डेटा रणनीति को स्पष्ट व्यावसायिक निर्णयों और परिणामों से जोड़ें।
बिज़नेस सिस्टम इंजीनियरिंग सेवा
डेटा रणनीति, शासन और इंजीनियरिंग
उन संगठनों के लिए जिन्हें डेटा को अलग तकनीकी कार्यक्रम के बजाय व्यवसाय प्रणाली का विश्वसनीय और कार्यशील हिस्सा बनाना है।
सिस्टम चुनौती पर चर्चा करें01 · समस्याएँ
जब यह क्षमता मायने रखती है
- 01एक ही व्यवसाय अवधारणा के अलग-अलग अर्थ हैं।
- 02स्वामित्व और जवाबदेही अस्पष्ट हैं।
- 03डेटा देर से आता है या मैन्युअल रूप से सही किया जाता है।
- 04गुणवत्ता उपायों को व्यावसायिक जोखिम से अलग कर दिया जाता है।
- 05एक मंच मौजूद है, लेकिन गोद लेने और मूल्य का पालन नहीं होता है।
- 06AI पहल का कोई विश्वसनीय आधार नहीं है।
- 07माइग्रेशन अर्थ विज्ञान या उत्पत्ति खो देता है।
02 · MTera
MTera सिस्टम पर कैसे काम करता है
डोमेन, स्वामित्व और निर्णय अधिकारों को परिभाषित करें।
वैचारिक और तार्किक डेटा को आकार दें आर्किटेक्चर।
डिज़ाइन डेटा प्रवाह और एकीकरण पैटर्न।
गुणवत्ता नियंत्रण को सामग्री के व्यावसायिक उपयोग से जोड़ें।
मेटाडेटा, वंश और संदर्भ आवश्यकताओं को परिभाषित करें।
एक साथ विश्लेषणात्मक और परिचालन उपयोग की योजना बनाएं।
AI के लिए डेटा फ़ाउंडेशन का आकलन करें और तैयार करें।
शब्दार्थ खोए बिना प्लेटफ़ॉर्म परिवर्तन और माइग्रेशन की योजना बनाएं।
एक स्थायी डेटा ऑपरेटिंग मॉडल स्थापित करें।
03 · प्रमुख परिणाम
एक लक्ष्य स्थिति जिस पर कार्रवाई की जा सकती है
- डेटा रणनीति
- डोमेन और स्वामित्व मॉडल
- डेटा आर्किटेक्चर
- महत्वपूर्ण डेटा तत्व मानचित्र
- गुणवत्ता नियंत्रण डिजाइन
- वंश और मेटाडेटा आवश्यकताएँ
- माइग्रेशन और एकीकरण योजना
- विश्लेषण और AI तत्परता रोडमैप
- प्राथमिकता वाले उपयोग-केस पोर्टफोलियो
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सिस्टम चुनौती पर चर्चा करें
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जो अपरिवर्तित रहना चाहिए, उसे खोए बिना भविष्य का निर्माण करें।