01
ビジネスシステムのアーキテクチャと変革
事業継続性を守りながら、アプリケーション、プロセス、オペレーティングモデル、市場範囲を変えようとする組織向けです。
より明確な決定、防御可能な変更順序、隠れた依存関係の減少、次の変更をサポートするように設計されたアーキテクチャ。
成果物
- 現状のシステム マップ
- 機能と依存関係モデル
- ターゲット アーキテクチャ
- 移行状態
- アーキテクチャ決定記録
- モダナイゼーション ロードマップ
- リスクと制約登録
- ガバナンスと所有権モデル
- 経営決定の概要
ビジネスシステムエンジニアリング
ビジネスシステムエンジニアリングサービス
各サービスは独立した技術サイロではありません。事業目的、データ、プロセス、アプリケーション、統合、AI、アーキテクチャ、実行を一つにつなぎます。
サービス
6つの能力、一つのシステム視点
ビジネス状況から始めて、責任ある結果を理解し、設計し、提供するために必要な機能のみを選択します。
02
データ戦略、ガバナンス、エンジニアリング
データを個別の技術プログラムではなく、ビジネスシステムの信頼できる一部として機能させる必要がある組織向け。
データの責任、意味、エンジニアリングの優先順位は実際のビジネス利用に関連付けられており、意思決定と将来の AI の取り組みをより防御可能にします。
成果物
- データ戦略
- ドメインと所有権モデル
- データ アーキテクチャ
- 重要なデータ要素マップ
- 品質管理設計
- リネージとメタデータの要件
- 移行と統合計画
- 分析AI 対応ロードマップ
- 優先順位付けされたユースケース ポートフォリオ
03
エンタープライズ統合と相互運用性
結果が異なるシステム、パートナー、フォーマット、プロトコル、および運用上の責任間の交換に依存する組織向け。
交換は、障害、復旧、パートナーの変更を含む、ビジネス上の意図から技術的な実行まで説明可能かつテスト可能になります。
成果物
- 統合の状況
- インターフェースインベントリ
- インタラクション モデルとシーケンス モデル
- 正規モデルまたはデータ コントラクト設計
- API、イベント、ファイル仕様
- エラーと復旧モデル
- パートナー オンボーディング パターン
- 統合ロードマップ
- テストと合格基準
04
AIの実用化準備、統合、責任ある実装
AIをプレゼンテーションや孤立した実証実験から、制御可能で有用、かつ保守できるビジネスシステムの一部へ移行する組織向けです。
明示的な価値、権限、運用基準を備えたユースケースに加え、実験から管理されたビジネス機能へのエンジニアリングされたパス。
成果物
- AI の準備状況評価
- ユースケース スコアカード
- データとプロセスのギャップ分析
- ターゲット AI 統合アーキテクチャ
- 人間による監視設計
- 評価と監視計画
- 本番化ロードマップ
- ベンダーと構築または購入の分析
- リスクと意思決定の記録
05
プロセスの自動化と運用最適化
時間がかかる、手作業に依存する、可視化されていない、またはシステム間の隙間を人が埋めることで維持されているプロセス向けです。
自動化がビジネスの成果、例外、責任ある人間の決定をサポートする、より目に見えて回復力のある作業フロー。
成果物
- 現状のプロセス マップ
- 摩擦と無駄の分析
- 自動化機会マトリックス
- ターゲット ワークフロー
- ルールと例外モデル
- 統合仕様
- KPI ベースラインと測定計画
- 段階的な実装ロードマップ
06
カスタムソフトウェアとプラットフォームエンジニアリング
標準製品では固有の事業課題を解決できない場合や、既存システムに精密な拡張、統合、新たな社内能力が必要な場合に対応します。
意思決定、境界、運用責任が明示され、特定のビジネス ニーズに基づいて設計された保守可能な機能。
成果物
- ソリューションの概要
- アーキテクチャ
- 提供計画
- 正当な理由がある場合の概念実証
- 本番レベルの実装
- 統合コンポーネント
- テストと展開パイプライン
- 運用文書
- 移行および引き継ぎ計画
意思決定とリスクに応じて選ぶ
サービスこのページでは、状況、対象の状態、典型的な証拠と境界について説明します。大規模な取り組みに先立って、簡単な評価で適切な組み合わせを確立できます。
対象とする技術環境
MTeraは、既存・将来のアプリケーション、データ、統合、自動化、AI環境を横断して取り組みます。技術選択はシステムの背景に従い、ここに製品一覧がないことは特定ベンダーとの提携や製品上の制約を意味しません。
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