポート、アカウントリスト、トラフィックの説明を取得し、指定された人がログを検索したり、データをエクスポートしたり、一般的な機能を処理することができることを確実にする必要があります。
事例測定:プロジェクト、時間、サービス企業に対する請求、返金は、毎月複数のマニュアルの調整を必要とする4組のツールに普及しています。最初の段階は、プロジェクトの状態の完全性率、システム全体でのデータの矛盾、月末の統合時間、および後続の発見時間に基づいて構築することができます。グレースケールが並べられた後に使用される同じキャリバー比較。公式ターゲットは、実際のデータと実際の約束の数値に基づいて確認することができます。
- 操作の受け入れ:エンドツーエンドのプロセスおよびループを閉めることができる異常
- データ受諾: 唯一の、完全で、追跡可能なキーオブジェクト
- 技術的な受け入れ: インターフェイス、性能、保証、バックアップおよびバックアップ
- 資産受諾:ソースコード構成、口座番号、文書、知識の転送完了
企業の情報を読み取りからプロジェクト入力へ変換
方法論の記事を読んだ後最も可能性が高い問題は、次のステップに翻訳されていない原則の受け入れです。 操作の頭は60-90分のミニワークショップを整理し、実際のプロセスを1つだけ選び、完全なプラットフォームを議論するために急いでいることを提案しています。
ステップ1: 現在の状態とサンプルベースラインの確立
データは保存率を良く記録するのではなく、データを逆転させるために使用されます。
ステップ2:初期の閉鎖とインタラクションをクリアする
第一段階は、企業情報をデジタル化し、同じバージョンにストックシステムを適応させるのではなく、チェーンを実行し、追跡可能であるように設計されます。
ステップ3: 技術的な結果とエンジニアリングの証拠を一致させる
需要数、サンプル番号、テスト結果とバージョンのトラッキング関係を確立することが重要です。 「マスターデータと状態のキャリブレを統一し、大規模な統合を開始」。 情報化プロジェクトは、主要なデータ責任、プロセスステータス、フィールドキャリブレス、システム間の同期方向、異常な補償を識別する必要があります。
ステップ4:同じ口径で受け、点検およびディスクリング
元のプロセスが1ヶ月あたりの600のタスクを処理すると仮定すると、平均20分と10分のリターン率は10分の1セントで、ターゲットは「スタートアップの1週間後に、平均25パーセントの消費量と元のベースラインよりも高いリターン率で「開始後の6週間」と記述することができます。 グループは測定方法だけを実証し、クライアントの結果を示すものではありません。 正式な指標は、独自のサンプルに基づいて、企業によって識別されなければなりません。
- 運用材料:フローチャート、ロール、サンプルミッション、現在の問題、ベースラインデータ
- 技術的な材料:システム在庫、インターフェイス、データ アクセス、配置の環境および保証条件
- プロジェクト材料:第一相規模、除外、責任行列、マイルストーンおよび変更メカニズム
- 受信および検査材料:テストセット、実行レコード、不足分のリスト、インジケータのクエリと手渡文書
これらの材料は、運用および技術的な関係者によって共同で識別されると、記事の方法は実際にプロジェクトに入力されます。 キーデータ、インターフェイスの承認または責任のある人は配置されていない場合、論理的な次のステップは通常限られた診断またはPoC、仕事の期間を完了し、合計価格を固定する即時の約束ではなくです。
プロジェクトのアクションにメソッドを実装
- 業務情報移行は、診断業務のリンクと評価システムにより行います。
- 保持、統合、適応、および交換によってフェーズされた在庫システム
- 主なデータ、状態の校正者および異常な補償決定
- プロセスデータベースとAIアプリケーションは、相乗で構築することができますが、責任は混乱することはできません
関連するサービス、プログラム、意思決定のガイドライン
プロジェクト意思決定における共通課題の解決を継続的に進める
情報化のために最初にSMEを使用するシステムは何ですか?
プロセスは、カスタマイズを検討する前に、成熟した製品、差別化された機能や複雑な統合を必要とすることを優先するために使用されます。 最初のターゲットは、エンドツーエンドのクローズドループと信頼できるデータを生成することです。ただし、すべてのセクターを一度にカバーするのではなく、。 管理は、ビジネスリーダーと単一のキャリバーを設計する必要があります。
完全な回答を見るコーポレート情報の選択、統合、データガバナンス複数のシステムにおけるデータの不整合性はどのように対処すべきか?
クライアント、商品、組織、在庫、注文は、明確なコーディング、校正、同期、タイミングで異なるシステムの主たる責任であるかもしれません。 履歴の違いは、在庫、清掃、手動検証、およびバッチスクリプトが根本原因を隠すために使用できる必要があり、必要ありません。
完全な回答を見る業務情報、システム統合、輸送履歴データの移行は、精度と再現性を確保する方法は?
データ移行は、データのディレクトリの作成、フィールドマッピング、クリーンアップルール、およびビジネスの責任を含みます。また、複数の再テスト移行によるものです。 精度は、記事の総数の比較だけでなく、重要なフィールド、ビジネスの量、相関性およびレトロな相違の調整も行います。
完全な回答を見るコーポレート情報の選択、統合、データガバナンス企業のインフォマタイズメントプロジェクトは、入力出力を計算する方法は?
入力には、ソフトウェア、実装、データ、インターフェイス、トレーニング、プロセス調整、ストップオーバー、長期輸送が含まれます。 利点は、より短いサイクル、低在庫、エラーの少ない、より高速なリターン、より高いコンプライアンス、管理の透明性から来ることができます。
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