Kapan Mereka Membutuhkan Bantuan Dengan Solusi dan Desain Arsitektur Perusahaan?
Tidak yakin bagaimana arsitektur informasi bersinggungan dengan arsitektur sistem operasi? Ingin tahu tentang ilmu data tetapi tidak mendapatkan hasil karena kualitas datanya? Pengembang internal tidak memiliki latar belakang yang cukup dalam menetapkan batasan yang jelas untuk arsitektur data dan operasional? Layanan arsitektur data dan strategi tata kelola KANO dirancang untuk membantu perusahaan ketika mereka berjuang menghadapi tantangan ini.
Masalah Kualitas Data
Proses dan pengendalian yang ada saat ini tidak cukup untuk menghasilkan data berkualitas? Masukan dari vendor dan pelanggan menyebabkan masalah kualitas data? Sumber data eksternal yang menyebabkan masalah kualitas data? Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika mereka mungkin memiliki pengalaman terbatas dengan masalah kualitas data pada arsitektur perusahaan mereka.
Masalah Tata Kelola Data Utama
Tidak ada strategi data master yang ditentukan? Tidak ada proses tata kelola untuk pengendalian data master? Proses yang terlalu ketat menyebabkan keterlambatan persetujuan akun atau pengumpulan uang tunai? Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika mereka membutuhkan bantuan terkait masalah tata kelola data utama.
Masalah Perencanaan Karena Kualitas Data
Perencanaan rantai pasokan tidak berfungsi karena masalah kualitas data? Masalah signifikan dengan perkiraan permintaan? Masalah dengan kehabisan stok dan kelebihan stok? Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika mereka membutuhkan bantuan dalam menyelesaikan masalah perencanaan karena kualitas data.
Mendapatkan Data Dari ERP Terlalu Mahal
Setiap laporan dari ERP menghabiskan biaya ribuan dolar? Konsultan ERP membutuhkan waktu lama untuk mendapatkan data dari sistem ERP? Konsultan mengenakan biaya terlalu banyak untuk mendapatkan data berkualitas dari sistem? Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika mendapatkan data dari ERP menjadi terlalu mahal bagi mereka.
Bisnis Berjuang Untuk Mendapatkan Data Tepat Waktu
Pengguna bisnis kesulitan mendapatkan data dari tim TI secara tepat waktu? Tim TI membutuhkan waktu lama untuk mendapatkan data dari sistem? Diperlukan perjalanan bolak-balik yang signifikan untuk mendapatkan data berkualitas dari sistem? Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika mereka kesulitan mendapatkan data tepat waktu dari tim TI mereka.
Masalah Proses Penggerak Kualitas Data
Masalah kualitas data yang mendorong pembajakan proses? Pengguna bisnis mengambil data dan melakukan manipulasi signifikan pada spreadsheet untuk mengakomodasi masalah proses ad-hoc? Proses terasa dimana-mana karena masalah kualitas. Perusahaan mencari bantuan dari KANO ketika kualitas data mereka mungkin menjadi penyebab masalah proses.
Metode Kami
Metodologi Kami Untuk Arsitektur Data dan Strategi Tata Kelola
Prosesnya dimulai dengan penilaian terhadap permasalahan data terkini. Apa tantangan dengan data saat ini? Apakah masalahnya disebabkan oleh aliran data yang mendasarinya? Atau karena masalah arsitektur dan proses? Bergantung pada akar permasalahan, strategi dan peta jalan yang tepat dikembangkan bersama dengan proses tata kelola data utama.
Langkah 1: Penilaian
Fase ini melakukan analisis cepat untuk menentukan akar permasalahan dan opsi potensial beserta kelebihan dan kekurangannya. Analisisnya dilakukan melalui serangkaian demonstrasi, lokakarya, dan analisis.
Langkah 2: Analisis Terperinci
Fase ini menggali lebih dalam opsi-opsi potensial yang diidentifikasi pada langkah 1 dan merencanakan strategi yang dapat mencakup perubahan dalam proses, latihan pembersihan data, dan penggantian sistem.
Langkah 3: Model dan Rencana Tata Kelola
Ini adalah fase kolaboratif yang membangun rencana model tata kelola yang dapat mencakup perubahan proses apa pun untuk kontrol yang diperlukan, pelatihan pengguna, serta kebijakan & prosedur untuk kepatuhan berkelanjutan.
Langkah 4: Implementasi
Tergantung pada perubahan yang diperlukan, lamanya fase ini akan bervariasi. Fase ini merupakan serangkaian sprint dua mingguan yang akan melalui perubahan terstruktur di seluruh sistem dan proses untuk memungkinkan terjadinya perubahan ini.
Langkah 5: Optimasi
Langkah ini berfokus pada perbaikan apa pun yang dapat dilakukan setelah menerapkan perubahan. Fase ini memantau setiap penyimpangan dari kebijakan awal dan membuat pengaturan lebih lanjut untuk memastikan kualitas data.
Indonesian